도서관 : 회귀 및 분류는 포리스트와 신경망 모두에서 수행할 수 있는 작업입니다. 경사하강법은 신경망이 뉴런에 대한 가중치/승수/편향 선택을 수행하는 방법입니다.
감사합니다만 다른 의미는 없었습니다. 최종 결과, 회귀 및 경사하강법의 유사성에 대해. 회귀는 이웃 사이의 중간점을 찾고 경사하강법은 가장 가까운 점을 찾습니다. 본질적으로 검색 알고리즘은 최종 결과에서 유사하다고 생각합니다. 차이점은 거부 오류에 있습니다. 그래서 나는 더 작은 오류를 줄 것이라고 생각했습니다. 회귀보다 경사하강법이 더 정확하다고 생각합니다.
예를 들어 내가 말하는 것은 교사가 있습니다. 네트워크의 출력에서 최소한의 오류로 교사의 사본을 가져와야 합니다. 그래서 어떤 모델을 어떤 알고리즘에 적용할지 결정할 수 없습니다.
감사합니다만 다른 의미는 없었습니다. 최종 결과, 회귀 및 경사하강법의 유사성에 대해. 회귀는 이웃 사이의 중간점을 찾고 경사하강법은 가장 가까운 점을 찾습니다. 본질적으로 검색 알고리즘은 최종 결과에서 유사하다고 생각합니다. 차이점은 거부 오류에 있습니다. 그래서 나는 그것이 더 작은 오류를 줄 것이라고 생각했습니다. 회귀보다 경사하강법이 더 정확하다고 생각합니다.
감사합니다. 하지만 다른 의미는 없었습니다. 최종 결과, 회귀 및 경사하강법의 유사성에 대해. 회귀는 이웃 사이의 중간점을 찾고 경사하강법은 가장 가까운 점을 찾습니다. 본질적으로 검색 알고리즘은 최종 결과에서 유사하다고 생각합니다. 차이점은 거부 오류에 있습니다. 그래서 나는 더 작은 오류를 줄 것이라고 생각했습니다. 회귀보다 경사하강법이 더 정확하다고 생각합니다.
예를 들어 내가 말하는 것은 교사가 있습니다. 네트워크의 출력에서 최소한의 오류로 교사의 사본을 가져와야 합니다. 따라서 어떤 모델을 어떤 알고리즘에 적용할지 결정할 수 없습니다.
회귀 및 분류는 블랙박스의 결과입니다. 하강은 그 안에서 일어나는 일입니다. 이러한 것들은 서로 비교할 수 없습니다. 마치 TV 화면의 그림(결과)과 같으며, 이 TV 내부에 있는 저항의 동작 원리입니다.
로만 :
따라서 어떤 모델을 어떤 알고리즘에 적용할지 결정할 수 없습니다.
어떤 알고리즘에도 의미가 없습니다. 시장은 SB입니다(순전히 가격만 본다면). MO는 패턴이 있을 때 작동합니다. 이 스레드에서 몇 년 동안 꾸준히 수익을 내는 사람은 아무도 없었습니다. 당신이 당신의 두뇌를 훈련하지 않는 한))
회귀 및 분류는 블랙박스의 결과입니다. 하강은 그 안에서 일어나는 일입니다. 이러한 것들은 서로 비교할 수 없습니다. 마치 TV 화면의 그림(결과)과 같으며, 이 TV 내부에 있는 저항의 동작 원리입니다.
어떤 알고리즘에도 의미가 없습니다. 시장은 SB입니다(순전히 가격만 본다면). MO는 패턴이 있을 때 작동합니다. 이 스레드에서 몇 년 동안 꾸준히 수익을 내는 사람은 아무도 없었습니다. 당신이 당신의 두뇌를 훈련하지 않는 한))
설명해주셔서 감사합니다. 문제는 MO의 도움으로 순수한 형태의 패턴을 찾을 계획이 없다는 것입니다. 그리고 이러한 패턴을 드러낼 수 있는 도구를 만들려고 합니다.) 따라서 최소 오류로 교사를 네트워크 출력에 복사하려면 알고리즘 유형을 올바르게 선택해야 합니다. 이 경우 네트워크는 패턴을 찾지 않고 교사는 어리석게 복사됩니다.
설명해주셔서 감사합니다. 문제는 MO의 도움으로 순수한 형태의 패턴을 찾을 계획이 없다는 것입니다. 그리고 이러한 패턴을 드러낼 수 있는 도구를 만들려고 합니다.) 따라서 최소 오류로 교사를 네트워크 출력에 복사하려면 알고리즘 유형을 올바르게 선택해야 합니다. 이 경우 네트워크는 패턴을 찾지 않고 교사는 어리석게 복사됩니다.
과거(즉, 교사)와 숲과 국회가 잘 기억할 것입니다. 그러나 미래에는 50/50이 될 것입니다.
MO는 패턴이 있을 때 작동합니다. 이 스레드에서 몇 년 동안 꾸준히 수익을 내는 사람은 아무도 없었습니다.
SB가 되자.
