V.P.가 수행한 디자인이 유사한 다양한 밈 분석 레오노프 [URL = http://www.biometrica.tomsk.ru/lis.htm - (Uniform Resurse Locator) - 통합 리소스 로케이터; 이것은 특정 발행 연도 없이 인터넷 주소에서 제공한 참고 문헌 목록에 참고 문헌을 표시하는 방법입니다], V.V가 표현한 아이디어를 확인합니다. Nalimov [1989] 의미의 확률적 분포에 대해. 과학 커뮤니티에서 다음과 같은 밈의 전통적인 변형을 구별할 수 있습니다.
동일한 매개체에 있는 이질적인 밈은 건설적인 과학적 가설(다보스 포럼에서 발표된 "아이디어의 교차 수분" 원칙)에서 잠재적으로 형태를 취할 수 있는 근본적으로 새로운 조합을 생성할 가능성을 높입니다.
의미 공학 과정에서 복잡한 구조를 가진 밈이 나타납니다. 이러한 밈은 저자가 도움을 받아 설명하려는 개념과 아이디어의 의미를 항상 정확하고 안정적으로 나타내지 못합니다(예: 설명은 종종 Andrey Platonov "The Pit" 및 "Chevengur"의 잘 알려진 작품과 유사합니다.
무해하긴 하지만 사회주의 휴일을 맞아 CPSU 중앙위원회가 부른 것처럼 보이는 독단적인 밈의 긴 캐러밴은 황량한(비록 무해하지만) 그림을 제시하고, 저자에 따르면 "통과자" 역할을 하는 마법 주문입니다. 과학"(저자들은 종종 저자들이 이 복잡성을 지적하려는 약간의 시도도 하지 않지만) 생물권 구성 요소의 상호 작용의 복잡한 특성이나 연구에 대한 체계적인 접근의 필요성을 언급하지 않고는 단일 환경 작업을 수행할 수 없습니다. 또는 체계적으로 연구);
때로는 개념에 의미 론적 단절이 있습니다. 그 후에 바이러스와 같은 용어의 개별 부분이 독립적 인 삶을 살기 시작하여 운반하는 정보의 일부를 다른 컨텍스트로 옮기고 전자 부분의 의미가 할당됩니다. 새로운 전체의 의미(여기에는 순전히 투기적인 개념을 숨기고 새로운 용어를 생성하는 과정과 다른 산업에서 오랫동안 사용되어 온 패턴의 새로운 모습으로 재발견하는 과정과 끝없는 "용어 전쟁"도 포함됩니다.)
"위장 밈"은 무의미하고 터무니없는 표현으로, 저작물(컴퓨터 및 통계는 종종 작업의 중요성과 무게를 인위적으로 높이기 위해 고안된 "의식 위장" 구성 요소가 됩니다.
Ivakhnenko가 모델이 정상적으로 학습하도록 분할을 권장하는 방법
http://www.ievbras.ru/ecostat/Kiril/Library/Book1/Content393/Content393.htm
이것은 충분하지 않습니다. 왜냐하면 완전히 다른 분포에서 새 데이터를 가질 수 있기 때문입니다.
나는 오래 전에 오래된 봇에서 이것을했습니다.
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동의한다...
그건 그렇고, 멋진 작은 책, 소비에트 학교, 어떻게 해서든 모든 것이 거기에 있고 나무와 네트워크와 PCA와 모델링과 가설과 이해할 수 있는 러시아어
Ivakhnenko가 모델이 정상적으로 학습하도록 분할을 권장하는 방법
http://www.ievbras.ru/ecostat/Kiril/Library/Book1/Content393/Content393.htm
? 실제 읽기)))
같은 책, 작품의 시작:
http://www.ievbras.ru/ecostat/Kiril/Library/Book1/Content0/Content0.htm#Ref
V.P.가 수행한 디자인이 유사한 다양한 밈 분석 레오노프 [URL = http://www.biometrica.tomsk.ru/lis.htm - (Uniform Resurse Locator) - 통합 리소스 로케이터; 이것은 특정 발행 연도 없이 인터넷 주소에서 제공한 참고 문헌 목록에 참고 문헌을 표시하는 방법입니다], V.V가 표현한 아이디어를 확인합니다. Nalimov [1989] 의미의 확률적 분포에 대해. 과학 커뮤니티에서 다음과 같은 밈의 전통적인 변형을 구별할 수 있습니다.
당신은 정말로 이것을 읽고 있습니까?
동의한다...
그건 그렇고, 멋진 작은 책, 소비에트 학교, 방법에 관계없이 모든 것이 거기에 있고 나무와 네트워크와 PC와 이해할 수있는 러시아어
MO의 초보자를 위한 멋진 책, 그게 전부입니다.
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당신은 정말로 이것을 읽고 있습니까?
http://gmdh.net/articles/theory/bookInductModel.pdf
큰 장점은 선형 모델이 항상 로컬 최소값으로 수렴한다는 것입니다. 따라서 이 방법은 여전히 유효합니다.
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같은 책, 작품의 시작:
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당신은 정말로 이것을 읽고 있습니까?
그리고 무엇이 잘못 되었습니까?
MO의 초보자를 위한 멋진 책, 그게 전부입니다.
Ivakhnenko가 모델이 정상적으로 학습하도록 분할을 권장하는 방법
http://www.ievbras.ru/ecostat/Kiril/Library/Book1/Content393/Content393.htm
시계열에서는 작동하지 않습니다. 이것은 반죽과 기차를 섞는 비유입니다. 가까운 지점에서 엿볼 수 있습니다.
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기능의 자기 상관 을 제거하면
시계열에서는 작동하지 않습니다. 이것은 반죽과 기차를 섞는 비유입니다. 가까운 지점에서 엿볼 수 있습니다.
네 알겠습니다만 본질 자체는 좋은데 분리가 쉽지 않지만 통계적 성질에 따라 시험과 훈련에 따라 고르게
기능의 자기 상관을 제거하면
테스트와 기차의 모든 포인트가 하나의 공통 목록에서 순위가 매겨지면(일부 패턴에 따라 재배열됨), 이는 이들이 혼합되어 있음을 의미합니다. 내가 이해하는 대로. 테스트는 어떤 식으로든 기차와 혼합되어서는 안 됩니다.