Автор : 2015 : Флах П.: ДМК Пресс : 978-5-97060-273-7 : Русский: PDF : Отсканированные страницы : 402: Перед вами один из самых интересных учебников по машинному обучению - разделу искусственного интеллекта, изучающего методы построения моделей, способных обучаться, и алгоритмов для их построения и обучения. Автор воздал должное невероятному...
もう一冊のお役立ち本
グッドラック
デモもリアルも今のところ誰もうまくいっていない
要は、おもちゃ、遊び、ゲーム......なんです。
デモもリアルも今のところ誰もうまくいっていない
その結果、おもちゃ、エンターテインメント、そして楽しさ...。
ナポレオンの息子は、誕生日にアルミのガラガラをプレゼントされた。アルミは他のものではダメでしたね（笑)。
よっしゃああああああああああああああああああああああああああああああああああああああああああああああああああああああああああああああああああ
何か両方の方法で森を利用した。トレーニングではすべてのクラスが推測され、テストデータでは少し少なく、50％強が求めるクラスに該当し、ネガティブクラスのデータもそこに該当する（求める量の50％程度）。
まあ、せいぜい例が少ないのと、検索クラスでネガティブクラスが少し少ないくらいです。
少なくともトレードに有意義な影響を与えるような小さな差で、データが全く分割できないのではないかと思っていること。
それとも違うのでしょうか？
樹木実験の中間結果
このレポートは2017年のものです。入力はTC条件によって生成され、フィルターは適用されませんが、ポジションサポートはあります。
すべて同じですが、入力は2015年と2016年に学習させたTreeで生成されます
そして、これをATSの信号でフィルタリングして入力します。
そして、これは同じフィルターを使ったTreeによる入力です。
たしかにフィルターは2016-2017に最適化されているので、ほぼprdrongなのですが、なぜツリーが並べられないのかが謎です。一方、フィルターが入力を選別したところに、ツリーが入ってきたり、その逆もあることがわかり、これはこれで興味深いです。そして興味深いのは、ツリーでは分岐を決める際に正確な財務結果を考慮しないのに対し、ヒストリー上での最適化は財務指標にチューニングされている点です。
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何か両方の方法で森を利用した。トレーニングではすべてのクラスが推測され、テストデータでは少し少なく、50％強が求めるクラスに該当し、ネガティブクラスのデータもそこに該当する（求める量の50％程度）。
まあ、せいぜい例が少ないのと、検索クラスでネガティブクラスが少し少ないくらいです。
少なくともトレードに有意義な影響を与えるような小さな差で、データが全く分割できないのではないかと思っていること。
それとも違うのでしょうか？
森はゴミを散らかせばアフリカのゴミ捨て場になりますし、対象変数に関連する予測変数が全くない、という最も具体的な証拠を示してくれましたね。
森はゴミで埋め尽くされれば埋立地となり、対象変数に関連する予測変数が全くないことが最も具体的に証明されましたね。
ターゲットで割らないといけない感じなんでしょうか？DDDD
関係があるテストとトレースグラフを見せてください。
なぜ見せてくれないのか...あのfxsaberが最近出禁になったように...少なくとも彼は自分の言っていることを理解している...確かに森や他のパッケージで予測器を探すことは書いていない、その方法では市場で比率を見つけることはできないからだ。
森はゴミで埋め尽くされたらゴミ捨て場です。あなたは、ターゲット変数に関連する予測変数が全くないことを最も具体的に証明してくれました。
お待たせしました。train=>validationの時に多くの例を示しています。そして、train=>validation=>test(テストデータ。アルゴリズムは全く見ていないが、train, validationで、学習したモデルによってのみ予測する)が必要です。
だから、列車の結果が示されているそれらの例では、検証は何も言わない。検証で目標の95％を達成した例はたくさんあります。
そして、k-10へのクロスチェックも使っている。全部同じで、オーバートレーニングになるんです。
私は、95％のターゲットを当てることができる例をたくさん持っています。
を発見し、私が書いた場所を見つけました。
M・ガンター株式投機家の公理
補助公理その5。歴史的類似性の罠に気をつけろ
補助公理その6。図形を繰り返す錯覚に注意。
補助公理7号。相関関係と因果関係が存在するという妄想に注意。
うーん、グンターとの相性は悪くない？))))
を発見し、私が書いた場所を見つけました。
うーん、グンターとの相性は悪くない？))))
これは昔からわかっていたことです。小学校3年生」で経験したと思います。驚かない))))