이전의 모든 조롱과 무례함이 당신을 반동으로 만들고 당신에게 대답하지 않는 결과 - 당신은 건설적인 대가를 가져오지 않습니다 ... 그리고 아무도 당신을 위해 시장 진입을 생성할 의무가 없습니다(단순히 당신이 그렇지 않기 때문에 경솔하고 부적절하게 받아들이는 것 외에는 아무것도 할 줄 모릅니다)
이전의 모든 조롱과 무례함이 당신을 반동으로 만들고 당신에게 대답하지 않는 결과 - 당신은 건설적인 대가를 가져오지 않습니다 ... 그리고 아무도 당신을 위해 시장 진입을 생성할 의무가 없습니다(단순히 당신이 그렇지 않기 때문에 뻔뻔하게 받아들이고, 구걸하고, 부적절하게 받아들이는 것 외에는 아무것도 할 줄 모릅니다.)
그건 그렇고 tensorflow.keras (예: Evgeny Dyuka ) - 그런 다음
SKLearn이 더 재미있을 것 같습니다 - 머신러닝 결과 해석( 아주 좋은 라이브러리는 아니지만 평가 로직이 제공됩니다)
추신
너 안 넣었어...
아마도 나는 우리가 국회에 제출하는 기능의 순위가 흥미롭다는 데 동의하지만 그 이상은 아닙니다. 결과적으로 우리는 무엇을 얻습니까? 현재 가격이 그 자체로 모든 것을 포함한다는 진술을 공리(또는 가정)로 취하면 순위에서 어떤 위치를 차지하든지 주어진 기호 중 하나라도 중요합니다. SKLearn 없이 중요도 순으로 순위를 매길 수 있습니다. 글쎄, 또는 내가 놓친 것이 있으면 설명하십시오. 더 쉽습니다. 그렇지 않으면 명시된 내용의 요점에 도달하기 위해 약 15분 동안 다음 메시지와 함께 앉아 있었습니다.)))
논리로 ... 요소에 대한 기능의 종속성을 설명하는 공식의 부족을 해결해야 할 때 NN이 사용됩니다... 가중치가 사용되지만 동시에 - 전후 NN, 표준/클래식 스탯이 작동합니다. 처리 ... 예를 들어 PDF=F'(X)=dF(x)/dx만 있으면(인구 분석에 대한 모든 결론이 PDF에 따라 이루어지기 때문에 CDF가 필요하지 않은 것 같지만) 휘발성 데이터 -- 우선, 분포를 균일하게 가져와 함께 분석할 수 있도록 해야 합니다. 여기서 가중치는 도움이 됩니다(여기서 수학을 추구하지 않습니다) ... 그러나 분석 자체에는 NN에 대한 결론과 이에 대한 결론(ns) .. 비록 그러한 평가가 대략적일 수 있지만 고전적 통계도 불완전하지만(예를 들어, 증분의 로그를 사용하는 것 자체가 추세를 도입 결론 - 순전히 수학적 결함) ... 모든 모델에는 가정이 있습니다 ...
시장 참가자는 예측을 기다리지 않고 위험과 변동성 을 평가하고 이를 기반으로 거래(및 헤징) 결정을 내립니다. 이 분석에는 변동성과 시간 창의 2가지 변수가 있으며 NN은 하나의 통계 내에서 공동 분석의 가능성을 위해 샘플을 균일하게 만듭니다(그러나 GARCH도 사용할 수 있음). 매트가없는 순간에 모델을 만들고 수평선을 결정하는 데 도움이됩니다. 공식, 그리고 그것은 필요하지 않습니다(이 세상의 모든 것은 변합니다) ... 그러나 칭량하고, 칭량하고, 다시 칭량함으로써(k-l 회귀로의 압축을 위해) - 그것을 하나의 통계 모델 내에서 공동 분석의 가능성으로 가져오기 위해, 그리고 바람직하게는 소음이 전혀 없거나 최소한 최소화된 상태에서 ...
