그리고 일반 대중에 대해 알려진 것이 없다면 무엇을 할 수 있습니까? 차량의 특성에 따라 다양한 방식으로 과시하세요. ML에서는 모든 샘플을 섞을 수 있으므로 이러한 문제는 덜 일반적입니다. 다른 예를 혼합하면 특정 작품에 대한 재교육이 없습니다. 일반적으로 매년 한 달 동안 그들을 훈련하십시오. 나머지는 OOS입니다.
문제는 이 집합을 정의하는 것입니다. 다음으로, 물론 수익성 있는 설정 하위 집합의 힘을 찾습니다. 그리고 그것이 원본에 비해 큰 경우 - 발견.
그러나 초기 세트를 결정하려면 이것은 일종의 유전학이어야합니다. 일반적으로 주제에서 벗어났습니다.
고전적인 논리적 접근은 중요도와 충격 강도(유형의 클래스)별로 설정을 분류하는 것이며, 조합은 말하자면 논리적으로 중요하고 강력합니다. 중요하고 약한 것, 중요하지 않은 것과 강한 것, 중요하지 않은 것과 약한 것. 이것은 2가지 종류의 설정이 있는 경우입니다. 기하학적 이거나 더 나쁠 경우 수치의 차원과 지수) 저주 ... 합리적인 선택으로 취급됩니다.
분류 또는 회귀에 맞게 조정된 거의 모든 패키지에서 "최소" 뉴런을 훈련시키는 방법을 알아냈습니다.
가장 중요한 것은 패키지가 뉴런의 가중치에 대한 액세스를 제공하고 이를 변경할 수 있다는 것입니다.
그런 레시피.
1) 우리는 뉴런을 훈련합니다. 무엇이든 상관없이 가장 중요한 것은 가중치가 있는 모델을 얻는 것입니다.
2) 최적화 방법 선택(유전학, 개미, 떼, 어닐링 시뮬레이션 등)
3) 피트니스 함수 작성
4) 뉴런의 가중치를 가져와 최적화를 위한 매개변수로 제시합니다.
모두!! )))
수익을 내기 위해 뉴런을 훈련시키거나 일종의 메가 인디케이터를 만들거나 무엇이든 만들 수 있습니다.
뉴런을 훈련하여 수익을 낸다면 잃지 않도록 가르쳐야 합니다.))) 하지만 한 가지가 있습니다. 그리드는 보증금을 절약하기 위해 포지션을 여는 것을 멈춥니다. 나는 이미 그것을 시도했다. 또한 정류장이 있고 정류장이없는 다른 옵션을 사용하면 결과가 동일하므로 네트워크는 궁극적으로 이익을 얻는 가장 좋은 방법은 보증금을 유지하는 것이라고 결정합니다.
이것은 무의미한 대화입니다. 각각의 경우는 고유합니다. 간단한 대답은 거꾸로 '가르치며' 비교하는 것입니다.
행을 뒤집는 것은 물이 위로 흐르게 하는 방법에 관한 것입니다. 시도할 수는 있지만 직관적으로 이해하기에는 아직 성숙하지 않았습니다.
행을 뒤집는 것은 물이 위로 흐르게 하는 방법에 관한 것입니다. 시도할 수는 있지만 직관적으로 이해하기에는 아직 성숙하지 않았습니다.
행이 아니라 기차와 oo
이 작업을 수행할 수 없습니다. 모든 분뇨의 오른쪽 귀에 2년.
대략적으로, 세이셸에서 빙하의 경우 다운 재킷이 필요한 패턴을 찾는 방법.
이 작업을 수행할 수 없습니다. 모든 분뇨의 오른쪽 귀에 2년.
대략적으로, 세이셸에서 빙하의 경우 다운 재킷이 필요한 패턴을 찾는 방법.
글쎄, 그것은 일반적인 패턴이 아니라 로컬 패턴이 있음을 의미합니다. 그런 다음 설정을 변경하고 양방향으로 포효하도록 선택하십시오.
감사합니다. 생각해보겠습니다. 일반적인 상황은 아닌 것 같습니다.
감사합니다. 생각해보겠습니다. 일반적인 상황은 아닌 것 같습니다.
문제는 이 집합을 정의하는 것입니다. 다음으로, 물론 수익성 있는 설정 하위 집합의 힘을 찾습니다. 그리고 그것이 원본에 비해 큰 경우 - 발견.
그러나 초기 세트를 결정하려면 이것은 일종의 유전학이어야합니다. 일반적으로 주제에서 벗어났습니다.
고전적인 논리적 접근은 중요도와 충격 강도(유형의 클래스)별로 설정을 분류하는 것이며, 조합은 말하자면 논리적으로 중요하고 강력합니다. 중요하고 약한 것, 중요하지 않은 것과 강한 것, 중요하지 않은 것과 약한 것. 이것은 2가지 종류의 설정이 있는 경우입니다. 기하학적 이거나 더 나쁠 경우 수치의 차원과 지수) 저주 ... 합리적인 선택으로 취급됩니다.
분류 또는 회귀에 맞게 조정된 거의 모든 패키지에서 "최소" 뉴런을 훈련시키는 방법을 알아냈습니다.
가장 중요한 것은 패키지가 뉴런의 가중치에 대한 액세스를 제공하고 이를 변경할 수 있다는 것입니다.
그런 레시피.
1) 우리는 뉴런을 훈련합니다. 무엇이든 상관없이 가장 중요한 것은 가중치가 있는 모델을 얻는 것입니다.
2) 최적화 방법 선택(유전학, 개미, 떼, 어닐링 시뮬레이션 등)
3) 피트니스 함수 작성
4) 뉴런의 가중치를 가져와 최적화를 위한 매개변수로 제시합니다.
모두!! )))
수익을 내기 위해 뉴런을 훈련시키거나 일종의 메가 인디케이터를 만들거나 무엇이든 만들 수 있습니다.
분류 또는 회귀에 맞게 조정된 거의 모든 패키지에서 "최소" 뉴런을 훈련시키는 방법을 알아냈습니다.
가장 중요한 것은 패키지가 뉴런의 가중치에 대한 액세스를 제공하고 이를 변경할 수 있다는 것입니다.
그런 레시피.
1) 우리는 뉴런을 훈련합니다. 무엇이든 상관없이 가장 중요한 것은 가중치가 있는 모델을 얻는 것입니다.
2) 최적화 방법 선택(유전학, 개미, 떼, 어닐링 시뮬레이션 등)
3) 피트니스 함수 작성
4) 뉴런의 가중치를 가져와 최적화를 위한 매개변수로 제시합니다.
모두!! )))
수익을 내기 위해 뉴런을 훈련시키거나 일종의 메가 인디케이터를 만들거나 무엇이든 만들 수 있습니다.
뉴런을 훈련하여 수익을 낸다면 잃지 않도록 가르쳐야 합니다.))) 하지만 한 가지가 있습니다. 그리드는 보증금을 절약하기 위해 포지션을 여는 것을 멈춥니다. 나는 이미 그것을 시도했다. 또한 정류장이 있고 정류장이없는 다른 옵션을 사용하면 결과가 동일하므로 네트워크는 궁극적으로 이익을 얻는 가장 좋은 방법은 보증금을 유지하는 것이라고 결정합니다.
기사의 뉴런은 실생활에서 작동합니다.
그리고 진행 상황은 어떻습니까?