記事"ディープニューラルネットワーク(その2)予測変数の変換と選択"についてのディスカッション 新しいコメント MetaQuotes 2017.10.04 05:28 新しい記事 ディープニューラルネットワーク(その2)予測変数の変換と選択 はパブリッシュされました:このディープニューラルネットワークシリーズ第2稿では、モデルを訓練するためのデータを準備する過程で予測変数の変換と選択を検討します。さて、外れ値が取り除かれた後の変数におけるNAの分布を見たいと思います。 require(VIM) evalq(a <- aggr(x.sin.out), env) 図6 データセットにおけるNAの分布作者: Vladimir Perervenko 新しいコメント 理由: キャンセル 取引の機会を逃しています。 無料取引アプリ 8千を超えるシグナルをコピー 金融ニュースで金融マーケットを探索 新規登録 ログイン スペースを含まないラテン文字 このメールにパスワードが送信されます エラーが発生しました Googleでログイン WebサイトポリシーおよびMQL5.COM利用規約に同意します。 新規登録 MQL5.com WebサイトへのログインにCookieの使用を許可します。 ログインするには、ブラウザで必要な設定を有効にしてください。 ログイン/パスワードをお忘れですか？ Googleでログイン
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このディープニューラルネットワークシリーズ第2稿では、モデルを訓練するためのデータを準備する過程で予測変数の変換と選択を検討します。
さて、外れ値が取り除かれた後の変数におけるNAの分布を見たいと思います。
require(VIM) evalq(a <- aggr(x.sin.out), env)図6 データセットにおけるNAの分布
作者: Vladimir Perervenko