마이클 마르쿠카이테스 : 가르치는 방법에 관한 것이 아닙니다. 예측에 지연을 사용하면 충분한 모델을 구축할 수 없습니다. 결국, 모델이 고려하기 위해 라인을 제출하고 이전 라인의 데이터가 사용되면 모델은 이것을 보지 못하므로 작업은 분명히 실패입니다.
메모리가 있는 신경망은 아마도 그것을 처리할 수 있을 것입니다. 또한 예측 변수 선택을 위한 유전학 . 유전학은 예측 변수 세트를 만들고 뉴런의 매개변수를 선택하면 뉴런이 훈련됩니다. 모델의 품질을 확인하기 위한 교차 검증. 어떻게 든 작동합니다. Forex는 더 복잡합니다. 테스트 파일에 시차의 의존성이 더 이상 존재하지 않을 것입니다.
트레이더 박사 : 메모리가 있는 신경망은 아마도 그것을 처리할 수 있을 것입니다. 또한 예측 변수 선택을 위한 유전학. 유전학은 예측 변수 세트를 만들고 뉴런의 매개변수를 선택하면 뉴런이 훈련됩니다. 모델의 품질을 확인하기 위한 교차 검증. 어떻게 든 작동합니다. Forex는 더 복잡합니다. 테스트 파일에 시차의 의존성이 더 이상 존재하지 않을 것입니다.
불행히도 네트워크는 메모리에 대처할 수 없습니다. 네트워크는 아직 제출되지 않은 다른 레코드에 있고 현재 레코드와 함께 다른 레코드를 순서대로 제출해야 하는 보이지 않는 데이터를 어떻게 대처할 수 있습니까? 이 의존성을 잡기 위해 ...
Excel =C3*C4/F3에서 텍스트 파일을 열면 Eese 공식을 괴롭히지 않을 것입니다. 눈치채셨듯이 v2 변수에 지연 시간을 곱하고 v3 으로 나누어야 합니다. 그리고 네트워크가 지연을 보지 못하기 때문에 작동하지 않습니다. 또 다른 점은 지연을 사용하지 않고 한 줄의 데이터에 대해 연산을 수행하면 공식이 아무리 정교하더라도 모델을 얻을 수 있다는 것입니다. 그건 그렇고, 당신은 한 줄에 메가 공식을 휘젓고 네트워크가 그것을 처리 할 수 있는지 확인해야합니다. 노력하겠습니다....
잘??? 누구든지 내 정보를 얻을 수 있습니까????
일찍 답을 주셔서 죄송합니다. 그것은 가르치는 방법을 괴롭히는 것이 가능할 것입니다.
나는 이 "예측 가능성"이 어떻게 계산되는지 이해하지 못하며 목표가 고려되지 않은 경우에 의미가 있습니까?
가르치는 방법에 관한 것이 아닙니다. 예측에 지연을 사용하면 충분한 모델을 구축할 수 없습니다. 결국, 모델이 고려하기 위해 라인을 제출하고 이전 라인의 데이터가 사용되면 모델은 이것을 보지 못하므로 작업은 분명히 실패입니다.
Mihail Marchukajtes가 데이터를 왜곡했지만, x에서 그가 망쳐 놓았다고 생각합니다. 고퍼를 파다)))
메모리가 있는 신경망은 아마도 그것을 처리할 수 있을 것입니다. 또한 예측 변수 선택을 위한 유전학. 유전학은 예측 변수 세트를 만들고 뉴런의 매개변수를 선택하면 뉴런이 훈련됩니다. 모델의 품질을 확인하기 위한 교차 검증. 어떻게 든 작동합니다. Forex는 더 복잡합니다. 테스트 파일에 시차의 의존성이 더 이상 존재하지 않을 것입니다.
이 패키지에 대한 기사에서 예측자 자체가 예측되고 대상 변수가 아님을 이해합니다.
글쎄, 예, 하지만 젠장, 그것은 어떻게 든 옳지 않습니다. 품질 예측자는 대상을 잘 설명하는 것이지 자체를 설명하는 것이 아닙니다. xs 비교하지 않고 예측자의 품질을 알아낼 수 있는 방법이 나에게는 명확하지 않습니다. 대상과 함께 나에게 명확하지 않습니다 ....
아카이브에 무엇이 있습니까?
글쎄, 예, 하지만 젠장, 그것은 어떻게 든 옳지 않습니다. 품질 예측자는 대상을 잘 설명하는 것이지 자체를 설명하는 것이 아닙니다. xs 비교하지 않고 예측자의 품질을 알아낼 수 있는 방법이 나에게는 명확하지 않습니다. 대상과 함께 나에게 명확하지 않습니다 ....
아카이브에 무엇이 있습니까?