이것은 이해할 수 있지만 우리는 이미 완전한 모델이 없다는 결론을 내렸습니다. MO가 캐스트를 만들고 인식하면 이것은 모든 시리즈에 대한 것이고 패턴이 있으면 이것은 특정 시리즈에 대한 것입니다. 슬라이딩 학습창의 최적의 모델을 찾고 있다면. 그렇다면 예, 하지만 어떤 경우에도 모델은 훈련 전에 예측할 수 없는 지연에 빠집니다.
나는 지프의 지붕을 보고 뇌가 그것이 늪 어딘가에 있다는 것을 이해한다는 것을 이해하지만, 질문은 - "사진에 지프가 있습니까?" 사진에는 지프가 없고 늪 아래에 있습니다 ..
이것은 네트워크에 필드가 있는 그림을 보여주고 gopher를 본다고 하는 것과 같습니다. 우리는 그것이 분명히 있다는 것을 알고 있지만 그림에 필드가 있습니다!!
더 생각해야...
거기에 쇼를 생각하십시오-흔들 필요가 있습니다 (c)이 접근 방식을 사용하면 멀리 가지 않을 것입니다. 사실은 시장에서 무언가가 명확하게 보이는 경우, 예를 들어 어떻게 든 추세를 인식하면 더 이상 돈이 없습니다. 그림에서 지프를 "인식"하는 법을 배워야하기 때문입니다. 또는 위에 쓴 것처럼 방의 탁자에 사람이 앉아 있는데 슬리퍼를 신고 있을 가능성이 큽니다. 상황(context)이 "발생했다" Pattern(사람) + 컨텍스트(방/테이블/저녁)는 Grail 입니다. 패턴과 그것이 형성된 맥락을 정확하게 결정하기 위해서는 더 이상 필요하지 않습니다. 유로가 어디로 가는지 궁금해 하는 사이에 가격이 오르락 내리락하며 실수를 한 사람들의 스탑을 모으고 우리는 이미 일어섰습니다. 이 평평한 "늪"에서 "물건이 있는 트렁크에 달라붙어" :))) 매우 좋은 확률로(주요 쌍의 경우 대략 92%) 추세가 상승하는 것으로 가정되었기 때문입니다. 그리고 "지프", 즉 추세가 늪에서 나타나기 시작하면 이미 너무 늦었고 장님과 완전히 바보 만 이해하지 못할 것입니다. 이미 이익을 가지고 나갈 때입니다.
증분, 표시기, 입력을 위한 모든 것. 출구에서 거래 방향.
방향 외에 기대치를 더하는 것이 맞습니다))) 거래 후 기간이 충분히 길고 손절매보다 약간 크면 플랫입니다.
방향 외에 기대치를 더하는 것이 맞습니다))) 거래 후 기간이 충분히 길고 손절매보다 약간 크면 플랫입니다.
포함하여 모두 무작위입니다. 그리고 기대. 실수로 여러 번 하면 큰 수의 원리에 따라 패턴을 찾습니다.)
이것은 샘플링과 관련이 없는 또 다른 선택 블록입니다. 바의 최대 수를 가져온 다음 최상의 조합을 선택합니다. 이것은 이미 샘플링이 아니라 정성적 근사의 문제입니다.
결과적으로 적절한 샘플링을 통해 트랜잭션의 방향을 최대한 설명하는 최적의 지연 예측자가 선택됩니다.
그런 다음 여전히 Monte Carlita이며 최상의 옵션이 선택됩니다. 여기 아무도 안 한 것 같은데, 나는 오랫동안 해왔어)
로컬 작업의 경우 즉시 찾기가 거의 불가능합니다. 칠면조에 따라 무작위로 규칙적으로 시도하십시오.
로컬 작업의 경우 즉시 찾기가 거의 불가능합니다. 칠면조에 따라 무작위로 규칙적으로 시도하십시오.
다단계 샘플링 google. 확률의 선택은 다른 확률을 기반으로 하는 또 다른 확률 등을 기반으로 합니다. 다른 선택지가 없다고 생각합니다.
즉, 예를 들어 트랜잭션이 자주 열릴 때도 있고 드물게 열릴 때도 있고 전혀 열리지 않을 때도 있습니다. 그리고 거래를 유지하는 시간은 크게 다를 것입니다
변동성과 연결될 수 있으며, 그 방법을 아는 사람은 아무도 없습니다.
포함하여 모두 무작위입니다. 그리고 기대. 실수로 여러 번 하면 큰 수의 원리에 따라 패턴을 찾습니다.)
안정적/고정적이지 않은 경우. 논리적으로 명확하게 고정된 계열의 패턴은 부채가 아니라 단기 계열입니다. 긴 시리즈에서 안정적인 패턴은 드뭅니다.
