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假设 4 个整数， a,b,c,d ,需要设计一个函数 f,使得 y = f(a,b,c,d)
但是，由于有噪声， a,b,c,d 四个数会产生随机独立的[-4,+4]的误差，产生噪声数据 a1,b1,c1,d1
所以希望这种情况下 f(a1,b1,c1,d1)依然可以得出 y 的值，当然这个 y 的值是随意的，只要保证有无误差均相当即可。
请问有何巧妙的方法解决？谢谢
但是，由于有噪声， a,b,c,d 四个数会产生随机独立的[-4,+4]的误差，产生噪声数据 a1,b1,c1,d1
所以希望这种情况下 f(a1,b1,c1,d1)依然可以得出 y 的值，当然这个 y 的值是随意的，只要保证有无误差均相当即可。
请问有何巧妙的方法解决？谢谢
 | 1 wlsnx 2017 年 4 月 13 日 f(a,b,c,d)=0 |
 | 2 03 2017 年 4 月 13 日 f(a,b,c,d)=0 |
 | 4 chairuosen 2017 年 4 月 13 日 你不可能从噪声数据还原出原始数据，所以原始数据的取值得固定，差要大于 8 ，比如就是 10 ， 20 ， 30 这样你才能还原出来原始数据 |
 | 5 choury 2017 年 4 月 13 日  1 试下卡尔曼滤波？ |
 | 6 otakustay 2017 年 4 月 13 日 这不对啊，我们就先不说 4 个数，就说 y=f(x)好了 1. 当你的 x 为 0 的时候，我们希望存在误差的情况下能修正，所以 f(0) == f(1) == f(2) == f(3) 2. 当 x 为 3 的时候，同样希望修正，所以 f(3) == (f) == f(5) == f(6) 3. 依次类推，得到的结论是 y 肯定是个常量 |
 | 7 scream7 OP PRO @otakustay #6 嗯，是个问题，谢谢。我现在可以使 a,b,c,d 的差大于相对误差，如 @chairuosen #4 所说的。 |
 | 8 Valyrian 2017 年 4 月 13 日 这不就是机器学习么 |
 | 10 debiann 2017 年 4 月 13 日 dy/dx = 0 只有常数函数了 |
| 13 scream7 OP PRO @Valyrian #12 应该可以的吧，其实就是个感知机，不过有没有表达式对我来说无所谓，仔细一想拿误差数据去拟合感觉不一定靠谱。。还是试一下吧  |
 | 14 geelaw 2017 年 4 月 13 日 1 不懂你在说啥……什么叫“依然可以得出”？如果你要求任意一个变量变化不超过 1 的时候仍然得到一样的数，整个函数就是常数。 |
| 15 scream7 OP PRO @geelaw #14 你说的应该是取整方法， https://zh.wikipedia.org/wiki/%E5%8F%96%E6%95%B4%E5%87%BD%E6%95%B0 这个可以认为自变量的误差在[0,1)间。我这个要求更多些 |
 | 17 srlp 2017 年 4 月 13 日 via iPhone 你这个如果允许 y 也有误差的话，就用机器学习可以了。知道 f() 的话，不需要神经网络，随便什么随机森林也可以。 |
 | 18 300 2017 年 4 月 13 日 计算方差？小于多少就成立，平均数设置成预期的 a\b\c\d 的平均数 （非专业） |
 | 19 rrfeng 2017 年 4 月 13 日 f(a, b, c, d) = int(a/4) + int(b/4) + int(c/4) + int(d/4) 完。 |
| 20 rrfeng 2017 年 4 月 13 日 4 改成 8 …… |
 | 21 shoumu 2017 年 4 月 13 日 分类问题？ |
 | 22 rashawn 2017 年 4 月 13 日 via iPhone 有噪声就得用滤波吧 |
| 24 rrfeng 2017 年 4 月 13 日 这根本就不是个数学问题，还是把最原始的需求和数据给出来。 不然都只能瞎猜。 像我上面说的，只有把所有波动抹掉才有可能。而且如果 a b c d 是相关的话，就更复杂了。 |
 | 25 Dx2619 2017 年 4 月 13 日 via iPhone 可以用 BP 后向神经网络算法达成 |
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