Reunir un equipo para desarrollar una OI (árbol/bosque de decisiones) en relación con las estrategias de tendencia - página 13
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Mi opinión es que todos sus modelos estándar no funcionan, no porque los modelos sean estándar, sino porque no puede preparar una muestra representativa para su objetivo. A grandes rasgos, tus datos son una mierda y ningún método de aprendizaje automático puede manejar esta mierda. Si la muestra es representativa, es decir, la que mejor se ajusta antes del entrenamiento, los métodos estándar funcionarán bien, sin necesidad de algoritmos de aprendizaje extravagantes.
¿Cómo que no funciona? ¿No aporta el 99% de los oficios correctos? Me gustaría conocer el criterio de no trabajar. El objetivo es mejorar los resultados, a través de la especialización.
Primero hice un giro astuto para cargar todos los predictores de forma inteligente, luego eliminé los predictores innecesarios y aumenté la representatividad de la muestra a nivel categórico, lo que aumentó la calidad del aprendizaje en aproximadamente un diez por ciento, lo que me faltaba a veces. Entrené el modelo con categorías y miré cómo reflejaba los datos reales y si los valores reales están bien, puse el modelo sobre el real y eso es lo que me dice Misha con Bart Simpson en un traje de Superman en su avatar. Ya te habrás olvidado de mí....
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Si se busca constantemente nuevas formas de aprender, construir y enfocar en la construcción de la IA, entonces supongo que los datos no son muy buenos para el aprendizaje. Con el preprocesamiento y la ampliación en R de los datos de entrenamiento, el optimizador de Reshetov hace maravillas. Por desgracia, las redes de olmo del doc mostraron sus debilidades, así que volví a Reshetov y reforcé el nivel de preparación de los datos antes del entrenamiento. El resultado se verifica en la batalla, pero la calidad de la formación también ha aumentado. Aumento del número de ejemplos, dentro de los límites de la calidad de la formación y parece... Lo mismo, pero aún no he entendido y aplicado todo lo que contiene el paquete. Dos puntos significativos hasta ahora. Se trata de filtrar los predictores innecesarios y aumentar la reprezenttivnost mediante la categorización. A continuación veremos qué otros trucos hay en este paquete. Prácticamente lo terminé ayer por la tarde de rodillas. De todos modos, veamos qué pasa ahora...
Por supuesto, la muestra debe ser grande, y has hecho bien en aumentar el número de ejemplos. ¿Qué principio se utilizó para descartar los predictores "innecesarios"? Háblenos de las categorías, ¿qué quiere decir con eso?
Porque no recuerdo la contraseña, y el correo electrónico está autorizado en el ordenador. De todos modos, no es el punto...
No sabes quién es alguien, hay mucho de eso por ahí... por eso es importante entender el quién es quién.
Puedo ayudar con las redes neuronales profundas de python (imagen), el aprendizaje por refuerzo, y la vinculación de todo esto con mt.
En cuanto al servicio de gestión de proyectos, yo me decanto por trello.com. Y también como alternativa, ru.yougile.com.
Debe familiarizarse con los términos Kanban y Adjail.
¿Tiene alguna bibliografía nueva sobre RL para tareas continuas?
Puedo ayudar con las redes neuronales profundas de python (imagen), el entrenamiento con refuerzo, y atar todo junto con MT.
Redes neuronales: interesante. ¿No le interesan en absoluto los árboles o los bosques?
No lo entiendo, ¿quieres entrar en el equipo que se está creando, o estás sugiriendo una alternativa?
En cuanto al servicio de gestión de proyectos, soy partidario de trello.com. Y también como alternativa ru.yougile.com.
Es posible que quiera familiarizarse con los términos Kanban y Adjail.
Gracias, he mirado presentación yougile - parece muy similar a las redes sociales - conveniente para las tareas actuales, pero no he visto, donde es posible almacenar la información, el resultado del trabajo intelectual, por así decirlo.