회귀분석을 해봤는데... Fin으로의 회귀 시장, 부드러운 기능이 아니라 1pt의 단계가 있는 계단형 기능입니다. (교사와 예측 모두). 예를 들어 이동이 +/- 100포인트로 제한되는 경우 200개 클래스에 대한 분류와 유사합니다. 저것들. 출력에서 가장 가능성이 높은 클래스(예: +22pt)를 예측합니다. 이것은 좋은 결과를 얻으려면 회귀에 대한 모델의 구조/복잡도(뉴런 수)가 200배 커야 한다는 것을 의미하지 않습니까? 음, 단계를 5pt로 늘리고 40배로 늘리면 정확도가 떨어지기 때문에 조금 더 경제적입니다.
200개의 클래스로 분류하려면 200개의 출력 뉴런이 필요하며, 따라서 어떻게든 작동하려면 내부 레이어에 많은 뉴런이 필요합니다.
그리고 회귀의 경우 출력에 1개의 뉴런만 필요하며 표시할 값은 "+ 22p, 더하기 또는 빼기 오류"입니다. 그리고 숨겨진 뉴런은 아마도 더 작을 것입니다. 교사는 숫자 기호를 기호로 사용하여 개별적입니다. 그러나 예측은 16자리의 일반 비연속 이중 숫자이므로 평가 함수(예: 평균 제곱 오차)도 연속적입니다.
오늘은 성배의 날이지만 우리는 그것이 어떻게 생겼는지, 그것을 우리 손에 쥐기 위해 얼마나 많은 노력이 필요한지 압니다!!!!
이 단어가 두렵지 않지만 오늘 나는 나 자신을 위한 성배를 찾았다. 나는 여러 테스트를 수행했고 결과는 놀랍습니다. 박사님께 특별히 감사드립니다. 실제로 오프닝으로 이어진 지원에 대한 상인 . 이 단어가 두렵지 않아........... R의 도움으로 변수 예측변수의 집합을 효과적으로 찾을 수 있었고 목표가 같은 클래스의 클래스를 가지고 있다는 것을 감안할 때 그것을 재생함으로써 약간(하나를 추가하거나 제거하여), 중요한 예측 변수 세트를 하나, 두 개의 열로 확장할 수 있습니다. 나는 그것을 한 번 시도했고 그것들을 추가하는 것이 너무 정상적이었습니다. 다음으로 학습 결과가 최대인 모델을 최적화하고 선택하기 시작합니다.
물론 헷갈리는 것은 다항식의 큰 크기가 아니지만, 이론상으로는 훈련 간격의 50%, 즉 1주일 동안은 작동할 것이고 나에게는 충분하다!!!!!! 하지만 여기에 문제가 있습니다. 그리고 지금 저는 여기에서 안정적이고 안정적인 패턴을 찾는 사람들에게 말하고 있습니다. 예를 들어 설명하면 쉽죠....
110개의 예측 변수와 해당 출력이 있는 1000개의 행과 111개의 열이 있는 데이터 테이블을 유지합니다. 그러나 나는 전체 테이블을 가져오지 않고 40개 레코드의 작은 새 섹션을 가져옵니다.(이것은 약 2주 동안의 TS 작업입니다.) 결과적으로 크기 40 x 110 더하기 대상 하나의 훈련 세트가 있습니다. 사실, 나는 이 특정한 날에 이 간격으로 시장의 한 조각을 가져갑니다. 이 슬라이스는 고정되어 있습니다. 또한 그의 공예의 뛰어난 천재인 Mr. Dr. R 프로그래밍 환경의 거래자, 나는 출력과 관련하여 중요한 입력 변수를 선택하고 3~5개의 열을 얻습니다. 이 열에는 다른 시장 참가자보다 유리하게 작용하는 악명 높은 알파가 있습니다. 그리고 지금 가장 중요한 것은 .... 왜 이 전체 바자회가 실제로 있었는지. 훈련을 위해 데이터 테이블에 다른 행을 추가하자마자 열 집합이 크게 변경됩니다. 즉, 알파가 다른 열 집합으로 이동합니다. 즉시는 아니지만 한 줄도 추가하지 않고 여러 줄을 추가한 후일 수도 있습니다. 토비시 TC 시그널!!!! 알파는 목적 함수에 대해 최소이고 충분한 순수한 형태의 동일한 규칙성입니다. 그러나 이 패턴은 명시적이지 않습니다. 즉, 육안으로 보기가 매우 어렵습니다. 이 단계에서 AI가 연결되어 역할을 수행합니다.
