최적화는 일반 Expert Advisors와 NS가 있는 Expert Advisors 모두에서 사용할 수 있습니다. 단순 EA에서만 최적화된 매개변수 범위에 의해 제한되고 NS에서는 범위보다 100000000배 큰 가중치 계수 범위에 의해 제한됩니다. 동일한 수의 최적화된 일반 매개변수 내가 당신의 질문에 대답했습니까?
글쎄요, 고전 통계와 ML 사이에 명확한 경계가 없습니다. 그러나 일반적으로 "최적화"는 검색의 수치적 방법, 다양한 조건부 점(극한값 등)을 말하며 일반적으로 이들은 반복적인 근사 방법이며 MO에는 충분한 비반복 및 비근사 알고리즘이 있습니다. 예를 들면 다음과 같습니다. 동일한 선형 회귀 . 일부 MO 알고리즘은 최적화 방법, "어닐링" 등으로 훈련됩니다. 그러나 MO를 최적화로 완전히 줄이는 것은 옳지 않을 수 있습니다.
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아주 멋진 기사, 찾아주셔서 감사합니다. 이 기사는 자세한 설명과 다이어그램으로 무엇이 무엇인지 아주 잘 보여줍니다. 기사를 읽기 시작하면서 가장 긴 위시리스트에 대한 자료를 어떤 방향으로 공부해야 하는지 이미 이해했습니다. 여기에 질문한 내용에 대한 답변을 얻지 못했지만 기사에서 찾았습니다. 나는 아직 기사를 다 읽지 않고 읽고 있지만 필요한 세부 사항을 파악하기 위해 다른 시간에 여러 번 다시 읽어야 한다고 생각합니다. 만일을 대비하여 html 페이지를 아카이브에 저장하십시오. 귀하의 질문에 "내용이 얼마나 사실입니까?" 원칙적으로 이것은 매우 이해하기 쉬운 언어로 그려진 이해의 기초입니다. 그리고 여기에서 결정 트리를 사용하려는 마음이 올바른 방향으로 가고 있지 않은 것 같습니다. 기사에서 분명히 알 수 있듯이 잘못된 유형이 구현을 위해 처음 선택되었으므로 결정 트리는 분류 유형에 속합니다. 그리고 이 유형은 숫자를 예측하는 것이 아니라 개체의 범주를 예측하는 데 적합합니다. 제가 과제를 잘 몰라서 틀릴 수도 있습니다. 그리고 이것은 어디서부터 시작해야 하는지에 대한 기본적인 이해이며, 기사에 나와 있는 것처럼 문제 해결을 위한 다양한 유형이 있음을 반복합니다. 가장 중요한 것은 작업에 적합한 유형을 선택하는 것입니다. 어떻게 든 나는 계속 읽었습니다))
최근에 내 질문을 명확히하기 위해 이동 통신사의 지원에 문의해야했습니다. 당연히 빠른 답변을 얻기 위해 셀룰러 회사의 웹 사이트에서 온라인 채팅이 선택되었습니다. 반대편에 어떤 종류의 살아있는 사람이 있기를 바랍니다. 하지만 몇 가지 질문을 하고 답변을 받은 후 챗봇이 내가 던진 질문에 제대로 대답하지 못해서 대답하고 있다는 것을 즉시 깨달았습니다. 그리고 계속해서 저에게 물으시는데, 질문을 명확히 해주세요. 다시 한 번, 그런 답변을 받고 나는 그에게 당신이 어리석고 쓸모없는 봇이라고 썼습니다. 그가 나에게 정직하게 대답 한 것은 죄송합니다. 나는 단지 배우고 있습니다))
연습에서 우리 주제에 대한 7-8분 논평
IMHO는 물론이지만 Madame은 kfmn에 깊은 인상을 주지 않으며 Malakhov and Co. 형식으로 이전됩니다.
이제 자동 자기 최적화 문제가 논의된다면 기계 학습보다 더 흥미로울 것입니다.
또는 스스로 훈련된 로봇이 어디에서 얼마나 빨리 검색할지에 대한 모든 지식을 유지해야 한다는 질문을 제기하는 사람은 아무도 없습니다. 새로운 진드기의 출현과 함께 그는 그것을 분석하고 다시 배워야 한다는 것은 말할 것도 없습니다.
저것들. 이것은 끝이 없는 과정이며 로봇은 시간을 따라잡을 수 없으며 특별한 상황에서 항상 무엇을 해야 할지 몰라서 무너질 것입니다.