가장 중요한 것은 신경망의 아키텍처를 구축하여 신경 레이어를 통과할 때 출력으로 가는 도중에 분산이 증가하지 않도록 하는 것입니다. IMHO(이미 누적된 경우 있는 그대로 사용 가능 - 수사학적 질문) ... 통계의 고전적 논리... 그리고 매우 깊은 역사에서도 견고한 순간(모든 것은 인생에서 발생합니다)에 대한 정성적 분석을 위한 샘플이 충분하지 않습니다... 아마도 , 이상 치는 Mihail Marchukajtes 분류 모델에서 발생할 수 있습니다... (이를 처리하는 순서에 대해 생각해야 합니까?)
지금까지 내 IMHO는 ... 수입 scipy.stats를 통계로 볼 것입니다.
추신
링크 주셔서 감사합니다
귀하의 " NA는 샘플을 균일하게 만드는 데 도움이됩니다." 라는 다음 진술에 다소 혼란 스럽습니다. 어떤가요?
또한 - " 중요한 것은 신경망의 아키텍처를 구축하여 신경층을 통과할 때 출구로 가는 길에 분산이 증가하지 않도록 하는 것 "이라고 생각합니다. 더 자세하게, 더 구체적으로 무엇을 의미하는지 질문이 있습니다. 나는 단지 어떤 식으로든 잡을 수없는 상식이 있다고 생각합니다. 그건 그렇고, 당신이 아이디어를 퍼뜨리는 것을 피하고 싶다면 개인으로 가자. 나는 같은 것을 공유하고 당신의 의견을 듣게되어 기쁩니다. 믿을만한 결과를 주지 않는 것은 국회가 아니라, 나무보다 숲을 보는 것이 아닌가 하는 생각이 들 정도입니다. 이것을 우회할 수 있는 방법에 대한 아이디어(각각 코드에 대한 실험)가 있습니다.
에코컴 # : . 글쎄, 또는 내가 놓친 것이 있으면 설명하십시오. 더 쉽습니다. 그렇지 않으면 명시된 내용의 요점에 도달하기 위해 약 15분 동안 다음 메시지와 함께 앉아 있었습니다.)))
Jason Brownlee(Python을 사용한 딥 러닝 및 기계 학습을 위한 통계적 방법의 저자) -
- 초보자가 하는 3가지 실수:
1. 실무자는 통계를 모른다 2. 잘못된 통계를 연구하는 개업의 3. 잘못된 방법으로 통계를 연구하는 개업의
에코컴 # : 그렇다면 주어진 기호 중 하나는 순위에서 어떤 위치를 차지하든 중요합니다. 특히 기호가 많지 않고 SKLearn 없이 중요도별로 순위를 매길 수 있기 때문입니다.
다른 조건에서 다른 기호는 의미를 얻습니다 ... 그러나 자신이 운동량에서 올바르게 순위를 매겼다고 확신하면 AI입니다 (정확성과 오류가 무엇인지 모르겠습니다) ...
무엇을 입력으로 제공할지 - 스스로 결정하고, 직접 테스트하고, 가설을 직접 테스트하는 것을 잊지 마십시오(Student's t-test는 scipy 모듈의 통계 클래스에 있음) ... 일반적으로 뉴런은 편리한 도구입니다. 통계에서 큰 표본으로 작업하는 어려움을 극복하지만 통계를 대체하지는 않습니다. 논리를 구현하지만 샘플이 해야 한다는 이해를 포함하여 구현합니다. (샘플의 양과 품질 [이질성]을 포함하여) ... 이와 같은 것
실제 적용은 언제 시작되나요?
당신이 의자에서 엉덩이를 내려고 지원을 시작할 때... 그리고 거래에 대한 신호를 요청하는 전체 지점을 위협하지 않고 (열 번째로)... - 내 거래는 당신의 거래가 아닙니다! .. 당신의 연습은 내 두통이 아닙니다 ... - 원하는 방식과 보는 방식을 사용합니다.
