내 형제들은 나에게 R을 설치하라고 조언했고 코드 조각이 있는 몇 가지 플러그인을 던졌습니다. 그 결과 엑셀에서 모든 계산을 중단하고 기성품 패키지를 사용했습니다. R에서는 각 행의 출력 테이블과 여러 출력에 대한 중요한 입력 변수의 수 계산을 엉망으로 만들었습니다. 그 결과 테이블의 크기와 출력변수에 따라 일정량의 데이터를 얻게 된다. 나는 최대 샘플링 깊이에서 중요한 변수의 최대 수가 있는 출력을 선택합니다. 다음으로 준비된 샘플로 모델을 훈련합니다. 그리고 알다시피, AI 교육의 모든 년에서 테스트가 이렇게 안정적이고 만족스러운 결과를 보여주는 것은 처음입니다. 그러나 신호가 발생하지 않으면 모든 테스트는 가치가 없으며 신호가 상승하고 사람들이 그것에주의를 기울이면 모든 사람들이 내 기사를 다시 읽기 시작하고 내가 한 일을 이해하려고 노력할 것입니다. 결국 플러스가 되는 한 전혀 중요하지 않습니다. 그리고 기계나 AI의 도움으로 그것은 중요하지 않습니다. 최종 결과가 중요합니다!
내 형제들은 나에게 R을 설치하라고 조언했고 코드 조각이 있는 몇 가지 플러그인을 던졌습니다. 그 결과 엑셀에서 모든 계산을 중단하고 기성품 패키지를 사용했습니다. R에서는 각 행의 출력 테이블과 여러 출력에 대한 중요한 입력 변수의 수 계산을 엉망으로 만들었습니다. 그 결과 테이블의 크기와 출력변수에 따라 일정량의 데이터를 얻게 된다. 나는 최대 샘플링 깊이에서 중요한 변수의 최대 수가 있는 출력을 선택합니다. 다음으로 준비된 샘플로 모델을 훈련합니다. 그리고 알다시피, AI 교육의 모든 년에서 테스트가 이렇게 안정적이고 만족스러운 결과를 보여주는 것은 처음입니다. 그러나 신호가 발생하지 않으면 모든 테스트는 가치가 없으며 신호가 상승하고 사람들이 그것에주의를 기울이면 모든 사람들이 내 기사를 다시 읽기 시작하고 내가 한 일을 이해하려고 노력할 것입니다. 결국 플러스가 되는 한 전혀 중요하지 않습니다. 그리고 기계나 AI의 도움으로 그것은 중요하지 않습니다. 최종 결과가 중요합니다!
글쎄, 즉, 지금은 모든 연구가 중단되었습니다. R의 기성 템플릿이 사용되며 작은 +도 포함됩니다. 다음은 신호를 시작하고 지갑에 안정적인 현금이 있는 경우 템플릿 외부에서 연구를 계속하는 것입니다. 나는 현재 상황을 올바르게 이해하고 있습니까?
글쎄요, 즉, 지금은 모든 연구가 중단되었습니다. R의 기성 템플릿이 사용되며 작은 +도 포함됩니다. 다음은 신호를 시작하고 지갑에 안정적인 현금이 있는 경우 템플릿 외부에서 연구를 계속하는 것입니다. 나는 현재 상황을 올바르게 이해하고 있습니까?
아니요. 이제 연구가 한창 진행 중입니다. 즉, 열린 새로운 기회와 관련하여 대규모 테스트가 진행 중입니다. 지금까지의 테스트 결과는 만족스럽습니다. 신호는 이미 존재합니다. 신호를 올려야 합니다 :-)
R에서는 데이터 전처리를 수행하고 데이터에서 쓰레기를 버립니다. 결과적으로 입력에 가비지가 있으면 OOS에서 모델의 성능이 크게 저하됩니다. 전처리 후, R이 이러한 입력이 출력에 대한 종속성을 가지고 있다고 알려줄 때 나는 옵티마이저에서 종속성 자체를 찾고 있습니다. 3~5개 정도의 모델을 얻은 다음 각 모델에 대한 컨트롤 테스트를 수행하고 테스트에 통과한 모델을 선택합니다. 그런 다음 로봇에 올려놓고 무엇을, 어떻게 보는지.....
일종의 안정성(얻는다)이라기보다는 100% 다 똑같은 사고임이 분명하다. 그러나 좋은 모델은 무엇입니까? 그녀가 사소한 경우에는 틀렸고 신호에 큰 이익이있는 경우에는 항상 올바르게 말합니다. 집안일을 조금 처리하고 테스트를 완료해야하며 바이너리 옵션과 같은 도구에 대한 접근 방식을 보여 드리겠습니다. 그들은 또한 시장 전체에서 우위를 점하면서 돈을 벌 수 있음이 밝혀졌습니다. 즉, 이것은 도구에 대한 전문적인 접근 방식이며 카지노 원칙에 따른 거친 공격이 아닙니다. 순수한 전략.....!!!
