ニューラルネットと入力 - ページ 34

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が、質問者の質問に答えています。
 
天才...
 
見れなかった人は手遅れと言うことで...。
 
私がこの作品を見たとき、強烈な閃光が周囲を照らし、天から「これは真実だ！」と雷鳴のような声が聞こえてきました。畏れ多くも膝をつき、祈るように我を忘れて......。
 
 

アウトプットとして何を求めているのか、まだ理解できていないのですが？

まず、OUTPUTに何を求めるかを定義してみてはいかがでしょうか。そして、インプットを通す。

この2つの問題は、分類と回帰という異なる機械学習手法によって解決される。

ニューラルネットワークは、正しく準備すればその役割を果たすものの、現在のところ、こうした作業に最適な手法とは言えません。

SVM（Reference Vector Machine）、RandomForest、決定木など、より適したものがあります。

そして、クラスタリングと分類の区別は、「部分学習」の概念と手法が導入されて以来、ほとんどなくなってしまった。

そろそろNSセラーから這い上がる時期です。手法の地平は広大です。

グッドラック

 
vlad1949:

より適応性の高いサポートベクターマシン(SVM)、RandomForest、決定木

のような例はありますか？
 

スーパーマンのニューロン です。:-)

バッターさん - 300ポンド!年数は微々たるものですが...。そして、それはニューロンの専門家 だ!!!

 
vlad1949:

より 適応性の高い サポートベクターマシン（SVM）、RandomForest、決定木、その他多数。

どうやって証明するんだ）
実は、 市場の分析、取引の意思決定というのは、ある人にとっては逆説的で奇妙に思えるかもしれませんが、非常にシンプルな作業なんです。問題は、「トレーダー」の期待が膨らんでいることだ。そして、おっしゃる通り、
。
vlad1949 です。

ニューラルネット ...を準備することで、仕事をすることができます。

そして、その結果は、リストアップされたどの方法とも、また一般に、空でない方法とも根本的に異なることはないでしょう。

 
Roman.:

スーパーマンのニューロン です。:-)

バッターさん - 300ポンド!年数は微々たるものですが...。そして、それは神経細胞の専門家だ!!!


そして、ここに先ほど述べた「膨らんだ期待」がある。たった300ドルで25％P.A.、そして観客の笑いを誘う。
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