당신이 의자에서 엉덩이를 내려고 지원을 시작할 때... 그리고 거래에 대한 신호를 요청하는 전체 지점을 위협하지 않고 (열 번째로)... - 내 거래는 당신의 거래가 아닙니다! .. 당신의 연습은 내 두통이 아닙니다 ... - 원하는 방식과 보는 방식을 사용합니다.
...에 대해 이야기합니다 ...
이전의 모든 조롱과 무례함이 당신을 반동으로 만들고 당신에게 대답하지 않는 결과 - 당신은 건설적인 대가를 가져오지 않습니다 ... 그리고 아무도 당신을 위해 시장 진입을 생성할 의무가 없습니다(단순히 당신이 그렇지 않기 때문에 경솔하고 부적절하게 받아들이는 것 외에는 아무것도 할 줄 모릅니다)
이전의 모든 조롱과 무례함이 당신을 반동으로 만들고 당신에게 대답하지 않는 결과 - 당신은 건설적인 대가를 가져오지 않습니다 ... 그리고 아무도 당신을 위해 시장 진입을 생성할 의무가 없습니다(단순히 당신이 그렇지 않기 때문에 뻔뻔하게 받아들이고, 구걸하고, 부적절하게 받아들이는 것 외에는 아무것도 할 줄 모릅니다.)
예가 가능합니까?
내 시간을 구걸하면 작동하지 않습니다 ... 당신은 지점에서 0입니다 (이전 ~ 3000 페이지 참조)
그리고 나 자신을 위해 구걸하는 시간은 작동하지 않을 것입니다 ... 당신은 지점에서 0입니다
실제 적용은 언제 시작되나요?
그건 그렇고 tensorflow.keras (예: Evgeny Dyuka ) - 그런 다음
SKLearn이 더 재미있을 것 같습니다 - 머신러닝 결과 해석( 아주 좋은 라이브러리는 아니지만 평가 로직이 제공됩니다)
추신
너 안 넣었어...
논리로 ... 요소에 대한 기능의 종속성을 설명하는 공식의 부족을 해결해야 할 때 NN이 사용됩니다... 가중치가 사용되지만 동시에 - 전후 NN, 표준/클래식 스탯이 작동합니다. 처리 ... 예를 들어 PDF=F'(X)=dF(x)/dx만 있으면(인구 분석에 대한 모든 결론이 PDF에 따라 이루어지기 때문에 CDF가 필요하지 않은 것 같지만) 휘발성 데이터 -- 우선, 분포를 균일하게 가져와 함께 분석할 수 있도록 해야 합니다. 여기서 가중치는 도움이 됩니다(여기서 수학을 추구하지 않습니다) ... 그러나 분석 자체에는 NN에 대한 결론과 이에 대한 결론(ns) .. 비록 그러한 평가가 대략적일 수 있지만 고전적 통계도 불완전하지만(예를 들어, 증분의 로그를 사용하는 것 자체가 추세를 도입 결론 - 순전히 수학적 결함) ... 모든 모델에는 가정이 있습니다 ...
시장 참가자는 예측을 기다리지 않고 위험과 변동성 을 평가하고 이를 기반으로 거래(및 헤징) 결정을 내립니다. 이 분석에는 변동성과 시간 창의 2가지 변수가 있으며 NN은 하나의 통계 내에서 공동 분석의 가능성을 위해 샘플을 균일하게 만듭니다(그러나 GARCH도 사용할 수 있음). 매트가없는 순간에 모델을 만들고 수평선을 결정하는 데 도움이됩니다. 공식, 그리고 그것은 필요하지 않습니다(이 세상의 모든 것은 변합니다) ... 그러나 칭량하고, 칭량하고, 다시 칭량함으로써(k-l 회귀로의 압축을 위해) - 그것을 하나의 통계 모델 내에서 공동 분석의 가능성으로 가져오기 위해, 그리고 바람직하게는 소음이 전혀 없거나 최소한 최소화된 상태에서 ...
