MO와 직접적으로 안정되기 위해서는 일종의 통계 분석을 수행하고 직접 패턴을 찾은 다음 적합해야 합니다. 운이 좋다면 비교적 오랫동안 작동할 것입니다.
그렇지 않으면(이것은 제 개인적인 관행이고 다른 사람은 모릅니다) 최신 데이터를 지속적으로 재교육하고 일반적으로 이익이 되는 좋은 거래를 하고 매일 모든 것을 제어하는 것입니다. 끊임없이 통계분석을 하는 것도 출혈이 많은 사업이기 때문에 인공지능처럼 스스로 모든 것을 스스로 찾아내야 한다는 원칙에 근거한 것이다. 옵티마이저를 몇 번 실행하는 것이 더 낫습니다.
결국, 모든 것은 테스트 샘플에 대한 모델의 품질 관리에 달려 있습니다. 그게 전부입니다. 훈련 때와 거의 항상 좋습니다. 이를 위해 아무것도 렌더링할 필요도 없습니다. 서브샘플링을 제어하고 수행하는 방법은 예술입니다.
감사합니다. 하지만 더 이상 브라우저에는 없지만 Windows에서는 이제 방화벽이 너무 게으르지 않은 모든 것을 차단합니다. 모든 브라우저는 약 10분 동안 작동한 다음 bzdyn! 그리고 다른 것은 열리지 않습니다 ... Windows가 날아갔습니다. Acronix의 백업을 통해 15 분 안에 집에 돌아올 것입니다. 항상 모든 새 설정을 백업하기 때문에 USB 플래시 드라이브에서 복구합니다.
막심 드미트리예프스키 :
MO와 직접적으로 안정되기 위해서는 일종의 통계 분석을 수행하고 직접 패턴을 찾은 다음 적합해야 합니다. 운이 좋다면 비교적 오랫동안 작동할 것입니다.
그렇지 않으면(이것은 제 개인적인 관행이고 다른 사람은 모릅니다) 최신 데이터를 지속적으로 재교육하고 일반적으로 이익이 되는 좋은 거래를 하고 매일 모든 것을 제어하는 것입니다. 끊임없이 통계분석을 하는 것도 출혈이 많은 사업이기 때문에 인공지능처럼 스스로 모든 것을 스스로 찾아내야 한다는 원칙에 근거한 것이다. 옵티마이저를 몇 번 실행하는 것이 더 낫습니다.
네, 다 이해가 됩니다. 시간이 날 때 직접 해보지만 재미가 없습니다. ... 그리고 나서 엉덩이가 확인되었습니다 !!!. ... 가장 중요한 것은 ALARM-ALARM이 시작되지 않는다는 것입니다)))
이고르 마카누 : 감사합니다. 하지만 더 이상 브라우저에는 없지만 Windows에서는 이제 방화벽이 너무 게으르지 않은 모든 것을 차단합니다. 모든 브라우저는 약 10분 동안 작동한 다음 bzdyn! 그리고 다른 것은 열리지 않습니다 ... Windows가 날아갔습니다. Acronix의 백업을 통해 15 분 안에 집에 돌아올 것입니다. 항상 모든 새 설정을 백업하기 때문에 USB 플래시 드라이브에서 복구합니다. 네, 다 이해가 됩니다. 시간이 날 때 직접 해보지만 재미가 없습니다. ... 그리고 나서 엉덩이가 확인되었습니다 !!!. ... 가장 중요한 것은 ALARM-ALARM이 시작되지 않는다는 것입니다)))
글쎄요, NS가 아무리 비난받지 않더라도 MO가 최적이라고 생각하는 것은 우리가 입력 데이터에서 그것을 찾고 있다는 사실이 아닙니다. 그렇기 때문에 시각화 기능이 있는 소프트웨어를 원하지만 아마도 NeroSolutions를 더 이상 원하지 않을 것입니다. 인터넷에서 공짜를 찾았고 Matlab에서 NS에 대해 읽을 것입니다. 준비된 것이 너무 많습니다.
또한 시작할 때마다 CatBoost'om의 임시 디렉토리 생성에 대한 집착을 비활성화하십시오. 보호된 환경에서 이륙합니다.
그리고 일반적으로 이러한 결함은 어떻게 든별로 전문적이지 않아 보이므로이 결함을 물리 칠 수 없다면 개인적으로 제 생각에는 무료보다 저렴합니다. 즉시이 제품을 거부하십시오. :)
파이썬을 사용할 때 디렉토리가 생성됩니까? 콘솔에서 디렉토리가 생성되는 것은 논리적입니다. 디렉토리에는 모델과 마크업은 물론 기타 통계 데이터도 동시에 포함되어 있기 때문입니다. 디렉토리가 아닌 경우 어디에 둘 수 있습니까? 제 생각에는 반대로 디렉토리가 매우 정확한 솔루션입니다. 루프에서 많은 설정을 거치고 각각의 결과를 내 디렉토리에 저장할 수 있기 때문입니다.
