딸랑이도 당신에게 썼습니다))) 그러나 당신은 그녀에게 다른 것을 주도록 강요하기로 결정했습니다. 운전하다 - x = 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 목표 = 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 후에 - x = 1 0 1 0 1 0 1 0 1 1 목표 = 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 등... 해석된 예에서는 키가 작아 보입니다. 정확도, lloss, kappa...등. 좋아하는 것. 글쎄, 당신은 그것을 바로 전에 썼습니다. 숲에서 볼 것이 있습니다 ...
글쎄요, 그렇다면 좋습니다. 이제 바로 거기서 전략을 마무리하고 있고 무엇이 무엇인지 볼 것입니다 :)
One of the assumptions of Classical Linear Regression Model is that there is no exact collinearity between the explanatory variables. If the explanatory variables are perfectly correlated, you will face with these problems: However, the case of perfect collinearity is very rare in practical cases. Imperfect or less than perfect...
글쎄, 여기에 질문은 이미 올바른 기능과 대상에 있습니다. 비록 그것이 곱셈 테이블보다 간단할 수 있지만 거기에서도 오류가 작지 않습니다
감사합니다.
그것은 반복성에 관한 것입니다. 그것이 없으면 훈련의 정확성을 확인할 수 없으므로 오류가 발생합니다. Forex에서는 적어도 어떻게 든 그리고 어딘가에 반복의 곱셈 테이블에 반복이 있습니다. 아니요. 이것은 순전히 벼락치기입니다.
감사합니다.
음, 예, RF가 전혀 외삽할 수 없다는 점을 감안할 때
수있을 것입니다...
도처에 그들은 같지 않다고 ..)
딸랑이도 당신에게 썼습니다))) 그러나 당신은 그녀에게 다른 것을 주도록 강요하기로 결정했습니다.
운전하다 -
x = 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0
목표 = 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0
후에 -
x = 1 0 1 0 1 0 1 0 1 1
목표 = 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0
등...
해석된 예에서는 키가 작아 보입니다.
정확도, lloss, kappa...등. 좋아하는 것. 글쎄, 당신은 그것을 바로 전에 썼습니다.
숲에서 볼 것이 있습니다 ...
글쎄요, 그렇다면 좋습니다. 이제 바로 거기서 전략을 마무리하고 있고 무엇이 무엇인지 볼 것입니다 :)
안녕하세요 뉴런입니다! 위대한 마음))
여기 슈퍼 예측 프로그램을 만들고 은행이 "부자가 되는" 것을 "도운" 신경 과학자에 관한 영화가 있습니다.
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"텍사스 전기톱 학살", 새 영화 보기, 휴식
많은 문제가 분류 및 회귀 모델에 공통적이라는 생각을 지울 수 없습니다.
이러한 문제 중 하나는 다중 공선성이며 일반적으로 입력 변수 간의 상관 관계로 해석되지만 완전히 사실이 아닐 수도 있습니다.
일반적인 의미에서 다중 공선성은 모델링에 대한 우리의 노력을 무효화하는 극도로 불쾌한 결과를 초래합니다.
다중 공선성이 입력 변수(설명 변수, 예측 변수) 간의 선형 관계로 이해되면 다음 그림이 나타납니다.
다음은 다중 공선성의 존재를 인식하는 R 도구를 제공 하는 기사 입니다.
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새로운 단어 주셔서 감사합니다. 오늘은 몇 번 깜박였습니다 :)
다른 어떤 문제?
오늘은 perpcetron을 기반으로 내 네트워크를 확인하기로 결정했습니다. 2016년 5월부터 6월 초까지 최적화된 EURUSD는 스프레드 15핍입니다.
꼬리 그 자체
일반적으로 결과와 혼동되는 동안.
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꼬리 그 자체
일반적으로 결과와 혼동되는 동안.
나도 어딘가에 충격을 받은 놈이다. 무작위 샘플로 시도 - 결과는 놀랍습니다. TC는 아직 하지 않았습니다.
맥심은 훈련이 길다고 말합니다. 나는 약 23 시간이 있습니다. 하지만 3개월에 한 번이라도 - 무슨 쓰레기.)
그리고 3 개월 동안은 확실히 충분합니다. 더 이상 확인되지 않았습니다.