머신 러닝이 최적화 문제가 아닌 이유는 무엇입니까? 다 똑같다...
머신 러닝이 최적화 문제가 아닌 이유는 무엇입니까? 다 똑같다...
최적화는 일반 Expert Advisors와 NS가 있는 Expert Advisors 모두에서 사용할 수 있습니다. 단순 EA에서만 최적화된 매개변수 범위에 의해 제한되고 NS에서는 범위보다 100000000배 큰 가중치 계수 범위에 의해 제한됩니다. 동일한 수의 최적화된 일반 매개변수 내가 당신의 질문에 대답했습니까?
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존경받는 사람들은 기사에 대해 무엇을 말할 것입니까?
우연히 발견한 프레젠테이션 스타일이 마음에 들었습니다. 내용이 얼마나 사실입니까?
도서관 :
연습에서 우리 주제에 대한 7-8분 논평
소련 건국 82년
존경받는 사람들은 기사에 대해 무엇을 말할 것입니까?
우연히 발견한 프레젠테이션 스타일이 마음에 들었습니다. 내용이 얼마나 사실입니까?
아주 멋진 기사, 찾아주셔서 감사합니다.
이 기사는 자세한 설명과 다이어그램으로 무엇이 무엇인지 아주 잘 보여줍니다.
기사를 읽기 시작하면서 가장 긴 위시리스트에 대한 자료를 어떤 방향으로 공부해야 하는지 이미 이해했습니다.
여기에 질문한 내용에 대한 답변을 얻지 못했지만 기사에서 찾았습니다.
나는 아직 기사를 다 읽지 않고 읽고 있지만 필요한 세부 사항을 파악하기 위해 다른 시간에 여러 번 다시 읽어야 한다고 생각합니다.
만일을 대비하여 html 페이지를 아카이브에 저장하십시오.
귀하의 질문에 "내용이 얼마나 사실입니까?"
원칙적으로 이것은 매우 이해하기 쉬운 언어로 그려진 이해의 기초입니다.
그리고 여기에서 결정 트리를 사용하려는 마음이 올바른 방향으로 가고 있지 않은 것 같습니다.
기사에서 분명히 알 수 있듯이 잘못된 유형이 구현을 위해 처음 선택되었으므로 결정 트리는 분류 유형에 속합니다.
그리고 이 유형은 숫자를 예측하는 것이 아니라 개체의 범주를 예측하는 데 적합합니다.
제가 과제를 잘 몰라서 틀릴 수도 있습니다.
그리고 이것은 어디서부터 시작해야 하는지에 대한 기본적인 이해이며, 기사에 나와 있는 것처럼 문제 해결을 위한 다양한 유형이 있음을 반복합니다.
가장 중요한 것은 작업에 적합한 유형을 선택하는 것입니다.
어떻게 든 나는 계속 읽었습니다))
당연히 빠른 답변을 얻기 위해 셀룰러 회사의 웹 사이트에서 온라인 채팅이 선택되었습니다. 반대편에 어떤 종류의 살아있는 사람이 있기를 바랍니다.
하지만 몇 가지 질문을 하고 답변을 받은 후 챗봇이 내가 던진 질문에 제대로 대답하지 못해서 대답하고 있다는 것을 즉시 깨달았습니다.
그리고 계속해서 저에게 물으시는데, 질문을 명확히 해주세요.
다시 한 번, 그런 답변을 받고 나는 그에게 당신이 어리석고 쓸모없는 봇이라고 썼습니다.
그가 나에게 정직하게 대답 한 것은 죄송합니다. 나는 단지 배우고 있습니다))
봇과 소통하던 이 순간이 떠올랐다)
기사에서 분명히 알 수 있듯이 잘못된 유형이 구현을 위해 처음 선택되었으므로 결정 트리는 분류 유형에 속합니다.
뿐만 아니라. 그들은 또한 퇴보하는 방법을 알고 있습니다.
뿐만 아니라. 그들은 또한 퇴보하는 방법을 알고 있습니다.
알겠습니다. 나무에 대한 회귀가 일반 회귀의 가능성을 확장한다는 것이 밝혀졌습니까?
그리고 또 다른 질문인 회귀 및 경사하강법은 문제를 해결하기 위한 유사한 알고리즘입니까 아니면 다른가요?
유사하다면 어떤 알고리즘이 더 정확합니까?