Test di sistemi di previsione in tempo reale - pagina 28
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È il mio turno di postare il primo giorno di test:
Anch'io avrei dato un pronostico, ma solo MASHKI FALLS )))))))))))
УБИТЬ ВСЕХ ЧЕЛОВЕКОВ )))
Quindi i personaggi dei cartoni animati si incontrano. Cosa c'è di "rotto", si sa solo piegare. :о) E cosa significa tutto questo, voglio dire - che senso hanno così tante linee?
Quindi i personaggi dei cartoni animati si incontrano. E perché è "rotto", si sa solo piegare. :о) E cosa significa tutto questo, voglio dire - che senso hanno così tante linee?
Sì... )) soprattutto nel mio sonno piegare Rodriguez bender.
Non significa nulla. Non so quanto sia serio l'argomento... Ho solo pensato di mettere un po' di umorismo.
E in generale 3 mashas di colore 24, 182, 600 Molto ben comportati. (Il verde è comprare il rosso è andato)
La punteggiatura è la tendenza più globale.
È solo che a volte vengono fuori degli artefatti come questo. Dovrei scrivere all'autore di questo TC per sistemarlo. L'ho trovato in Kodobase, è persino fresco.
Vedo che le piace giocare con le parabole, professore).
Inventa ancora? ))
In qualche modo è venuto fuori così:
O come questo:
Ho fatto alcuni miglioramenti al mio GRNN. La precisione delle previsioni è leggermente migliorata. Guardando al futuro, otteniamo la seguente previsione
E vedo che a voi professori piace giocare con le parabole ))))
No, non è parabolica, è pura statistica.
Inventa ancora? ))
Questo sistema è basato su un campo di "neutrini quantistici" (C) :o)
Ho fatto alcuni miglioramenti al mio GRNN. La precisione delle previsioni è leggermente migliorata. Guardando al futuro, otteniamo la seguente previsione
Se non è un segreto commerciale, cosa è stato finalizzato?
PS: mi è piaciuta di più la previsione AR non lineare, forse - è una direzione molto promettente. Ma apparentemente identificare un tale modello è molto difficile.
Se non è un segreto commerciale, cosa è stato finalizzato?
PS: mi è piaciuta di più la previsione AR non lineare, forse - è una direzione molto promettente. Ma a quanto pare identificare un tale modello è molto difficile.
Il perfezionamento consisteva nel rimuovere lo smoothing dei prezzi dei pattern e nell'aumentare sigma (riducendo la dimensione dei cluster) in modo che i pattern più vicini influenzassero la predizione.