결국, 모든 것은 테스트 샘플에 대한 모델의 품질 관리에 달려 있습니다. 그게 전부입니다. 훈련 때와 거의 항상 좋습니다. 이를 위해 아무것도 렌더링할 필요도 없습니다. 서브샘플링을 제어하고 수행하는 방법은 예술입니다.
여기에서 대조군 샘플이 훈련된 것과 매우 다를 수 있다는 생각이 발생합니다. 예를 들어 10개의 훈련된 잎이 있는 나무가 있고 그 중 9개는 1을 제공하고 하나는 모든 것을 0으로 병합하는데 잘 작동합니다. 특정 샘플에서는 테스트(내 경우에는 검사)에서 작동을 멈춥니다. 무슨 일이 일어났나요? 또는 조건이 9개의 잎 중 3개의 잎에만 해당하고 나머지는 모두 0으로 병합되었을 수 있습니다. 이것은 재교육의 징후가 아니지만(규칙성이 아닌 중복 연결을 의미함), 단순히 완전히 다른 샘플이거나 3개의 리프에 대해 이벤트가 많고 나머지 6개의 리프에 대해 매우 적은 이벤트가 있는 샘플일 뿐입니다. , 옵션으로 트렌드에 대해 교육을 받고 플랫에서 테스트했습니다. 따라서 훈련과 테스트 모두에서 비례적으로 유사한 시장 영역이 있는 샘플을 방해하고 인위적인 조건을 만드는 것이 필요하다고 생각합니다. 필요한 경우 어떻게든 이러한 영역을 식별하고 표시해야 합니다. 이 영역에 대한 교육 중에 어떤 피드백이 있는지, 어떤 피드백이 테스트 샘플에 있는지 확인할 수 있습니다. 또는 훈련 샘플에서 다양한 상황을 증가시키기 위해 모든 시장에 공통적인 패턴을 찾아 보편적인 방식으로 설명해야 합니다.
이 주제에 대해 오랫동안 이해하고 있기 때문에 여전히 이해합니다.)
Grail은 필요 없지만 실행 가능한 PBX는 유용할 것입니다.
MO와 직접적으로 안정되기 위해서는 일종의 통계 분석을 수행하고 직접 패턴을 찾은 다음 적합해야 합니다. 운이 좋다면 비교적 오랫동안 작동할 것입니다.
그렇지 않으면(이것은 제 개인적인 관행이고 다른 사람은 모릅니다) 최신 데이터를 지속적으로 재교육하고 일반적으로 이익이 되는 좋은 거래를 하고 매일 모든 것을 제어하는 것입니다. 끊임없이 통계분석을 하는 것도 출혈이 많은 사업이기 때문에 인공지능처럼 스스로 모든 것을 스스로 찾아내야 한다는 원칙에 근거한 것이다. 옵티마이저를 몇 번 실행하는 것이 더 낫습니다.
결국, 모든 것은 테스트 샘플에 대한 모델의 품질 관리에 달려 있습니다. 그게 전부입니다. 훈련 때와 거의 항상 좋습니다. 이를 위해 아무것도 렌더링할 필요도 없습니다. 서브샘플링을 제어하고 수행하는 방법은 예술입니다.Comodo Internet Security 는 수년 동안 아무 것도 충돌하지 않았습니다.
MO와 직접적으로 안정되기 위해서는 일종의 통계 분석을 수행하고 직접 패턴을 찾은 다음 적합해야 합니다. 운이 좋다면 비교적 오랫동안 작동할 것입니다.
그렇지 않으면(이것은 제 개인적인 관행이고 다른 사람은 모릅니다) 최신 데이터를 지속적으로 재교육하고 일반적으로 이익이 되는 좋은 거래를 하고 매일 모든 것을 제어하는 것입니다. 끊임없이 통계분석을 하는 것도 출혈이 많은 사업이기 때문에 인공지능처럼 스스로 모든 것을 스스로 찾아내야 한다는 원칙에 근거한 것이다. 옵티마이저를 몇 번 실행하는 것이 더 낫습니다.
감사합니다. 하지만 더 이상 브라우저에는 없지만 Windows에서는 이제 방화벽이 너무 게으르지 않은 모든 것을 차단합니다. 모든 브라우저는 약 10분 동안 작동한 다음 bzdyn! 그리고 다른 것은 열리지 않습니다 ... Windows가 날아갔습니다. Acronix의 백업을 통해 15 분 안에 집에 돌아올 것입니다. 항상 모든 새 설정을 백업하기 때문에 USB 플래시 드라이브에서 복구합니다.
네, 다 이해가 됩니다. 시간이 날 때 직접 해보지만 재미가 없습니다. ... 그리고 나서 엉덩이가 확인되었습니다 !!!. ... 가장 중요한 것은 ALARM-ALARM이 시작되지 않는다는 것입니다)))
머피의 법칙: 일이 일어날 수 있다면 일어날 것이다.
네, 다 이해가 됩니다. 시간이 날 때 직접 해보지만 재미가 없습니다. ... 그리고 나서 엉덩이가 확인되었습니다 !!!. ... 가장 중요한 것은 ALARM-ALARM이 시작되지 않는다는 것입니다)))
그럴 가능성은 거의 없습니다.
