Kdjykuj

Val-de-Ruz Blazono de Val-de-Ruz Preĝejo de Fontaines, komunumo Val-de-Ruz Kantono Neŭŝatelo Distrikto Val-de-Ruz Koordinatoj   47°2′57″N 6°54′38″O   /   47.04917°N , 6.91056°O  / 47.04917; 6.91056  ( Val-de-Ruz ) Koordinatoj: 47°2′57″N 6°54′38″O   /   47.04917°N , 6.91056°O  / 47.04917; 6.91056  ( Val-de-Ruz ) Nombro de enloĝantoj 15564 Areo 124,26 km² Alteco 768 m super marnivelo Poŝtkodo 2037 Montmollin 2043 Boudevilliers 2046 Fontaines 2052 Fontainemelon 2053 Cernier 2054 Chézard-Saint-Martin 2056 Dombresson 2057 Villiers 2058 Le Pâquier 2063 Engollon, Fenin, Vilars, Saules 2065 Savagnier 2206 Les Geneveys-sur-Coffrane 2207 Coffrane 2208 Les Hauts-Geneveys Komunumkodo 6487 Situa mapo de Val-de-Ruz v   •   d   •   r Val-de-Ruz estas komunumo en la distrikto Val-de-Ruz en Kantono Neŭŝatelo, Svislando. Ĝi havis 15564 loĝantojn je la 31-a de decembro 2012. Enhavo 1 Geografio...

Listo de historiaj eventoj | Aktualaĵoj ◄ | 11-a jarcento | 12-a jarcento | 13-a jarcento | ► ◄ | 1160-aj jaroj | 1170-aj jaroj | 1180-aj jaroj | 1190-aj jaroj | 1200-aj jaroj | 1210-aj jaroj | 1220-aj jaroj | ► ◄◄ | ◄ | 1191 | 1192 | 1193 | 1194 | 1195 | 1196 | 1197 | 1198 | 1199 | ► | ►► 1195 en la aliaj kalendaroj Gregoria kalendaro 1195 MCXCV Ab urbe condita 1948 Armena kalendaro 644 ԹՎ ՈԽԴ Bahaa kalendaro -649 – -648 Barataj kalendaroj  - Vikram Samvat 1250 – 1251  - Barata nacia kalendaro (Shaka Samvat) 1117 – 1118  - Kali Juga 4296 – 4297 Budhisma kalendaro 1739 Ĉina kalendaro 3831 / 3891 – 3832 / 3892 甲寅 – 乙卯 Etiopa kalendaro 1187 – 1188 Franca respublika kalendaro -597 - -596 Hebrea kalendaro 4955 – 4956 Holocena kalendaro 11195 Irana kalendaro 573 – 574 Islama kalendaro 591 – 592  - Imperia jaro Kōki 1855 (皇紀1855年)  - Ja...

2 $begingroup$ I was reading Trevor Hastie and Robert Tibshirani's book "An Introduction to Statistical Learning with Applications in R". In page 306, when talking about the objective function of tree model, the book says: "The goal is to find boxes $R_1,...,R_J$ " that minimize the RSS, given by" $$sum_{j=1}^Jsum_{iin R_j}(y_i-hat{y}_{R_j})^2,$$ where $hat{y}_{R_j}$ is the mean response for the training observations within the $j$ th box. Unfortunately, it is computationally infeasible to consider every possible partition of the feature space into $J$ boxes." My question is: isn't the optimal solution to this RSS very obvious? We just partition the whole feature into $N$ rectangles such that each rectangle only contains one data point, then we achieve zero RSS. Let...