그러나 결국 SB, 또는 오히려 무작위 프로세스에는 패턴이 있습니다. 우리는 "이론에서 실습으로" 지점에서 두 번 이상 논의했습니다. 이것은 Einstein-Smoluchowski 방정식과 2차원 보행 및 가우스 수렴의 경우 시작점으로의 회귀 = 66%의 결과로 고정 분산입니다. 많은 수의 독립적인 무작위 변수의 합계 분포 ... 예, 많은 것 ... 무작위 프로세스에 대한 전체 이론이 있으며 누가 뭐라고 하든 안전보장이사회에서 승리할 수 있습니다.
MO가 과제를 수행하지 못하는 이유는 무엇입니까? 철학적, 개념적 질문입니다. 나는 그것에 대한 답을 모른다...
그러나 결국 SB, 또는 오히려 무작위 프로세스에는 패턴이 있습니다. 우리는 "이론에서 실습으로" 지점에서 두 번 이상 논의했습니다. 이것은 Einstein-Smoluchowski 방정식과 2차원 보행 및 가우스 수렴의 경우 시작점으로의 회귀 = 66%의 결과로 고정 분산입니다. 많은 수의 독립 확률 변수의 합계 분포 ... 예, 많은 것 ... 임의 프로세스에 대한 전체 이론이 있으며 누가 뭐라고 하든 SB에서 이길 수 있습니다.
MO가 과제를 수행하지 못하는 이유는 무엇입니까? 철학적, 개념적 질문입니다. 나는 그것에 대한 답을 모른다...
이번 가을에 주제를 끝내야합니다. 그렇지 않으면 어떻게 든 지루할 것입니다. 많은 시간을 신경망 스트레이, 그리고 일반적으로 핀란드인을 위해 그 누구도 개발하지 않은 적용 이론을 연구하는 데 보냈습니다. 시장. 어떤 이유에서인지 일반적으로 데이터 사이언톨로지스트들은 엉뚱하게 우회합니다.
나는 모든 종류의 학술 논문과 교수 연구에 대한 유료 구독을 가지고 있지만 기본적으로 모두 옵션으로 작동합니다. 그 자리에서 잡힐 것이 없다는 것이 증명된 것으로 여겨진다.
경사하강법은 신경망이 뉴런에 대한 가중치/승수/편향 선택을 수행하는 방법입니다.
회귀 및 분류는 포리스트와 신경망 모두에서 수행할 수 있는 작업입니다.
경사하강법은 신경망이 뉴런에 대한 가중치/승수/편향 선택을 수행하는 방법입니다.
감사합니다만 다른 의미는 없었습니다.
최종 결과, 회귀 및 경사하강법의 유사성에 대해.
회귀는 이웃 사이의 중간점을 찾고 경사하강법은 가장 가까운 점을 찾습니다.
본질적으로 검색 알고리즘은 최종 결과에서 유사하다고 생각합니다.
차이점은 거부 오류에 있습니다. 그래서 나는 더 작은 오류를 줄 것이라고 생각했습니다.
회귀보다 경사하강법이 더 정확하다고 생각합니다.
예를 들어 내가 말하는 것은 교사가 있습니다. 네트워크의 출력에서 최소한의 오류로 교사의 사본을 가져와야 합니다.
그래서 어떤 모델을 어떤 알고리즘에 적용할지 결정할 수 없습니다.
감사합니다만 다른 의미는 없었습니다.
최종 결과, 회귀 및 경사하강법의 유사성에 대해.
회귀는 이웃 사이의 중간점을 찾고 경사하강법은 가장 가까운 점을 찾습니다.
본질적으로 검색 알고리즘은 최종 결과에서 유사하다고 생각합니다.
차이점은 거부 오류에 있습니다. 그래서 나는 그것이 더 작은 오류를 줄 것이라고 생각했습니다.
회귀보다 경사하강법이 더 정확하다고 생각합니다.
나는 다른 대답을 기대하지 않았다.
감사합니다. 하지만 다른 의미는 없었습니다.
최종 결과, 회귀 및 경사하강법의 유사성에 대해.
회귀는 이웃 사이의 중간점을 찾고 경사하강법은 가장 가까운 점을 찾습니다.
본질적으로 검색 알고리즘은 최종 결과에서 유사하다고 생각합니다.
차이점은 거부 오류에 있습니다. 그래서 나는 더 작은 오류를 줄 것이라고 생각했습니다.
회귀보다 경사하강법이 더 정확하다고 생각합니다.
예를 들어 내가 말하는 것은 교사가 있습니다. 네트워크의 출력에서 최소한의 오류로 교사의 사본을 가져와야 합니다.
따라서 어떤 모델을 어떤 알고리즘에 적용할지 결정할 수 없습니다.
회귀 및 분류는 블랙박스의 결과입니다. 하강은 그 안에서 일어나는 일입니다. 이러한 것들은 서로 비교할 수 없습니다. 마치 TV 화면의 그림(결과)과 같으며, 이 TV 내부에 있는 저항의 동작 원리입니다.
