물론 R 언어, 머신 러닝 모델에 대한 모든 것을 구체적인 예제와 MCL과 함께 실제 구현을 통해 순서대로 설명하는 것이 옳을 것입니다. 어떻게 구성해야 할지 모르겠습니다. 그냥 스레드, 토론이 있는 일련의 기사? 행정부가 관심이 있는지 잘 모르겠습니다. 제안을 준비하겠습니다. 그들이 어떻게 반응하는지 봅시다.
읽는 대중이이 주제에 관심이 있는지 여부가 더 중요합니다.
여기에는 대부분 프로그래머가 있으며 C의 깊이에 깊이 빠져 있습니다. 그들은 그곳에서 멋지고 아늑합니다.
물론 R 언어, 머신 러닝 모델에 대한 모든 것을 구체적인 예제와 MCL과 함께 실제 구현을 통해 순서대로 설명하는 것이 옳을 것입니다. 어떻게 구성해야 할지 모르겠습니다. 그냥 스레드, 토론이 있는 일련의 기사? 경영진이 관심이 있는지 잘 모르겠습니다. 제안을 준비하겠습니다. 그들이 어떻게 반응하는지 봅시다.
읽는 대중이이 주제에 관심이 있는지 여부가 더 중요합니다.
여기에는 대부분 프로그래머가 있으며 C의 깊이에 깊이 빠져 있습니다. 그들은 그곳에서 멋지고 아늑합니다.
생각해 볼게요.
당연한 일이죠. 우리는 스레드를 열면 그게 다입니다. 네 번째 포럼에는 계량 경제학에 대한 여러 스레드가 있습니다. 방금 지루해졌습니다.
그리고 여기에 기반이 있습니다. 포럼은 신경망으로 작업하는 사람들로 가득 차 있습니다. NS가 신의 선물이 아니라는 것을 보여주는 자료는이 청중을 사로 잡을 것이라고 생각합니다. 특히 모델을 변경하여 수익률을 몇 배 높일 수 있다는 것을 깨닫는다면 더욱 그렇습니다. 그리고 이 사람들은 매우 준비되어 있습니다.
러시아어로 된 교육에 대해 이야기하는 경우 두 개의 문서 번역본이 있으며 Rattle과 그 안에 사용 된 모델의 이데올로기에 대한 책 (390 페이지)을 썼습니다.
그냥 열고 닫는 것뿐입니다. 스레드를 열면 끝입니다. 네 번째 포럼에 계량경제학 스레드가 여러 개 있습니다. 지루해서요.
그리고 그 기반은 여기 있습니다. 이 포럼은 신경망을 사용하는 사람들로 가득 차 있습니다. 신경망이 신의 선물이 아니라는 것을 보여줄 수 있는 자료는 이 청중을 매료시킬 수 있다고 생각합니다. 특히 모델을 변경하여 수익률을 몇 배 높일 수 있다는 것을 깨닫는다면 더욱 그렇습니다. 그리고 이 사람들은 매우 준비되어 있습니다.
러시아어로 된 교육에 대해 이야기하는 경우 두 개의 문서 번역본이 있으며 Rattle과 그 안에 사용 된 모델의 이데올로기에 대한 책 (390 페이지)을 썼습니다.
이번 주말에 기사를 완성하여 검토를 위해 보내겠습니다. 그 후에는 두고 보겠습니다.
어떤 주제를 살펴볼까요? 어떤 순서로요? 생각해 보셨나요? 시작한다면 최소한 유창한 언어에 대한 설명부터 시작해야 합니다.
어떤 주제를 다루면 좋을까요? 어떤 순서로요? 생각해 보셨나요? 시작한다면 적어도 유창한 언어에 대한 설명부터 시작해야 합니다.
글쓰기는 많은 시간이 걸립니다. 동기가 있어야 합니다.
함께 생각해 봅시다. 지난 스레드에서 몇 사람을 끌어와야 할 것 같습니다.
행운을 빕니다.
1. 아마도 언어에서 나온 것일 수 있지만 : 사람들이 볼 수 있도록 MKL에서 최소한의 아날로그 만 가져 와서 가능하면 통역사 때문에 더 편리하고 어려움이 없습니다. 예를 들어, "객체"의 개념을 MKL로 좁히고 가능한 경우 행렬 연산을 루프로 바꾸고 일반적으로 단순화합니다.
2. 저에게 동기는 새로운 아이디어를 찾는 것입니다. 이코노모델의 마지막 포럼에서 연속적인 샘플에서 발생하는 문제를 얻었습니다. 나는 그것을 반복하고 그것을 해결할 수있었습니다. 그것은 원칙의 문제로 밝혀졌습니다. 일반적으로 우리는 함께 모여야합니다.
