따라서 나는 따옴표의 올바른 크기 조정에 대한 질문을 제기했습니다. 수준별로 정렬하면 일종의 양자 전이가 있을 것입니다.
어딘가에 금융의 양자역학에 관한 책이 있었습니다.
그래서 나는 맨손으로 인용문을 사용하지 않습니다. 변동성 변화에 따른 정보의 형태를 유지하기 위해 ATR 스케일링을 사용하지만 절대 변동성 정보 자체도 유용할 수 있습니다.
나는 다른 문제가 있습니다. 이미 변형해야 할 예측 변수가 많이 있습니다. 이전에는 이를 기성품 일반화 규칙인 안정적인 잎으로 대체하는 아이디어가 있었습니다. 그 해의 실험은 좋은 결과를 보여 주었지만 나무를 쪼개는 작업은 모두 물거품이 되었습니다. 이미 말했듯이 처음부터 시작했으며 매우 오래 걸릴 것입니다.
예, 충분하지 않지만 무엇을해야합니까 ... 우리는 다른 전략을 발명해야하므로 많이 있습니다. 그러나 여기에서 일부 도구에서는 이전에 연구되지 않은 동일한 은행의 예측 변수 집합이 작동합니다.
나는 1m에서 일한다. 3 개월 동안 55,000 OHLSV. 1h 또는 최소 15m로 전환하면 어떤 이야기가 필요합니까? 그래서 저는 3개월, 음, 6개월입니다. 모든 것에 충분합니다.
또한 5-10 미터의 경우 급진적 인 일이 발생할 가능성은 거의 없지만 일어날 것입니다. 우리는 대응할 것입니다. 그리고 이미 한 시간 안에, 아마도 어떤 이벤트가 있을 것입니다. 즉시 공개되지는 않지만 나중에 "계획된" 이벤트 과정을 방해할 수 있습니다. 글쎄, 당신이 계산하기 시작한 규칙성이 없습니다. 해결되었습니다.
일반적으로 내 개념은 긴 간격으로 무엇이든 예측하는 것은 비현실적이라는 것입니다. 분류, 특히 선험적으로는 동일한 예측입니다. 예, 동일한 유형의 이벤트는 분류에 충분하지 않습니다.
검증이 중지되었습니다. 즉, 샘플이 훈련보다 검증에 더 가깝다면 반복되지 않을 내용을 학습하지 않습니다. 또 다른 사실은 중간 가비지 트리가 검증에 대한 판독값을 개선하는 것과 훈련 자체 사이에 자주 발생한다는 것입니다. 뿌리를 뽑을 수만 있다면 ...
여기서 주요 질문은 과거가 곧 반복될 것인지, 현재가 어떻게 변하고 있는지, 속도 또는 점프를 나타내는 것입니다. 이러한 질문에 대한 답변은 샘플을 구축하는 가장 좋은 방법에 대한 많은 정보를 제공합니다.
글쎄, 주요 문제는 데이터가 부족하다는 것입니다. 교육 및 검증을 위한 라인이 10,000개 미만입니다.
따라서 나는 따옴표의 올바른 크기 조정 에 대한 질문을 제기했습니다. 수준별로 정렬하면 일종의 양자 전이가 있을 것입니다.
어딘가에 금융의 양자역학에 관한 책이 있었습니다.
따라서 나는 따옴표의 올바른 크기 조정에 대한 질문을 제기했습니다. 수준별로 정렬하면 일종의 양자 전이가 있을 것입니다.
어딘가에 금융의 양자역학에 관한 책이 있었습니다.
그리고 당신은 브루트! 기계는 양자에 들어갔다. 와우, 얼마나 감염.
그리고 당신은 브루트! 기계는 양자에 들어갔다. 와우, 감염입니다.
아니요, 저는 우연히 책을 우연히 만났습니다.
특히 찾고 있는 것이 무엇인지 모르는 경우에는 충분하지 않습니다. 예, 그리고 당신도 알다시피, 그것이 있다는 사실은 아닙니다.