안정적/고정적이지 않은 경우. 논리적으로 명확하게 고정된 계열의 패턴은 부채가 아니라 단기 계열입니다. 긴 시리즈에서 안정적인 패턴은 드뭅니다.
세 번째 블록은 이를 담당하며 새 데이터에서 모델의 품질을 확인합니다)
세 번째 블록은 이를 담당하며 새 데이터에서 모델의 품질을 확인합니다)
이것은 이해할 수 있지만 우리는 이미 완전한 모델이 없다는 결론을 내렸습니다. MO가 캐스트를 만들고 인식하면 이것은 모든 시리즈에 대한 것이고 패턴이 있으면 이것은 특정 시리즈에 대한 것입니다. 슬라이딩 학습창의 최적의 모델을 찾고 있다면. 그렇다면 예, 하지만 어떤 경우에도 모델은 훈련 전에 예측할 수 없는 지연에 빠집니다.
일반적으로 백로그를 최소화하는 작업은 영구적입니다.
작업은 "사진에 지프가 있습니까?"입니다.
지프의 정답은 NO입니다!
그를 본다면 늪을 통해 보는 방법을 알고 있거나 정신 분열증이 있습니다.
나는 지프의 지붕을 보고 뇌가 그것이 늪 어딘가에 있다는 것을 이해한다는 것을 이해하지만, 질문은 - "사진에 지프가 있습니까?" 사진에는 지프가 없고 늪 아래에 있습니다 ..
이것은 네트워크에 필드가 있는 그림을 보여주고 gopher를 본다고 하는 것과 같습니다. 우리는 그것이 분명히 있다는 것을 알고 있지만 그림에 필드가 있습니다!!
더 생각해야...
즉, 후드와 앞유리 또는 지프의 절반 또는 뒷문이 없는 완전한 지프가 사진에서 보인다면 사진에는 없을 것입니다 ???? 의견이 궁금해서...
오답에 오답이라고 생각합니다.
반사와 같은 현대 NS의 임무는 철학에 대해 생각하지 않고 해결하는 것입니다. 이런 식으로 현대 NS는 오래된 게임을 진행합니다(무엇을 왜 하는지도 모릅니다. 그리고 왜 상대방을 두려워하거나 구덩이를 뛰어넘어야 하는지도 모릅니다)
가장 흥미로운 점은 새 게임을 하기 전에 훈련을 단순화하는 것입니다. 어떤 이유로 그들은 NS를 청소합니다. .....하지만 저에게는 이 방향으로 더 빠른 다음 훈련을 위해 일종의 GA를 수집하는 것이 더 낫습니다.
작업은 "사진에 지프가 있습니까?"입니다.
지프의 정답은 NO입니다!
그를 본다면 늪을 통해 보는 방법을 알고 있거나 정신 분열증이 있습니다.
나는 지프의 지붕을 보고 뇌가 그것이 늪 어딘가에 있다는 것을 이해한다는 것을 이해하지만, 질문은 - "사진에 지프가 있습니까?" 사진에는 지프가 없고 늪 아래에 있습니다 ..
이것은 네트워크에 필드가 있는 그림을 보여주고 gopher를 본다고 하는 것과 같습니다. 우리는 그것이 분명히 있다는 것을 알고 있지만 그림에 필드가 있습니다!!
더 생각해야...
거기에 쇼를 생각하십시오-흔들 필요가 있습니다 (c)이 접근 방식을 사용하면 멀리 가지 않을 것입니다. 사실은 시장에서 무언가가 명확하게 보이는 경우, 예를 들어 어떻게 든 추세를 인식하면 더 이상 돈이 없습니다. 그림에서 지프를 "인식"하는 법을 배워야하기 때문입니다. 또는 위에 쓴 것처럼 방의 탁자에 사람이 앉아 있는데 슬리퍼를 신고 있을 가능성이 큽니다. 상황(context)이 "발생했다" Pattern(사람) + 컨텍스트(방/테이블/저녁)는 Grail 입니다. 패턴과 그것이 형성된 맥락을 정확하게 결정하기 위해서는 더 이상 필요하지 않습니다. 유로가 어디로 가는지 궁금해 하는 사이에 가격이 오르락 내리락하며 실수를 한 사람들의 스탑을 모으고 우리는 이미 일어섰습니다. 이 평평한 "늪"에서 "물건이 있는 트렁크에 달라붙어" :))) 매우 좋은 확률로(주요 쌍의 경우 대략 92%) 추세가 상승하는 것으로 가정되었기 때문입니다. 그리고 "지프", 즉 추세가 늪에서 나타나기 시작하면 이미 너무 늦었고 장님과 완전히 바보 만 이해하지 못할 것입니다. 이미 이익을 가지고 나갈 때입니다.