추신. R과의 인터페이스를 1000 개 이상 작성한 포럼 참가자의 수! 사실, 이전에는 모두 4 개에있었습니다. 그래서 어떤 포럼을 열어야하는지에 대한 질문입니다.
물론 R 언어, 머신 러닝 모델에 대한 모든 것을 구체적인 예제와 MCL과 함께 실제 구현을 통해 순서대로 설명하는 것이 옳을 것입니다. 어떻게 구성해야 할지 모르겠습니다. 그냥 스레드, 토론이 있는 일련의 기사? 행정부가 관심이 있는지 잘 모르겠습니다. 제안을 준비하겠습니다. 그들이 어떻게 반응하는지 봅시다.
읽는 대중이이 주제에 관심이 있는지 여부가 더 중요합니다.
여기에는 대부분 프로그래머가 있으며 C의 깊이에 깊이 빠져 있습니다. 그들은 그곳에서 멋지고 아늑합니다.
생각해 보겠습니다.
물론 R 언어, 머신 러닝 모델에 대한 모든 것을 구체적인 예제와 MCL과 함께 실제 구현을 통해 순서대로 설명하는 것이 옳을 것입니다. 어떻게 구성해야 할지 모르겠습니다. 그냥 스레드, 토론이 있는 일련의 기사? 경영진이 관심이 있는지 잘 모르겠습니다. 제안을 준비하겠습니다. 그들이 어떻게 반응하는지 봅시다.
읽는 대중이이 주제에 관심이 있는지 여부가 더 중요합니다.
여기에는 대부분 프로그래머가 있으며 C의 깊이에 깊이 빠져 있습니다. 그들은 그곳에서 멋지고 아늑합니다.
생각해 볼게요.
당연한 일이죠. 우리는 스레드를 열면 그게 다입니다. 네 번째 포럼에는 계량 경제학에 대한 여러 스레드가 있습니다. 방금 지루해졌습니다.
그리고 여기에 기반이 있습니다. 포럼은 신경망으로 작업하는 사람들로 가득 차 있습니다. NS가 신의 선물이 아니라는 것을 보여주는 자료는이 청중을 사로 잡을 것이라고 생각합니다. 특히 모델을 변경하여 수익률을 몇 배 높일 수 있다는 것을 깨닫는다면 더욱 그렇습니다. 그리고 이 사람들은 매우 준비되어 있습니다.
러시아어로 된 교육에 대해 이야기하는 경우 두 개의 문서 번역본이 있으며 Rattle과 그 안에 사용 된 모델의 이데올로기에 대한 책 (390 페이지)을 썼습니다.
그냥 열고 닫는 것뿐입니다. 스레드를 열면 끝입니다. 네 번째 포럼에 계량경제학 스레드가 여러 개 있습니다. 지루해서요.
그리고 그 기반은 여기 있습니다. 이 포럼은 신경망을 사용하는 사람들로 가득 차 있습니다. 신경망이 신의 선물이 아니라는 것을 보여줄 수 있는 자료는 이 청중을 매료시킬 수 있다고 생각합니다. 특히 모델을 변경하여 수익률을 몇 배 높일 수 있다는 것을 깨닫는다면 더욱 그렇습니다. 그리고 이 사람들은 매우 준비되어 있습니다.
러시아어로 된 교육에 대해 이야기하는 경우 두 개의 문서 번역본이 있으며 Rattle과 그 안에 사용 된 모델의 이데올로기에 대한 책 (390 페이지)을 썼습니다.
이번 주말에 기사를 완성하여 검토를 위해 보내겠습니다. 그 후에는 두고 보겠습니다.
어떤 주제를 살펴볼까요? 어떤 순서로요? 생각해 보셨나요? 시작한다면 최소한 유창한 언어에 대한 설명부터 시작해야 합니다.
글쓰기에는 많은 시간이 걸립니다. 동기가 있어야 합니다.
함께 생각해 봅시다. 지난 스레드에서 몇 사람을 끌어와야 할 것 같습니다.
행운을 빕니다.
이번 주말에 기사를 완성하고 검토를 위해 보낼 예정입니다. 그 후에는 두고 보겠습니다.
어떤 주제를 다루면 좋을까요? 어떤 순서로요? 생각해 보셨나요? 시작한다면 적어도 유창한 언어에 대한 설명부터 시작해야 합니다.
