ー訓練、ー検証、ーテストとーにー異なるシンボルをーでーこのーでーこのーこのーこのー訓練とー、ー訓練ー、ー検証ーー訓練ーー必要ーーなー必要ーーなーAs a plus for this practice I can mention that there is no limit on the size of the data, you can give as much as you want or need for validation or training.
データに大きな偏りがない場合。ー 記号のー 記号のー 記号がー 記号のー 記号がー 記号のー 記号がー 記号のー 記号のー 記号のー 記号のー 記号のー 記号のー 記号のー 記号のー記号ー 記号ー 記号ー 記号ー 記号ーIf the signs at least do not change their properties from symbol to symbol, it is possible.
厄介なパラメーターを関数に変えるには、記事のようにRFや基本的なアルゴリズムの出力値を使えばいい。まったく知識がない人のために：選択したパラメータの値を関数の値に置き換えてください。そして、線形回帰（または他のアルゴリズム）が、トリットメント効果が評価されるメタ・ラーナーとなります。なぜ、そしてどのようにこれが機能するのか - 数学を学ぼう。
それを理解するには、頭で考え始めるだけで十分である。しかし、サンシュはまたナンセンスなことを言い始めるだろう。何も考えずに何かを言いたいだけだからだ。サンシュ、あなたの理解力の欠如は、RFパラメータを何らかの証拠として引き合いに出すほどだが、それは絶対に信じられないことだ。RFのことは忘れてください。トピックを勉強してからわめきなさい。そうでなければ、同じように勉強していない人たちがあなたを盲目的に信じてしまう。
そして、知ったかぶりで私の投稿に反応しないでください（迷惑です）。なぜなら、あなたは何も知らないし、プトゥシュニクの戯言のように見えるからです。
出典の参照はすべて記事中に示されている。盲目の子猫のように一言一句つつかれる必要があるのか？それとも大人なのか？
私は記事について議論しているのであって、あなたのポケットの中の数字について議論しているのではない。
もしあなたが、あなたが投稿した記事についての議論を続けたいと熱望しているのであれば、私は続ける用意がある。
記事はRFについて論じている。フィッティングそのものだけでなく、フィッティング誤差を計算するような他の関数は見当たりませんでした。ですから、親切にも記事の文章を取り上げ、この考えに反論する具体的な引用を提示してください。
機械学習の専門家に質問があります。ある人物のデータをトレーニングに使い、別の人物のデータを検証に使い、3人目の人物のデータをテストに使うとしたら、これは良いやり方でしょうか？
また、テストデータから次のような結果が得られます：緑のセルは非常に良い、黄色のセルは良い、赤のセルは平均的。
また、モデルをトレーニングするためのデータの修正についても質問があります。
。そこで、私はトレーニング・データから60以上40未満の値を見つけ、それをモデルに入力する前にトレーニング・データに追加しています。そこで質問ですが、極値に関する情報を含むトレーニング・データを増やすことで、モデルの精度を向上させることはできますか？
楽器の違いがわからないなら、わかるようにする。あるいは、その差を差し引くことで強制的にその状態にする。
現時点ではそのように 見えます。
しかし、このアイデアをあきらめる前に、異なる測定器（記号）を混ぜてモデルをトレーニングし、極端な値だけを含むデータを作成することで何が得られるか見てみようと思う。
現時点では、本当にこんな 感じだ。
しかし、このアイデアをあきらめる前に、異なる楽器（キャラクター）を混ぜてモデルをトレーニングし、極端な値だけを含むデータを作って見てみる。
楽器の違いがわからないなら、わかるようにする。あるいは差を引くことで強制的にその状態にする。
トレーニング用、検証用、テスト用に異なるシンボルを使って練習することで、現在では予測の精度を向上させることができる。この練習の利点として、データのサイズに制限がないことを挙げることができます。
第3のシンボルでテストする場合、特定のシンボルに特化した狭い市場の事象にとらわれるのではなく、モデルが普遍的なパターンを見つける能力があるかどうかを即座に確認することができます。
ー訓練、ー検証、ーテストとーにー異なるシンボルをーでーこのーでーこのーこのーこのー訓練とー、ー訓練ー、ー検証ーー訓練ーー必要ーーなー必要ーーなーAs a plus for this practice I can mention that there is no limit on the size of the data, you can give as much as you want or need for validation or training.
ー第3のーシンボルでのーでーでーでーでーでーでーでーでーでーでーでーでーでーでーでーでーでーーでーーでーーでーーーーーーーーーーーーーーーー
seq = remove_repeating_values(seq, 5)私の理解では、このような均等な値は、市場が横ばいの場合、数十に達する傾向があります。これはモデルの学習の妨げになると思います。通常、モデルは値をランダムに変化させる。
そうですね、
しかし、同じ値が多数あることは、データの全体的な質を疑わせる。
例：seq = ([5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5]) = [5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5][5]; [5,5,5,5,5,5,5,5,5,5][5]; [5,5,5,5,5,5,5,5,5][5] .......
このような学習データをモデルに与える意味がわからない。
だから、まだユニークでないデータをすべてふるいにかけている。
inputs_unique, indices = np.unique(inputs, axis=0, return_index=True) outputs_unique = outputs[indices]間違っているかもしれませんが、次のようなトレーニングデータもモデルに与えるのは間違っているように思います：
[1,2,3,4,5] [5];
[1,2,3,4,5] [6];
[1,2,3,4,5] [7];
[1,2,3,4,5] [8];
...
皆さん、こんにちは。このサイトのニューラル・ネットワークに関する膨大な記事の中から、エキスパート・アドバイザーをトレーニングしようとしています。私は、このようなものは訓練できないという印象を持っています。記事の下にある著者に質問してみましたが、残念ながら現実的な回答はありませんでした...(
従って、フォーラムのメンバーに質問です - ある程度の（ランダムでない）結果を出し始めるように、ニューラルネットワークをどれくらい訓練すればいいのか教えてください。
私は27の記事から最後の記事まですべてのEAを試しましたが、結果は同じです。著者が示したように、300から1000エポックまでトレーニングしました。Expert Advisorの反復回数が100,000回から20,000,000回と2-3回繰り返しましたが、やはりランダムでした。
どの程度訓練すべきでしょうか？十分なトレーニングサンプルのサイズはどのくらいですか（事前に作成されている場合）？
追記：ニューラル・ネットワークに関する簡単な情報をgoogleで読みました。どれも100-200エポックについて書いてあり、すでに結果が出ているはずです（写真、図、分類について）。