이제 알파가 5개 이상의 입력에 거의 포함되지 않고 전체 필드가 110개 입력인 경우 내가 언로드하는 전체 데이터 필드에서 어떻게 알파가 점프할 수 있는지 상상해 보십시오. 다시 말해, 각각의 새로운 조각에 대해 완전히 다른 예측 변수 집합을 얻습니다. 그리고 몇 년이 지난 후에도 그녀를 따라잡고 싶습니까?!!!!!! 몇 주 동안 여기에 있으면 정상적으로 잡을 수 있을 것입니다 ....... 하지만 당신이 절대적으로 옳습니다 The Grail은 존재하고 모든 사람에게만 고유한 것이 있으며 함께 유지하려면 작은 노력이 필요합니다. ......
나는 이론을 풀고 그것에 대해 몇 가지 테스트를 했다. 테스트는 좋은 결과를 보여주었습니다. 모델은 로봇이 충전된 상태에서 VPS-ka에 의해 훈련됩니다. 이번 주에 내 신호를 따르면 내 가정의 가치를 즉시 알 수 있습니다.
문제가 무엇인지 이해하지 못하고 막대를 묶고(비교하기 쉽도록) 모든 요소의 반복에 대한 통계를 작성하고 가장 일반적인 것으로 시작할 수 있습니다. 그런 다음 다른 요소와 쌍을 이루는 반복 통계를 작성하고(모든 것을 확인해야 하지만 통계의 두 번째가 바람직함) 최대 통계를 선택하고 그래프에 두 번째 점을 그리는 등의 작업을 수행합니다. 그래프에 굴절이 나타나자 마자 이것이 이 단어의 최적 길이입니다. 그래서 당신은 모든 글자를 확인합니다.
이미 문장을 추가할 단어 집합을 가져옵니다. 이제 단어에 NN을 이미 적용할 수 있지만 먼저 NS도 대처할 수 있지만 서로의 근접 정도에 따라 단어에 인코딩을 할당해야 합니다. 이것은 결국 자동 인코더가 있습니다. 이 단계에서 karoch는 공상 비행을위한 자유가 있습니다.
회귀분석을 해봤는데...
Fin으로의 회귀 시장, 부드러운 기능이 아니라 1pt의 단계가 있는 계단형 기능입니다. (교사와 예측 모두). 예를 들어 이동이 +/- 100포인트로 제한되는 경우 200개 클래스에 대한 분류와 유사합니다. 저것들. 출력에서 가장 가능성이 높은 클래스(예: +22pt)를 예측합니다.
이것은 좋은 결과를 얻으려면 회귀에 대한 모델의 구조/복잡도(뉴런 수)가 200배 커야 한다는 것을 의미하지 않습니까? 음, 단계를 5pt로 늘리고 40배로 늘리면 정확도가 떨어지기 때문에 조금 더 경제적입니다.
이 주제에 대한 아이디어가 없습니까?
가격을 되돌릴 수 없으며 증분으로 수행하면 옵션 수가 줄어 듭니다.
일반적으로 뉴런은 더 이상 필요하지 않습니다. 사실 회귀에는 많은 뉴런이 필요하지 않습니다. .. 선형 회귀 에서는 일반적으로 각 기능에 대해 1개의 계수가 있습니다. :)
가격을 되돌릴 수 없으며 증분으로 수행하면 옵션 수가 줄어 듭니다.
