글쎄, scribe .. Boshki에 따라 TS를 만들고 싶었지만 stochastic이 없으면 실패입니다. 더듬어보니 벌써 1시간이 지났다. 오류를 제거했지만 아무것도 그리지 않습니다 ....... 이것은 tovarischi scribe입니다. 다음화도 기대해주세요 :-(
마이클 마르쿠카이테스 : 글쎄, scribe .. Boshki에 따라 TS를 만들고 싶었지만 stochastic이 없으면 실패입니다. 더듬어보니 벌써 1시간이 지났다. 오류를 제거했지만 아무것도 그리지 않습니다 ....... 이것은 tovarischi scribe입니다. 다음화도 기대해주세요 :-(
바로 지금 여기에서 Doc과 함께 elmnn 모델 훈련 결과에 대해 논의했습니다. 스크립트는 그의 블로그에 첨부되어 있습니다. 그래서 그는 내가 받은 모델의 품질에 매우 만족했습니다. 따라서 결론: Forests, MLP, Deep Learning은 모두 좋은 예측 변수 집합 앞에서 창백합니다. 올바르게 준비해야 하며 작업에 적합한 모든 모델을 사용할 수 있으며 elmnn 네트워크가 이를 증명합니다!!!!!!
마이클 마르쿠카이테스 : 바로 지금 여기에서 Doc과 함께 elmnn 모델 훈련 결과에 대해 논의했습니다. 스크립트는 그의 블로그에 첨부되어 있습니다. 그래서 그는 내가 받은 모델의 품질에 매우 만족했습니다. 따라서 결론: Forests, MLP, Deep Learning은 모두 좋은 예측 변수 집합 앞에서 창백합니다. 올바르게 준비해야 하며 작업에 적합한 모든 모델을 사용할 수 있으며 elmnn 네트워크가 이를 증명합니다!!!!!!
마이클 마르쿠카이테스 : 바로 지금 여기에서 Doc과 함께 elmnn 모델 훈련 결과에 대해 논의했습니다. 스크립트는 그의 블로그에 첨부되어 있습니다. 그래서 그는 내가 받은 모델의 품질에 매우 만족했습니다. 따라서 결론: Forests, MLP, Deep Learning은 모두 좋은 예측 변수 집합 앞에서 창백 합니다. 올바르게 준비해야 하며 작업에 적합한 모든 모델을 사용할 수 있으며 elmnn 네트워크가 이를 증명합니다!!!!!!
+100!!!
간단한 rpart도 고급 모델보다 3-4% 더 나쁜 결과를 제공하므로 모든 모델을 TS에서 사용할 수 있는 예측 변수 집합을 찾았습니다. AT ALL이라는 단어에서 재교육이 완전히 없습니다.
글쎄, scribe .. Boshki에 따라 TS를 만들고 싶었지만 stochastic이 없으면 실패입니다. 더듬어보니 벌써 1시간이 지났다. 오류를 제거했지만 아무것도 그리지 않습니다 ....... 이것은 tovarischi scribe입니다. 다음화도 기대해주세요 :-(
1시간이 부족하다....
2-3일
일, 산만하지 마십시오
구글 어드바이스, 아마존 어드바이스 들어봤는데 다 거기서 거기다 나쁘다는 생각은 안들어요
구글은 불, 당신은 당신이 필요한 위치를 선택할 수 있습니다, 안정성 100%, 보호 100%
감사합니다. Google에서 해결했습니다. 등록하기 위해 주요 비자가 빛나지 않도록 다른 비자 (등록에 필요하지만 1 년은 무료)를 주문했습니다. 3-5일 후에 올 것이고, 그 다음 서사시를 계속할 것입니다.)
세트에서 예측 변수를 열거하는 기능이 있는 소프트웨어는 무엇입니까?
그리고 나무가 예측 변수의 절반을 자르고 개별적으로 흥미롭지 만 모든 조합을 손으로 정렬하는 것은 피곤합니다 ....
세트에서 예측 변수를 열거하는 기능이 있는 소프트웨어는 무엇입니까?
그리고 나무가 예측 변수의 절반을 자르고 개별적으로 흥미롭지 만 모든 조합을 손으로 정렬하는 것은 피곤합니다 ....
브이트리트.알
감사합니다. Google에서 해결했습니다. 등록하기 위해 주요 비자가 빛나지 않도록 다른 비자 (등록에 필요하지만 1 년은 무료)를 주문했습니다. 3-5일 후에 올 것이고, 그 다음 서사시를 계속할 것입니다.)
네 미확인. 서비스 종료 시 금액이 인출되지 않고 종료되었다는 알림만 옵니다.
세트에서 예측 변수를 열거하는 기능이 있는 소프트웨어는 무엇입니까?
그리고 나무가 예측 변수의 절반을 자르고 개별적으로 흥미롭지 만 모든 조합을 손으로 정렬하는 것은 피곤합니다 ....
주기)
그러나 모든 조합과 PC는 며칠 동안 계산됩니다 ...
10개의 예측 변수, 조합 2^10 = 1024
예측 변수 20개 = 2^20 = 1048576
여러 번 숲/NS를 훈련해야 합니다.
바로 지금 여기에서 Doc과 함께 elmnn 모델 훈련 결과에 대해 논의했습니다. 스크립트는 그의 블로그에 첨부되어 있습니다. 그래서 그는 내가 받은 모델의 품질에 매우 만족했습니다. 따라서 결론: Forests, MLP, Deep Learning은 모두 좋은 예측 변수 집합 앞에서 창백합니다. 올바르게 준비해야 하며 작업에 적합한 모든 모델을 사용할 수 있으며 elmnn 네트워크가 이를 증명합니다!!!!!!
사진이 될까요? 좋은 것들과 NS는 필요하지 않습니다. lol :)
바로 지금 여기에서 Doc과 함께 elmnn 모델 훈련 결과에 대해 논의했습니다. 스크립트는 그의 블로그에 첨부되어 있습니다. 그래서 그는 내가 받은 모델의 품질에 매우 만족했습니다. 따라서 결론: Forests, MLP, Deep Learning은 모두 좋은 예측 변수 집합 앞에서 창백 합니다. 올바르게 준비해야 하며 작업에 적합한 모든 모델을 사용할 수 있으며 elmnn 네트워크가 이를 증명합니다!!!!!!
+100!!!
간단한 rpart도 고급 모델보다 3-4% 더 나쁜 결과를 제공하므로 모든 모델을 TS에서 사용할 수 있는 예측 변수 집합을 찾았습니다. AT ALL이라는 단어에서 재교육이 완전히 없습니다.