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SA?
Dort steht alles über die Umwandlung von Zeilen. Das ist also das Wesentliche, woran leiden Sie?
SA == StackOwerflow
Dort steht nichts über Fraktalität im Zusammenhang mit dem Erlernen der AMO.
Es ist furchtbar einfach, aber es sollte funktionieren, es ist egal, welche Zeilen Sie in AMO eingeben, seien es Minuten/Wochen, alle zusammen, es wird beide Muster finden und das Wichtigste: es wird mir eine angemessene Antwort geben...
SA == StackOwerflow
Es gibt nichts über Fraktalität im Zusammenhang mit dem Lernen von AMO
Es ist furchtbar einfach, aber es sollte funktionieren. Es spielt keine Rolle, welche Zeilen Sie in die AMO eingeben, seien es Minuten/Wochen oder was auch immer, es wird Muster in beiden finden und vor allem die richtige Antwort geben.
Vergessen Sie die Fraktalität, sie ist nur eine Fiktion.
Nein, ich habe dort nichts eingemauert.Vergessen Sie die Fraktalität, sie ist eine Täuschung.
Die Fiktion ist, die Dimensionalität auf khurst nachzuschlagen, aber die Skalierung der Daten, damit sie in eine Schablone für AMO passen, ist richtig und notwendig, da man sonst keine Wiederholungen in den Daten findet und somit keine Statistiken, Wahrscheinlichkeiten...
Es ist eine Augenwischerei, die Dimensionalität von khirst nachzuschlagen, aber die Skalierung der Daten auf eine einzige Vorlage für AMO ist richtig und notwendig, da man sonst einfach keine Wiederholungen in den Daten findet und somit keine Statistik, Wahrscheinlichkeit...
Ich habe es skaliert, es ist Blödsinn ) und von khirst ist natürlich Blödsinn, und von entropy
Ich habe es skaliert.
Wie?
Wie?
affine Vorkonvertierung.
micha! Wirst du meine Frage auf der letzten Seite beantworten oder nicht?
affine Transformationen.
Lassen Sie mich raten, und Sie haben das alles in einem Schiebefenster gemacht, natürlich mit fester Größe? )
Lassen Sie mich raten, und Sie haben das alles in einem Schiebefenster gemacht, natürlich mit fester Größe? )
je größer das Fenster, desto besser die Korrelation
und taten dies für verschiedene TFs. Das ist alles Blödsinnje größer das Fenster und je höher die Korrelation, desto besser
Hmm, und die Vorhersagen auf die Trainingsdaten sowie auf die Erkennungstestdaten, haben Sie auch erweitert/verringert? oder gab es einen festen Marker