Interested Article - Линейная Экстраполяция

Линейная́ Экстраполяция́ — в вычислительной математике алгоритм (процедура) распространения выводов, сделанных относительно какой-либо части целого на совокупность частей для предсказания прямой зависимости функции изучаемой системы от ее аргументов. Процесс калькуляции рассчитываемого показателя значения функции вне диапазона известных значений.

Линейная экстраполяция используется в компьютерном зрении как более продвинутый алгоритм заменяющий линейную интерполяцию.

Принцип метода

Чтобы выполнить линейную экстраполяцию, нам нужны по крайней мере две точки данных для градиента линии. Мы проводим прямую линию, которая наилучшим образом соответствует данным, а затем получаем дополнительные данные за пределами диапазона. Эта спроецированная линия помогает нам оценить значения для x (независимой переменной), соответствующие заданным значениям y (зависимой переменной).

Объект применения

Линейная экстраполяция позволяет нам оценить неизвестные значения (см. Тестирование по стратегии чёрного ящика ), проводя прямую линию от существующих точек данных. Этот метод особенно полезен, когда в данных имеется четкий линейный тренд, например, регрессия мутационного алгоритма бесконечного или конечного множества.

Область применения

Регрессия градиентов конечных и бесконечных множеств.

Интерполяция против экстраполяции

Интерполяция - два значения между известными значениями. Экстраполяция - данные за пределами известных значений.

Интерполяция может помочь предсказать вещи, которые, вероятно, произойдут (например, будущие события), но не обязательно те, которые гарантированно произойдут (например, выигрыш в лотерею).

Экстраполяция может быть использована для составления прогнозов относительно любого события — даже если оно маловероятно или невозможно — при условии, что у нас имеется достаточно данных, чтобы делать прогнозы.