Neuronales Netz und Eingaben - Seite 34
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Ich verstehe immer noch nicht, was Sie als Ergebnis haben wollen?
Warum definieren Sie nicht zuerst, was Sie im OUTPUT haben wollen? Und dann gehen Sie die Eingaben durch.
Die beiden Hauptprobleme werden durch verschiedene Methoden des maschinellen Lernens gelöst: Klassifizierung und Regression.
Neuronale Netze sind derzeit nicht die beste Methode für diese Aufgaben, obwohl sie, wenn sie richtig vorbereitet sind, ihre Aufgabe erfüllen.
Referenzvektormaschinen (SVMs), RandomForest, Entscheidungsbäume und viele andere sind besser geeignet.
Und die Unterscheidung zwischen Clustering und Klassifizierung ist seit der Einführung des Konzepts und der Methoden des "partiellen Lernens" fast verschwunden.
Es ist an der Zeit, aus dem NS-Keller herauszukommen. Die Bandbreite der Methoden ist groß.
Viel Glück!
Anpassungsfähigere Support-Vektor-Maschinen (SVMs), RandomForest, Entscheidungsbäume
Da ist sie - die Nervenzelle des Supermanns! :-)
Mr. Batter - dreihundert Pfund! Die Jahre sind winzig... UND ES IST EIN NEURONENEXPERTE!!!
Anpassungsfähigere Support-Vektor-Maschinen (SVMs), RandomForest, Entscheidungsbäume und viele andere.
Eigentlich ist die Analyse der Märkte, das Treffen von Handelsentscheidungen, so paradox und seltsam es manchen auch erscheinen mag, eine sehr einfache Aufgabe. Das ganze Problem sind die überzogenen Erwartungen des "Händlers". Und Sie haben Recht:
Neuronale Netze ... wenn sie richtig vorbereitet sind, ihre Aufgabe erfüllen.
Und mit dem Ergebnis, das sich von keiner der aufgeführten Methoden und generell von keiner nicht leeren Methode grundlegend unterscheiden wird.
Da ist sie - die Nervenzelle des Supermanns! :-)
Mr. Batter - dreihundert Pfund! Die Jahre sind winzig... UND ES IST EIN NEURONENEXPERTE!!!
Und hier sind die "überhöhten Erwartungen", die ich gerade erwähnt habe, 25% pro Jahr, für nur 300 Dollar und Gelächter im Publikum.