그래서 국회의 과업을 더욱 단순화했다. 예비 전략이 개발되고 가능한 항목의 간격이 결정되며 NN은 이러한 간격에 대해 훈련되고 최적의 진입점을 찾습니다. 간격에 대한 입력이 없으면 찾지 않습니다.
구간을 벗어나면 NN은 아무 것도 분석하지 않습니다.
그럴 가능성은 거의 없습니다.
그래서 국회의 과업을 더욱 단순화했다. 예비 전략이 개발되고 가능한 항목의 간격이 결정되며 NN은 이러한 간격에 대해 훈련되고 최적의 진입점을 찾습니다. 간격에 대한 입력이 없으면 찾지 않습니다.
구간을 벗어나면 NN은 아무 것도 분석하지 않습니다.
NN은 최적의 진입점을 찾지 못하므로 무차별 대입이 필요합니다.
NN은 최적의 진입점을 찾지 못하므로 무차별 대입이 필요합니다.
맥심, 이것은 이미 1년 전에 완료되었습니다. 그리고 이 스레드에서 방법을 썼습니다.
그러나 새로운 것은 어떤 식으로든 발명되지 않습니다. 내가 파이썬을 만지작거리고 있는 동안, 아마도. 어떤 생각이 드는지.
NN은 최적의 진입점을 찾지 못하므로 무차별 대입이 필요합니다.
또한 시작할 때마다 CatBoost'om의 임시 디렉토리 생성에 대한 집착을 비활성화하십시오. 보호된 환경에서 이륙합니다.
그리고 일반적으로 이러한 결함은 어떻게 든별로 전문적이지 않아 보이므로이 결함을 물리 칠 수 없다면 개인적으로 제 생각에는 무료보다 저렴합니다. 즉시이 제품을 거부하십시오. :)
파이썬을 사용할 때 디렉토리가 생성됩니까? 콘솔에서 디렉토리가 생성되는 것은 논리적입니다. 디렉토리에는 모델과 마크업은 물론 기타 통계 데이터도 동시에 포함되어 있기 때문입니다. 디렉토리가 아닌 경우 어디에 둘 수 있습니까? 제 생각에는 반대로 디렉토리가 매우 정확한 솔루션입니다. 루프에서 많은 설정을 거치고 각각의 결과를 내 디렉토리에 저장할 수 있기 때문입니다.
작업의 실패로 이어지는 결함이 관찰되는 동안.
그건 그렇고 누구에게 물어봐야할지 모르겠어
PCA를 사용할 때 alglib는 고유 벡터를 반환합니다.
추가 작업 방법, 즉 원래 기능에 적용
http://alglib.sources.ru/dataanalysis/principalcomponentsanalysis.php적용의 한계와 방법의 효과의 한계
이 방법을 이해하는 한 주요 구성 요소를 강조 표시하면 유용한 신호 기능 맵이 있으며 유사한 맵(행렬)을 추가로 찾아 잡음이 많은 데이터에서 유용한 신호를 찾을 수 있습니다.
결국, 모든 것은 테스트 샘플에 대한 모델의 품질 관리에 달려 있습니다. 그게 전부입니다. 훈련 때와 거의 항상 좋습니다. 이를 위해 아무것도 렌더링할 필요도 없습니다. 서브샘플링을 제어하고 수행하는 방법은 예술입니다.
여기에서 대조군 샘플이 훈련된 것과 매우 다를 수 있다는 생각이 발생합니다. 예를 들어 10개의 훈련된 잎이 있는 나무가 있고 그 중 9개는 1을 제공하고 하나는 모든 것을 0으로 병합하는데 잘 작동합니다. 특정 샘플에서는 테스트(내 경우에는 검사)에서 작동을 멈춥니다. 무슨 일이 일어났나요? 또는 조건이 9개의 잎 중 3개의 잎에만 해당하고 나머지는 모두 0으로 병합되었을 수 있습니다. 이것은 재교육의 징후가 아니지만(규칙성이 아닌 중복 연결을 의미함), 단순히 완전히 다른 샘플이거나 3개의 리프에 대해 이벤트가 많고 나머지 6개의 리프에 대해 매우 적은 이벤트가 있는 샘플일 뿐입니다. , 옵션으로 트렌드에 대해 교육을 받고 플랫에서 테스트했습니다. 따라서 훈련과 테스트 모두에서 비례적으로 유사한 시장 영역이 있는 샘플을 방해하고 인위적인 조건을 만드는 것이 필요하다고 생각합니다. 필요한 경우 어떻게든 이러한 영역을 식별하고 표시해야 합니다. 이 영역에 대한 교육 중에 어떤 피드백이 있는지, 어떤 피드백이 테스트 샘플에 있는지 확인할 수 있습니다. 또는 훈련 샘플에서 다양한 상황을 증가시키기 위해 모든 시장에 공통적인 패턴을 찾아 보편적인 방식으로 설명해야 합니다.