가우스에 대한 논리 베이지안 추론 은 염두에 둘 가치가 있습니다 ...
가장 중요한 것은 신경망의 아키텍처를 구축하여 신경 레이어를 통과할 때 출력으로 가는 도중에 분산이 증가하지 않도록 하는 것입니다. IMHO(이미 누적된 경우 있는 그대로 사용 가능 - 수사학적 질문) ... 통계의 고전적 논리... 그리고 매우 깊은 역사에서도 견고한 순간(모든 것은 인생에서 발생합니다)에 대한 정성적 분석을 위한 샘플이 충분하지 않습니다... 아마도 , 이상 치는 Mihail Marchukajtes 분류 모델에서 발생할 수 있습니다... (이를 처리하는 순서에 대해 생각해야 합니까?)
지금까지 내 IMHO는 ... 수입 scipy.stats를 통계로 볼 것입니다.
추신
링크 주셔서 감사합니다
귀하의 " NA는 샘플을 균일하게 만드는 데 도움이됩니다." 라는 다음 진술에 다소 혼란 스럽습니다. 어떤가요?
또한 - " 중요한 것은 신경망의 아키텍처를 구축하여 신경층을 통과할 때 출구로 가는 길에 분산이 증가하지 않도록 하는 것 "이라고 생각합니다. 더 자세하게, 더 구체적으로 무엇을 의미하는지 질문이 있습니다. 나는 단지 어떤 식으로든 잡을 수없는 상식이 있다고 생각합니다. 그건 그렇고, 당신이 아이디어를 퍼뜨리는 것을 피하고 싶다면 개인으로 가자. 나는 같은 것을 공유하고 당신의 의견을 듣게되어 기쁩니다. 믿을만한 결과를 주지 않는 것은 국회가 아니라, 나무보다 숲을 보는 것이 아닌가 하는 생각이 들 정도입니다. 이것을 우회할 수 있는 방법에 대한 아이디어(각각 코드에 대한 실험)가 있습니다.
. 글쎄, 또는 내가 놓친 것이 있으면 설명하십시오. 더 쉽습니다. 그렇지 않으면 명시된 내용의 요점에 도달하기 위해 약 15분 동안 다음 메시지와 함께 앉아 있었습니다.)))
Jason Brownlee(Python을 사용한 딥 러닝 및 기계 학습을 위한 통계적 방법의 저자) -
- 초보자가 하는 3가지 실수:
1. 실무자는 통계를 모른다
2. 잘못된 통계를 연구하는 개업의
3. 잘못된 방법으로 통계를 연구하는 개업의
그렇다면 주어진 기호 중 하나는 순위에서 어떤 위치를 차지하든 중요합니다. 특히 기호가 많지 않고 SKLearn 없이 중요도별로 순위를 매길 수 있기 때문입니다.
다른 조건에서 다른 기호는 의미를 얻습니다 ... 그러나 자신이 운동량에서 올바르게 순위를 매겼다고 확신하면 AI입니다 (정확성과 오류가 무엇인지 모르겠습니다) ...
무엇을 입력으로 제공할지 - 스스로 결정하고, 직접 테스트하고, 가설을 직접 테스트하는 것을 잊지 마십시오(Student's t-test는 scipy 모듈의 통계 클래스에 있음) ... 일반적으로 뉴런은 편리한 도구입니다. 통계에서 큰 표본으로 작업하는 어려움을 극복하지만 통계를 대체하지는 않습니다. 논리를 구현하지만 샘플이 해야 한다는 이해를 포함하여 구현합니다. (샘플의 양과 품질 [이질성]을 포함하여) ... 이와 같은 것