더 이상 뉴런이 필요하지 않습니다. 사실 회귀를 위해 많은 뉴런이 필요하지 않습니다. 선형 회귀 에서는 일반적으로 각 기능에 대해 1개의 계수가 있습니다. :)
증분이며 가격이 아닌 +/- 100포인트의 움직임을 의미합니다.
음, 200개의 클래스에 대한 비유는 결국 직접적입니다 ... 비록 그것들이 순차적으로 진행되고 여전히 단계 함수에서 부드러운 함수로 매끄럽게 할 수 있지만
증분은 +/- 100pt 이동을 의미합니다.
글쎄, 200 클래스와의 비유는 직접적입니다. 결국 ...
글쎄, 하나 이상의 값이 출력에서 클래스에 들어가면 단순히 sigmoid를 통해 나뉩니다.
이 주제에 대한 아이디어가 없습니까?
200개의 클래스로 분류하려면 200개의 출력 뉴런이 필요하며, 따라서 어떻게든 작동하려면 내부 레이어에 많은 뉴런이 필요합니다.
그리고 회귀의 경우 출력에 1개의 뉴런만 필요하며 표시할 값은 "+ 22p, 더하기 또는 빼기 오류"입니다. 그리고 숨겨진 뉴런은 아마도 더 작을 것입니다.
교사는 숫자 기호를 기호로 사용하여 개별적입니다. 그러나 예측은 16자리의 일반 비연속 이중 숫자이므로 평가 함수(예: 평균 제곱 오차)도 연속적입니다.
8가지 기계 학습 모델 연구에 대한 흥미로운 기사
예를 들어, 기사 작성자가 유가 대신 인위적인 가격을 취한 것은 불쾌합니다. 이상적인 조건에서 얻은 결과로 실제 거래에 적용할 수 있을지는 미지수다.
오늘은 성배의 날이지만 우리는 그것이 어떻게 생겼는지, 그것을 우리 손에 쥐기 위해 얼마나 많은 노력이 필요한지 압니다!!!!
이 단어가 두렵지 않지만 오늘 나는 나 자신을 위한 성배를 찾았다. 나는 여러 테스트를 수행했고 결과는 놀랍습니다. 박사님께 특별히 감사드립니다. 실제로 오프닝으로 이어진 지원에 대한 상인 . 이 단어가 두렵지 않아........... R의 도움으로 변수 예측변수의 집합을 효과적으로 찾을 수 있었고 목표가 같은 클래스의 클래스를 가지고 있다는 것을 감안할 때 그것을 재생함으로써 약간(하나를 추가하거나 제거하여), 중요한 예측 변수 세트를 하나, 두 개의 열로 확장할 수 있습니다. 나는 그것을 한 번 시도했고 그것들을 추가하는 것이 너무 정상적이었습니다. 다음으로 학습 결과가 최대인 모델을 최적화하고 선택하기 시작합니다.
물론 헷갈리는 것은 다항식의 큰 크기가 아니지만, 이론상으로는 훈련 간격의 50%, 즉 1주일 동안은 작동할 것이고 나에게는 충분하다!!!!!! 하지만 여기에 문제가 있습니다. 그리고 지금 저는 여기에서 안정적이고 안정적인 패턴을 찾는 사람들에게 말하고 있습니다. 예를 들어 설명하면 쉽죠....
