Ci sono alcune caratteristiche che, stranamente, compromettono la generalizzabilità (parlo del catbust in particolare, probabilmente vale anche per altri). Sembra strano, perché basta aggiungere nuove caratteristiche, e il modello produce più errori di quelli che produceva senza di esse.
ad esempio, si è allenato su alcune miscele, poi ne ha rimosse alcune e l'accuratezza è diventata più alta
Ci sono alcune caratteristiche che, stranamente, compromettono la generalizzabilità (parlo del catbust in particolare, probabilmente vale anche per altri). Sembra strano, perché basta aggiungere nuove caratteristiche, e il modello dà un errore più di quanto non facesse senza di esse
Per esempio, mi sono allenato su alcuni mash, poi ne ho rimossi alcuni e l'errore è più alto
Пробую оценить важность предикторов для обученного леса, удаляя 1 из них и обучая лес снова. После чего из ошибки полного леса вычитаю ошибку леса c удаленным предиктором. Если ошибка
Una rete con tre strati (numLayers=3: un input, un hidden e un output) è solitamente sufficiente nella maggior parte dei casi. Secondo il teorema di Tsybenko, una rete con uno strato nascosto è in grado di approssimare qualsiasi funzione continua multidimensionale a qualsiasi grado di precisione desiderato. Una rete con due strati nascosti è in grado di approssimare qualsiasi funzione discreta multidimensionale.
Индикатор, который использует нейронные сети для прогнозирования ближайших нескольких цен открытия. Сеть обучается методом обратного распространения ошибки. Обучение проходит автоматически, результат — самообученная сеть и самообучающийся индикатор.
Una funzionecontinua è unafunzioneche cambia senza "salti" momentanei (chiamatigap), cioè una funzione i cui piccoli cambiamenti nell'argomento portano a piccoli cambiamenti nel valore della funzione. Ilgrafico di una funzione continua è unalinea continua.
Una funzionecontinua è unafunzioneche cambia senza "salti" istantanei (chiamatidiscontinuità), cioè una funzione i cui piccoli cambiamenti nell'argomento risultano in piccoli cambiamenti nel valore della funzione. Ilgrafico di una funzione continua è unalinea continua.
Ci sono alcune caratteristiche che, stranamente, compromettono la generalizzabilità (parlo del catbust in particolare, probabilmente vale anche per altri). Sembra strano, perché basta aggiungere nuove caratteristiche, e il modello produce più errori di quelli che produceva senza di esse.
ad esempio, si è allenato su alcune miscele, poi ne ha rimosse alcune e l'accuratezza è diventata più alta
No, uno strato è primitivo, è solo una moltiplicazione di peso
Questa è la sua teoria.
non mio.
Ci sono alcune caratteristiche che, stranamente, compromettono la generalizzabilità (parlo del catbust in particolare, probabilmente vale anche per altri). Sembra strano, perché basta aggiungere nuove caratteristiche, e il modello dà un errore più di quanto non facesse senza di esse
Per esempio, mi sono allenato su alcuni mash, poi ne ho rimossi alcuni e l'errore è più alto
Ho descritto questo effetto molto tempo fa
https://www.mql5.com/ru/blogs/post/725189
Viene rilevato riqualificando completamente il modello.
È un rumore che disturba il vostro lavoro.
Molto tempo fa ha descritto un tale effetto
https://www.mql5.com/ru/blogs/post/725189
Identificato da un retraining completo del modello.
È il rumore - che si mette in mezzo.
Sì, ma qui si può vedere come le caratteristiche interagiscono. Peccato che sia legato a una specifica struttura MO
perché l'importanza può essere sottovalutata dalla multicollinearità.
Certo, non è bene armeggiare a mano quando ci sono così tanti segniNo, uno strato è primitivo, è solo una moltiplicazione di peso
Questa è la sua teoria.
Eccolo: il teorema di Tsybenko.
La formula presentata y = x1/x2. - è continuo e solo bidimensionale.
https://www.mql5.com/ru/code/9002
Raccomandazioni:
La formula presentata y = x1/x2. - è continuo e solo bidimensionale.
È discreto o continuo?
È discreto o continuo?
È continuo. Ha spazi vuoti e buchi? Hai guardato il disegno di esempio?
Continuo. Ha degli spazi vuoti e dei buchi? Hai guardato il disegno di esempio?
Sì....
Una funzionecontinua è unafunzione che cambia senza "salti" momentanei (chiamatigap), cioè una funzione i cui piccoli cambiamenti nell'argomento portano a piccoli cambiamenti nel valore della funzione. Ilgrafico di una funzione continua è unalinea continua.
Sì....
Una funzionecontinua è unafunzione che cambia senza "salti" istantanei (chiamatidiscontinuità), cioè una funzione i cui piccoli cambiamenti nell'argomento risultano in piccoli cambiamenti nel valore della funzione. Ilgrafico di una funzione continua è unalinea continua.
Dove si interrompey = x1/x2?
x2=0