따라서 어떤 모델을 어떤 알고리즘에 적용할지 결정할 수 없습니다.
어떤 알고리즘에도 의미가 없습니다. 시장은 SB입니다(순전히 가격만 본다면).
MO는 패턴이 있을 때 작동합니다. 이 스레드에서 몇 년 동안 꾸준히 수익을 내는 사람은 아무도 없었습니다.
당신이 당신의 두뇌를 훈련하지 않는 한))
어떤 알고리즘에도 의미가 없습니다. 시장은 SB입니다(순전히 가격만 본다면).
MO는 패턴이 있을 때 작동합니다. 이 스레드에서 몇 년 동안 꾸준히 수익을 내는 사람은 아무도 없었습니다.
당신이 당신의 두뇌를 훈련하지 않는 한))
신중한 스캘핑과 주요 트렌드(이전, 현재, 다음)에 대한 엄격한 모니터링을 통해서만 안정적인 수익을 얻을 수 있습니다.
회귀 및 분류는 블랙박스의 결과입니다. 하강은 그 안에서 일어나는 일입니다. 이러한 것들은 서로 비교할 수 없습니다. 마치 TV 화면의 그림(결과)과 같으며, 이 TV 내부에 있는 저항의 동작 원리입니다.
어떤 알고리즘에도 의미가 없습니다. 시장은 SB입니다(순전히 가격만 본다면).
MO는 패턴이 있을 때 작동합니다. 이 스레드에서 몇 년 동안 꾸준히 수익을 내는 사람은 아무도 없었습니다.
당신이 당신의 두뇌를 훈련하지 않는 한))
설명해주셔서 감사합니다.
문제는 MO의 도움으로 순수한 형태의 패턴을 찾을 계획이 없다는 것입니다.
그리고 이러한 패턴을 드러낼 수 있는 도구를 만들려고 합니다.)
따라서 최소 오류로 교사를 네트워크 출력에 복사하려면 알고리즘 유형을 올바르게 선택해야 합니다.
이 경우 네트워크는 패턴을 찾지 않고 교사는 어리석게 복사됩니다.
설명해주셔서 감사합니다.
문제는 MO의 도움으로 순수한 형태의 패턴을 찾을 계획이 없다는 것입니다.
그리고 이러한 패턴을 드러낼 수 있는 도구를 만들려고 합니다.)
따라서 최소 오류로 교사를 네트워크 출력에 복사하려면 알고리즘 유형을 올바르게 선택해야 합니다.
이 경우 네트워크는 패턴을 찾지 않고 교사는 어리석게 복사됩니다.
어떤 알고리즘에도 의미가 없습니다. 시장은 SB입니다(순전히 가격만 본다면).
MO는 패턴이 있을 때 작동합니다. 이 스레드에서 몇 년 동안 꾸준히 수익을 내는 사람은 아무도 없었습니다.
SB가 되자.
그러나 결국 SB, 또는 오히려 무작위 프로세스에는 패턴이 있습니다. 우리는 "이론에서 실습으로" 지점에서 두 번 이상 논의했습니다. 이것은 Einstein-Smoluchowski 방정식과 2차원 보행 및 가우스 수렴의 경우 시작점으로의 회귀 = 66%의 결과로 고정 분산입니다. 많은 수의 독립적인 무작위 변수의 합계 분포 ... 예, 많은 것 ... 무작위 프로세스에 대한 전체 이론이 있으며 누가 뭐라고 하든 안전보장이사회에서 승리할 수 있습니다.
MO가 과제를 수행하지 못하는 이유는 무엇입니까? 철학적, 개념적 질문입니다. 나는 그것에 대한 답을 모른다...
SB가 되자.
그러나 결국 SB, 또는 오히려 무작위 프로세스에는 패턴이 있습니다. 우리는 "이론에서 실습으로" 지점에서 두 번 이상 논의했습니다. 이것은 Einstein-Smoluchowski 방정식과 2차원 보행 및 가우스 수렴의 경우 시작점으로의 회귀 = 66%의 결과로 고정 분산입니다. 많은 수의 독립 확률 변수의 합계 분포 ... 예, 많은 것 ... 임의 프로세스에 대한 전체 이론이 있으며 누가 뭐라고 하든 SB에서 이길 수 있습니다.
MO가 과제를 수행하지 못하는 이유는 무엇입니까? 철학적, 개념적 질문입니다. 나는 그것에 대한 답을 모른다...
이번 가을에 주제를 끝내야합니다. 그렇지 않으면 어떻게 든 지루할 것입니다. 많은 시간을 신경망 스트레이, 그리고 일반적으로 핀란드인을 위해 그 누구도 개발하지 않은 적용 이론을 연구하는 데 보냈습니다. 시장. 어떤 이유에서인지 일반적으로 데이터 사이언톨로지스트들은 엉뚱하게 우회합니다.
나는 모든 종류의 학술 논문과 교수 연구에 대한 유료 구독을 가지고 있지만 기본적으로 모두 옵션으로 작동합니다. 그 자리에서 잡힐 것이 없다는 것이 증명된 것으로 여겨진다.