110개의 예측 변수와 해당 출력이 있는 1000개의 행과 111개의 열이 있는 데이터 테이블을 유지합니다. 그러나 나는 전체 테이블을 가져오지 않고 40개 레코드의 작은 새 섹션을 가져옵니다.(이것은 약 2주 동안의 TS 작업입니다.) 결과적으로 크기 40 x 110 더하기 대상 하나의 훈련 세트가 있습니다. 사실, 나는 이 특정한 날에 이 간격으로 시장의 한 조각을 가져갑니다. 이 슬라이스는 고정되어 있습니다. 또한 그의 공예의 뛰어난 천재인 Mr. Dr. R 프로그래밍 환경의 거래자, 나는 출력과 관련하여 중요한 입력 변수를 선택하고 3~5개의 열을 얻습니다. 이 열에는 다른 시장 참가자보다 유리하게 작용하는 악명 높은 알파가 있습니다. 그리고 지금 가장 중요한 것은 .... 왜 이 전체 바자회가 실제로 있었는지. 훈련을 위해 데이터 테이블에 다른 행을 추가하자마자 열 집합이 크게 변경됩니다. 즉, 알파가 다른 열 집합으로 이동합니다. 즉시는 아니지만 한 줄도 추가하지 않고 여러 줄을 추가한 후일 수도 있습니다. 토비시 TC 시그널!!!! 알파는 목적 함수에 대해 최소이고 충분한 순수한 형태의 동일한 규칙성입니다. 그러나 이 패턴은 명시적이지 않습니다. 즉, 육안으로 보기가 매우 어렵습니다. 이 단계에서 AI가 연결되어 역할을 수행합니다.
이제 알파가 5개 이상의 입력에 거의 포함되지 않고 전체 필드가 110개 입력인 경우 내가 언로드하는 전체 데이터 필드에서 어떻게 알파가 점프할 수 있는지 상상해 보십시오. 다시 말해, 각각의 새로운 조각에 대해 완전히 다른 예측 변수 집합을 얻습니다. 그리고 몇 년이 지난 후에도 그녀를 따라잡고 싶습니까?!!!!!! 몇 주 동안 여기에 있으면 정상적으로 잡을 수 있을 것입니다 ....... 하지만 당신이 절대적으로 옳습니다 The Grail은 존재하고 모든 사람에게만 고유한 것이 있으며 함께 유지하려면 작은 노력이 필요합니다. ......
그리고 다시, 데모 계정의 이론가를 참조하면 이것이 수행되는 방법입니다 .......
나는 이론을 풀고 그것에 대해 몇 가지 테스트를 했다. 테스트는 좋은 결과를 보여주었습니다. 모델은 로봇이 충전된 상태에서 VPS-ka에 의해 훈련됩니다. 이번 주에 내 신호를 따르면 내 가정의 가치를 즉시 알 수 있습니다.
문제가 무엇인지 이해하지 못하고 막대를 묶고(비교하기 쉽도록) 모든 요소의 반복에 대한 통계를 작성하고 가장 일반적인 것으로 시작할 수 있습니다. 그런 다음 다른 요소와 쌍을 이루는 반복 통계를 작성하고(모든 것을 확인해야 하지만 통계의 두 번째가 바람직함) 최대 통계를 선택하고 그래프에 두 번째 점을 그리는 등의 작업을 수행합니다. 그래프에 굴절이 나타나자 마자 이것이 이 단어의 최적 길이입니다. 그래서 당신은 모든 글자를 확인합니다.
이미 문장을 추가할 단어 집합을 가져옵니다. 이제 단어에 NN을 이미 적용할 수 있지만 먼저 NS도 대처할 수 있지만 서로의 근접 정도에 따라 단어에 인코딩을 할당해야 합니다. 이것은 결국 자동 인코더가 있습니다. 이 단계에서 karoch는 공상 비행을위한 자유가 있습니다.
누구든지 증가 표시기를 확인할 수 있습니까? 어떤 이유로 낮은 TF에서 렌더링에 구멍이 발생하며 되감기할 때뿐 아니라 .. 표시기 창이 비어 있게 됩니다. 아니면 터미널을 다시 설치해야 할 때인가요?
너무 옳다
이중 pr2 = (pr!=0?log(pr):0);
예를 들어, 기사 작성자가 유가 대신 인위적인 가격을 취한 것은 불쾌합니다. 이상적인 조건에서 얻은 결과로 실제 거래에 적용할 수 있을지는 미지수다.
이론적으로 다양한 가격을 다루고 이 품종의 이름을 명시적으로 지정하기 위해 특별히 제작되었습니다.