여기서 문제는 차량의 생존 가능성 시간을 결정하는 것입니다. 결정할 수 있다면 모든 것이 정상입니다.
이 접근 방식으로는 테스트할 데이터가 충분하지 않아 좌우 모두 확인해볼 것을 제안하지만, 역사를 깊이 들여다보면 의미가 없고, 변동성은 시시각각 변하기 때문에 2년 정도만 해당된다. 최소 1.5년 동안 유전학을 찾고, 6개월 동안 앞으로 테스트하고, 때로는 1년 동안 보내고, 1년 이상 차량은 큰 손실을 입고 획득합니다. - 내가 원하는 것이 아닙니다.
막심 드미트리예프스키 :
질적 표시가 없으므로 자전거를 발명해야 합니다. 기차에서 5X를 거부하면 어쨌든 좋은 모델입니다.
훈련 매개변수가 언제 변경되는지 알 수 있는 방법이 있습니까? 오류 외에도 다릅니다) 분명히 중간이 필요합니다. 알고리즘이 1이면 1이지만 중간 결과가 분명히 필요합니다.
글쎄, 우리는 행에 무엇이 있는지 결정하기 위해 최소 시간의 작업을 가지고 있습니다.) 처음에는 수학적 모델에 의해 설명된 이동 평균 이 있는 고정 시리즈가 MO에 대해 충분한 결과를 제공할 것이라고 가정합니다. 수학적 모델의 매개변수를 변경할 때 나쁜 일이 발생하지 않으며 훈련 전 기간이 허용됩니다. 모델을 파기/변경할 때 새 모델에 맞지 않는 왼쪽 부분이 있고, 훈련에 필요한 기간을 정확히 알지 못합니다.
글쎄, 우리는 행에 무엇이 있는지 결정하기 위해 최소 시간의 작업을 가지고 있습니다.) 처음에는 수학적 모델에 의해 설명된 이동 평균 이 있는 고정 시리즈가 MO에 대해 충분한 결과를 제공할 것이라고 가정합니다. 수학적 모델의 매개변수를 변경할 때 나쁜 일이 발생하지 않으며 훈련 전 기간이 허용됩니다. 모델을 파기/변경할 때 새 모델에 맞지 않는 왼쪽 부분이 있고, 훈련에 필요한 기간을 정확히 알지 못합니다.
칠면조와 같은 훈련 내부에 무언가가 필요합니다.
칠면조 값에 따라 여러 모델을 만들었습니다. 각 모델은 특정 범위의 칠면조 값에 해당합니다. 때로는 도움이 될 때도 있고 그렇지 않을 때도 있습니다.
출혈에 대한 꺼려, 테스터의 데이터와 동기화 .. 꿀벌 :) 비록 .. 농담이 아니라
필수 테스터의 뉴스나는 다른 것을 찾지 못했고 파일 자체는 4 개월 전에 다운로드되었습니다))))
네 분명합니다
여기서 문제는 차량의 생존 가능성 시간을 결정하는 것입니다. 결정할 수 있다면 모든 것이 정상입니다.
이 접근 방식으로는 테스트할 데이터가 충분하지 않아 좌우 모두 확인해볼 것을 제안하지만, 역사를 깊이 들여다보면 의미가 없고, 변동성은 시시각각 변하기 때문에 2년 정도만 해당된다. 최소 1.5년 동안 유전학을 찾고, 6개월 동안 앞으로 테스트하고, 때로는 1년 동안 보내고, 1년 이상 차량은 큰 손실을 입고 획득합니다. - 내가 원하는 것이 아닙니다.
질적 표시가 없으므로 자전거를 발명해야 합니다. 기차에서 5X를 거부하면 어쨌든 좋은 모델입니다.
훈련 매개변수가 언제 변경되는지 알 수 있는 방법이 있습니까? 오류 외에도 다릅니다) 분명히 중간이 필요합니다. 알고리즘이 1이면 1이지만 중간 결과가 분명히 필요합니다.
훈련 매개변수가 언제 변경되는지 알 수 있는 방법이 있습니까?
xs, 기계에 모든 것이 있습니다. 수익/비수익 거래, 총 보상과 관련하여 무엇이 더 나빠지기 시작했는지 결정할 수 있습니다
xs, 기계에 모든 것이 있습니다. 수익/비수익 거래, 총 보상과 관련하여 무엇이 더 나빠지기 시작했는지 결정할 수 있습니다
언제나처럼 너무 늦었다. 목발이 필요합니다. 다양한 수학적 모델을 확인하고 어느 것이 더 나은지 알 수 있습니까?
xs, 기계에 모든 것이 있습니다. 수익/비수익 거래, 총 보상과 관련하여 무엇이 더 나빠지기 시작했는지 결정할 수 있습니다
훈련 기간은 최적화가 아니라 단축되어야 합니다.
언제나처럼 너무 늦었다. 목발이 필요합니다. 다양한 수학적 모델을 확인하고 어느 것이 더 나은지 알 수 있습니까?
글쎄, 이것들은 상태 공간 모델이고, 그들은 다른 시간에도 작동합니다.
글쎄, 이것들은 상태 공간 모델이고, 그들은 다른 시간에도 작동합니다.
글쎄, 우리는 행에 무엇이 있는지 결정하기 위해 최소 시간의 작업을 가지고 있습니다.) 처음에는 수학적 모델에 의해 설명된 이동 평균 이 있는 고정 시리즈가 MO에 대해 충분한 결과를 제공할 것이라고 가정합니다. 수학적 모델의 매개변수를 변경할 때 나쁜 일이 발생하지 않으며 훈련 전 기간이 허용됩니다. 모델을 파기/변경할 때 새 모델에 맞지 않는 왼쪽 부분이 있고, 훈련에 필요한 기간을 정확히 알지 못합니다.
칠면조와 같은 훈련 내부에 무언가가 필요합니다.
글쎄, 우리는 행에 무엇이 있는지 결정하기 위해 최소 시간의 작업을 가지고 있습니다.) 처음에는 수학적 모델에 의해 설명된 이동 평균 이 있는 고정 시리즈가 MO에 대해 충분한 결과를 제공할 것이라고 가정합니다. 수학적 모델의 매개변수를 변경할 때 나쁜 일이 발생하지 않으며 훈련 전 기간이 허용됩니다. 모델을 파기/변경할 때 새 모델에 맞지 않는 왼쪽 부분이 있고, 훈련에 필요한 기간을 정확히 알지 못합니다.
칠면조와 같은 훈련 내부에 무언가가 필요합니다.
칠면조 값에 따라 여러 모델을 만들었습니다. 각 모델은 특정 범위의 칠면조 값에 해당합니다. 때로는 도움이 될 때도 있고 그렇지 않을 때도 있습니다.
칠면조 값에 따라 여러 모델을 만들었습니다. 각 모델은 특정 범위의 칠면조 값에 해당합니다. 때로는 도움이 되고 때로는 그렇지 않습니다.