물론 일반적인 단어이지만 어디에나 있고 항상 정기적으로 반복되는 것을 찾아야합니다. 그렇지 않으면 MO를 훈련할 수 없습니다.
예, 충분하지 않지만 무엇을해야합니까 ... 우리는 다른 전략을 발명해야하므로 많이 있습니다. 그러나 여기에서 일부 도구에서는 이전에 연구되지 않은 동일한 은행의 예측 변수 집합이 작동합니다.
따라서 나는 따옴표의 올바른 크기 조정에 대한 질문을 제기했습니다. 수준별로 정렬하면 일종의 양자 전이가 있을 것입니다.
어딘가에 금융의 양자역학에 관한 책이 있었습니다.
그래서 나는 맨손으로 인용문을 사용하지 않습니다. 변동성 변화에 따른 정보의 형태를 유지하기 위해 ATR 스케일링을 사용하지만 절대 변동성 정보 자체도 유용할 수 있습니다.
나는 다른 문제가 있습니다. 이미 변형해야 할 예측 변수가 많이 있습니다. 이전에는 이를 기성품 일반화 규칙인 안정적인 잎으로 대체하는 아이디어가 있었습니다. 그 해의 실험은 좋은 결과를 보여 주었지만 나무를 쪼개는 작업은 모두 물거품이 되었습니다. 이미 말했듯이 처음부터 시작했으며 매우 오래 걸릴 것입니다.
예, 충분하지 않지만 무엇을해야합니까 ... 우리는 다른 전략을 발명해야하므로 많이 있습니다. 그러나 여기에서 일부 도구에서는 이전에 연구되지 않은 동일한 은행의 예측 변수 집합이 작동합니다.
나는 1m에서 일한다. 3 개월 동안 55,000 OHLSV. 1h 또는 최소 15m로 전환하면 어떤 이야기가 필요합니까? 그래서 저는 3개월, 음, 6개월입니다. 모든 것에 충분합니다.
또한 5-10 미터의 경우 급진적 인 일이 발생할 가능성은 거의 없지만 일어날 것입니다. 우리는 대응할 것입니다. 그리고 이미 한 시간 안에, 아마도 어떤 이벤트가 있을 것입니다. 즉시 공개되지는 않지만 나중에 "계획된" 이벤트 과정을 방해할 수 있습니다. 글쎄, 당신이 계산하기 시작한 규칙성이 없습니다. 해결되었습니다.
일반적으로 내 개념은 긴 간격으로 무엇이든 예측하는 것은 비현실적이라는 것입니다. 분류, 특히 선험적으로는 동일한 예측입니다. 예, 동일한 유형의 이벤트는 분류에 충분하지 않습니다.
나는 1m에서 일한다. 3 개월 동안 55,000 OHLSV. 내가 1h 또는 최소 15m로 전환하면 어떤 이야기가 필요합니까? 그래서 저는 3개월, 음, 6개월입니다. 모든 것에 충분합니다.
이것은 충분한 역사가 아닙니다, 당신은 적어도 1년이 필요합니다
이것은 충분한 역사가 아닙니다, 당신은 적어도 1년이 필요합니다
무엇을 위해? 한 달 동안 보지 못했던 그곳에서 무엇을 보게 될까요?
무엇을 위해? 한 달 동안 보지 못했던 그곳에서 무엇을 보게 될까요?
한 달 된 아기와 한 살 된 아기는 어떻게 다릅니 까?
그리고 저항으로 - 사실)
무선 공학에서는 모든 것이 훨씬 더 간단합니다. 거기에서이 쓰레기를 알 필요가 없습니다. 2극, 4극 등이 매개변수이며 내부에 무엇이 들어 있는지는 전혀 중요하지 않습니다.
- 장갑차의 라디오 방송국 ...
- 램프 또는 트랜지스터의 라디오 방송국?
- 반복합니다. 장갑차의 라디오 방송국입니다.