아니요. 이제 연구가 한창 진행 중입니다. 즉, 열린 새로운 기회와 관련하여 대규모 테스트가 진행 중입니다. 지금까지의 테스트 결과는 만족스럽습니다. 신호가 이미 있습니다. 신호를 올려야 합니다 :-)
R에서는 데이터 전처리를 수행하고 데이터에서 쓰레기를 버립니다. 결과적으로 입력에 가비지가 있으면 OOS에서 모델의 성능이 크게 저하됩니다. 전처리 후, R이 이러한 입력이 출력에 대한 종속성을 가지고 있다고 알려줄 때 나는 옵티마이저에서 종속성 자체를 찾고 있습니다. 3~5개 정도의 모델을 얻은 다음 각 모델에 대한 컨트롤 테스트를 수행하고 테스트에 통과한 모델을 선택합니다. 그런 다음 로봇에 올려놓고 무엇을, 어떻게 보는지.....
글쎄, 당신이해야 할 일은 jpredictor를 버리고 R에서 풍부한 모델을 사용하는 것입니다.
글쎄, 당신이해야 할 일은 jpredictor를 버리고 R에서 풍부한 모델을 사용하는 것입니다.
어쩌면 당신의 징후가 너무 불타서 어떤 모델도 괜찮을 것입니다.
그러나 이것은 근본적으로 올바른 말이 아닙니다. 사실 옵티마이저의 Reshetov는 재교육 측면에서 모든 너트를 한계까지 조였습니다. 훈련 및 테스트의 무작위 구성은 말할 것도 없고 모델 선택을 위한 가장 가혹한 조건. 풍부한 입력 데이터로 모델에 모든 입력의 1/10이 거의 없었기 때문에 너트가 너무 많이 조여진 것 같습니다. 그러나 R은 무엇을 했습니까?
전처리를 수행하여 R은 이러한 입력이 이 출력과 일종의 관계가 있음을 나타냅니다. 즉, R은 이 관계의 존재에 대해서만 이야기하지만 옵티마이저는 이미 이 관계를 찾고 있으며 엄격한 규칙으로 과적합을 줄이기 위해 출력에 유용한 데이터 영역에 모델을 구축하고 과적합하지 않습니다. 어쨌든 그는 노력한다 ..... 그래서 공생이 당신에게 필요한 것입니다 !!!!
Mikhail, 엔트로피/네겐트로피 실험은 어떻게 끝났나요?
내 형제들은 나에게 R을 설치하라고 조언했고 코드 조각이 있는 몇 가지 플러그인을 던졌습니다. 그 결과 엑셀에서 모든 계산을 중단하고 기성품 패키지를 사용했습니다. R에서는 각 행의 출력 테이블과 여러 출력에 대한 중요한 입력 변수의 수 계산을 엉망으로 만들었습니다. 그 결과 테이블의 크기와 출력변수에 따라 일정량의 데이터를 얻게 된다. 나는 최대 샘플링 깊이에서 중요한 변수의 최대 수가 있는 출력을 선택합니다. 다음으로 준비된 샘플로 모델을 훈련합니다. 그리고 알다시피, AI 교육의 모든 년에서 테스트가 이렇게 안정적이고 만족스러운 결과를 보여주는 것은 처음입니다. 그러나 신호가 발생하지 않으면 모든 테스트는 가치가 없으며 신호가 상승하고 사람들이 그것에주의를 기울이면 모든 사람들이 내 기사를 다시 읽기 시작하고 내가 한 일을 이해하려고 노력할 것입니다. 결국 플러스가 되는 한 전혀 중요하지 않습니다. 그리고 기계나 AI의 도움으로 그것은 중요하지 않습니다. 최종 결과가 중요합니다!
그러나 이것은 시장의 모든 움직임이 시작되는 구멍에 닳은 고리입니다. 20분부터 보는 재미가 쏠쏠하다. 거기에서 그는 단지 본질을 말합니다 ...
https://www.youtube.com/watch?v=d4XzMqHNew
나는 시장에 대한 나의 지식이 터무니없다고 생각하는 사람들에게 이것을 던졌다. 시장에 대해 아는 것이 거의 없지만 환상과 장미빛 안경 없이 냉정하게 바라봅니다. 당신에게 바라는 것은.....내 형제들은 나에게 R을 설치하라고 조언했고 코드 조각이 있는 몇 가지 플러그인을 던졌습니다. 그 결과 엑셀에서 모든 계산을 중단하고 기성품 패키지를 사용했습니다. R에서는 각 행의 출력 테이블과 여러 출력에 대한 중요한 입력 변수의 수 계산을 엉망으로 만들었습니다. 그 결과 테이블의 크기와 출력변수에 따라 일정량의 데이터를 얻게 된다. 나는 최대 샘플링 깊이에서 중요한 변수의 최대 수가 있는 출력을 선택합니다. 다음으로 준비된 샘플로 모델을 훈련합니다. 그리고 알다시피, AI 교육의 모든 년에서 테스트가 이렇게 안정적이고 만족스러운 결과를 보여주는 것은 처음입니다. 그러나 신호가 발생하지 않으면 모든 테스트는 가치가 없으며 신호가 상승하고 사람들이 그것에주의를 기울이면 모든 사람들이 내 기사를 다시 읽기 시작하고 내가 한 일을 이해하려고 노력할 것입니다. 결국 플러스가 되는 한 전혀 중요하지 않습니다. 그리고 기계나 AI의 도움으로 그것은 중요하지 않습니다. 최종 결과가 중요합니다!