글쓰기는 많은 시간이 걸립니다. 동기가 있어야 합니다.
함께 생각해 봅시다. 지난 스레드에서 몇 사람을 끌어와야 할 것 같습니다.
행운을 빕니다.
1. 아마도 언어에서 나온 것일 수 있지만 : 사람들이 볼 수 있도록 MKL에서 최소한의 아날로그 만 가져 와서 가능하면 통역사 때문에 더 편리하고 어려움이 없습니다. 예를 들어, "객체"의 개념을 MKL로 좁히고 가능한 경우 행렬 연산을 루프로 바꾸고 일반적으로 단순화합니다.
2. 저에게 동기는 새로운 아이디어를 찾는 것입니다. 이코노모델의 마지막 포럼에서 연속적인 샘플에서 발생하는 문제를 얻었습니다. 나는 그것을 반복하고 그것을 해결할 수있었습니다. 그것은 원칙의 문제로 밝혀졌습니다. 일반적으로 우리는 함께 모여야합니다.
추신. R과의 인터페이스를 1000 개 이상 작성한 포럼 참가자의 수! 사실, 이전에는 모두 4 개에있었습니다. 그래서 어떤 포럼을 열어야하는지에 대한 질문입니다.
오차 0.15, 즉 85%의 확률로 추세를 맞출 수 있다는 뜻입니다! 비계 자체는 그 자체로 목적이 아니며, 우리의 목표는 돈을 버는 것입니다. 거래소는 어떻게 되었나요? 균형 차트가 있나요?
예측 모델의 주요 문제는 초기 데이터의 선택입니다. 딸랑이는이 문제를 해결하는 데 매우 편리한 도구이며이 기사는이를 목표로합니다.
원시 데이터에 대해 예상치를 구하는 것에 대해 논의할 의향이 있습니다. 누군가 소스 CSV 파일을 제공하면 계산을 수행하고 결과를 여기에 게시 할 준비가되어 있습니다.
그 외의 내용은 이 글의 범위를 벗어납니다.
독립 변수 및 종속 변수 값의 전체 집합을 보려면 어떻게 해야 하나요? 표 또는 텍스트 형식의 별도 파일로 게시할 수 있나요?
독립 변수와 종속 변수의 전체 값 집합을 찾으려면 어떻게 해야 하나요? 표 형식이나 텍스트 형식으로 별도의 파일에 넣을 수 없나요?
그런 것 같습니다(첨부파일). 하지만 이미 기사를 잊어버렸습니다.
직접 해보시는 건 어떨까요? 첨부 파일은 독자가 기사의 계산을 반복할 수 있을 뿐만 아니라 자신의 아이디어를 확인할 수 있도록 의도적으로 중복되어 있습니다.
그런 것 같습니다(첨부파일). 이미 기사를 잊어버렸지만요.
직접 해보시지 않으시겠어요? 기사에 첨부 된 것은 독자가 기사의 계산을 반복 할 수있을뿐만 아니라 자신의 아이디어를 확인할 수 있도록 의도적으로 중복되어 있습니다.
아마도 내가 "직접 시도"했는데 결과가 다르고 더 나은 것이 아니기 때문일까요? 말이 되지 않나요?
아니요, 필요한 것은 모든 변수의 원래 집합입니다. 아마도 동일한 독립 변수가 없을 수도 있습니다.
아마도 제가 "직접 해봤는데" 결과가 달라서 더 나아지지 않았기 때문일까요? 말이 되지 않나요?
아니요, 필요한 것은 모든 변수의 원래 집합입니다. 아마도 동일한 독립 변수가 없을 수도 있습니다.
위의 첨부 파일에서 결과는 기사의 결과와 매우 유사하다는 점을 강조합니다. 왜 "유사"한가요? 모든 랜덤 포레스트 알고리즘에는 난수 센서가 포함되므로(알고리즘의 미덕으로 간주됨) 결과는 비슷할 수 있지만 크게 다르지 않을 수 있습니다.
결과를 보는 것도 흥미로울 것입니다.
랜덤 포레스트 알고리즘에서 변수의 znA 값 추정에 대해 말씀드리자면요. 나는 그것을 사용하지 못했습니다 (지표가 아니라 경험 일뿐입니다). 다른 더 건설적인 알고리즘이 있으며이를 따르면 결과를 심각하게 개선 할 수 있습니다.
일반적으로 위의 기사는 분류 모델의 세계에 대한 창입니다. 간단한 시도와 평가일 뿐입니다. 그리고 나서 예측자를 선택하는 지루하고 지루한 작업.