글쎄, 즉, 지금은 모든 연구가 중단되었습니다. R의 기성 템플릿이 사용되며 작은 +도 포함됩니다. 다음은 신호를 시작하고 지갑에 안정적인 현금이 있는 경우 템플릿 외부에서 연구를 계속하는 것입니다. 나는 현재 상황을 올바르게 이해하고 있습니까?
글쎄요, 즉, 지금은 모든 연구가 중단되었습니다. R의 기성 템플릿이 사용되며 작은 +도 포함됩니다. 다음은 신호를 시작하고 지갑에 안정적인 현금이 있는 경우 템플릿 외부에서 연구를 계속하는 것입니다. 나는 현재 상황을 올바르게 이해하고 있습니까?
아니요. 이제 연구가 한창 진행 중입니다. 즉, 열린 새로운 기회와 관련하여 대규모 테스트가 진행 중입니다. 지금까지의 테스트 결과는 만족스럽습니다. 신호는 이미 존재합니다. 신호를 올려야 합니다 :-)
R에서는 데이터 전처리를 수행하고 데이터에서 쓰레기를 버립니다. 결과적으로 입력에 가비지가 있으면 OOS에서 모델의 성능이 크게 저하됩니다. 전처리 후, R이 이러한 입력이 출력에 대한 종속성을 가지고 있다고 알려줄 때 나는 옵티마이저에서 종속성 자체를 찾고 있습니다. 3~5개 정도의 모델을 얻은 다음 각 모델에 대한 컨트롤 테스트를 수행하고 테스트에 통과한 모델을 선택합니다. 그런 다음 로봇에 올려놓고 무엇을, 어떻게 보는지.....
.... 결과적으로 입력에 가비지가 있으면 OOS에서 모델의 성능이 크게 저하됩니다.
+100
OOC 뿐만이 아닙니다.
아니요. 이제 연구가 한창 진행 중입니다. 즉, 열린 새로운 기회와 관련하여 대규모 테스트가 진행 중입니다. 지금까지의 테스트 결과는 만족스럽습니다. 신호가 이미 있습니다. 신호를 올려야 합니다 :-)
R에서는 데이터 전처리를 수행하고 데이터에서 쓰레기를 버립니다. 결과적으로 입력에 가비지가 있으면 OOS에서 모델의 성능이 크게 저하됩니다. 전처리 후, R이 이러한 입력이 출력에 대한 종속성을 가지고 있다고 알려줄 때 나는 옵티마이저에서 종속성 자체를 찾고 있습니다. 3~5개 정도의 모델을 얻은 다음 각 모델에 대한 컨트롤 테스트를 수행하고 테스트에 통과한 모델을 선택합니다. 그런 다음 로봇에 올려놓고 무엇을, 어떻게 보는지.....
글쎄, 당신이해야 할 일은 jpredictor를 버리고 R에서 풍부한 모델을 사용하는 것입니다.
어쩌면 당신의 표지판이 너무 불타서 어떤 모델도 괜찮을 것입니다.
글쎄, 당신이해야 할 일은 jpredictor를 버리고 R에서 풍부한 모델을 사용하는 것입니다.
어쩌면 당신의 징후가 너무 불타서 어떤 모델도 괜찮을 것입니다.
그러나 이것은 근본적으로 올바른 말이 아닙니다. 사실 옵티마이저의 Reshetov는 재교육 측면에서 모든 너트를 한계까지 조였습니다. 훈련 및 테스트의 무작위 구성은 말할 것도 없고 모델 선택을 위한 가장 가혹한 조건. 풍부한 입력 데이터로 모델에 모든 입력의 1/10이 거의 없었기 때문에 너트가 너무 많이 조여진 것 같습니다. 그러나 R은 무엇을 했습니까?
전처리를 수행하여 R은 이러한 입력이 이 출력과 일종의 관계가 있음을 나타냅니다. 즉, R은 이 관계의 존재에 대해서만 이야기하지만 옵티마이저는 이미 이 관계를 찾고 있으며 엄격한 규칙으로 과적합을 줄이기 위해 출력에 유용한 데이터 영역에 모델을 구축하고 과적합하지 않습니다. 어쨌든 그는 노력한다 ..... 그래서 공생이 당신에게 필요한 것입니다 !!!!
그럼. 비판은 높이 평가 ..... 유지 .....
그냥 말해봐, 내 게시물의 실제로 부조리가 무엇입니까?? 뭐가 문제야????
Gerchik 스타일의 일반적인 문구에 관한 것이 아닙니다.
내 형제는 나에게 R을 설치하도록 조언했습니다 ...