피팅과 실제 패턴의 경계는 어디입니까? - 페이지 37

[Vladimir Paukas]

joo :

여기. 이것은 두 번째 유형입니다.

그리고, 이것도 녹음을 하고... :)

예, 두 아이디어 모두 수익성이 있습니다.

[Andrey Dik]

paukas :
예, 두 아이디어 모두 수익성이 있습니다.

음, 두 번째 유형의 TS는 첫 번째 유형의 TS가 수익성이 있을 수 있는 것처럼 미래의 수익성을 보장하지 않습니다. 두 번째 유형은 명확한 기준과 최적화 매개변수를 갖고 엄밀히 말하면 파렴치한 커틀릿에서 파리를 분리하기 위해 TS가 조정 또는 최적화되었는지 여부를 결정할 수 있도록 도입되었습니다. 어, 반대로. :)

[Sceptic Philozoff]

paukas :
이것은 최적화가 아닙니다. 최적화는 기간을 세 배로 늘리거나 세 번 줄인 것을 볼 때 악화되지만 많이는 아닙니다.

아, 세 번 정도 - 이것도 아마. 하지만 물론, 안정성 영역(OS)이 넓을수록 더 많은 "보증"이 제공됩니다.

그러나 OS에서는 물론 수익성이 하루 20% 또는 월 100%와 같지 않을 것입니다. 훨씬 더 겸손한 것이있을 것입니다.

[Vladimir Paukas]

Mathemat :

아, 세 번 정도 - 이것도 아마. 하지만 물론, 안정성 영역(OS)이 넓을수록 더 많은 "보증"이 제공됩니다.

그러나 OS에서는 물론 수익성이 하루 20% 또는 월 100%와 같지 않을 것입니다. 훨씬 더 겸손한 것이있을 것입니다.

그리고 1년에 100%도 안됩니다. 그리고 아마도 수익성이 없는 해라도 가난한 버핏과 같을 것입니다. :)

[Vitaliy]

Figar0 :

이 맥락에서 모델은 하나가 아니며 훨씬 덜 보편적이며 각각은 응용 프로그램을 찾을 수 있는 고유한 것을 제거합니다. 그리고 각종 bOOS, bOOS2 등을 던지지 말아주시길 부탁드립니다. 우리의 유연한 마음 속으로. 지금은 샘플 및 OOS 로 설정하십시오 )

다시 25!

저것들. 약 25페이지의 아무것도 .....

...........................

모든 재능 있는 사람을 대신하여 다음과 같이 설명합니다.

1) 샘플 - 우리는 최적화하고 결과를 분석한 후 특정 세트 세트를 선택합니다.

2) OSS - 선택된 세트를 확인합니다.

3) 우리는 언제 BABKI를 만들어야합니까? (글쎄, 나는 빌어 먹을 운전을하지 않습니다 ...)

..................

국회의 표본 분류를 이용해도 똑같은 3가지가 있다!

교육, 제어, 테스트.

[Vladimir Paukas]

lasso :

다시 25!

저것들. 약 25페이지의 아무것도 .....

...........................

모든 재능 있는 사람을 대신하여 다음과 같이 설명합니다.

1) 샘플 - 우리는 최적화하고 결과를 분석한 후 특정 세트 세트를 선택합니다.

2) OSS - 선택된 세트를 확인합니다.

3) 우리는 언제 BABKI를 만들어야합니까? (글쎄, 나는 빌어 먹을 운전을하지 않습니다 ...)

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국회의 표본 분류를 이용해도 똑같은 3가지가 있다!

교육, 제어, 테스트.

할머니는 사업입니다. 시스템이있을 것입니다-할머니가있을 것입니다

[[삭제]]

lasso :

3) 우리는 언제 BABKI를 만들어야합니까? (글쎄, 나는 빌어 먹을 운전을하지 않습니다 ...)

다시 25!

저것들. 아무것도 없는 25페이지 정도.....

당신은 이미 동일한 샘플과 OOS를 선택했지만 "Again 25!" 없이 마지막 페이지의 내 게시물에 대해 답변했습니다. 그리고 현란한 빨강) 데자뷰가 있습니까? 침착한)

나는 단지 약어 bOOS와 fOOS가 가장 분명한 것이 아니라는 것을 의미했으며, 내 두뇌는 해독에 대해 몇 초 동안 끓였습니다)

그리고 우리 TS는 샘플에서 훈련할 "할머니"를 만들고 OOS를 사용하여 필요한 결과를 선택한 다음 우리의 의견으로는 단순히 할머니. 그러나 우리는 아직이 지점에 도달하지 않았습니다. 실험의 순수성을 위해 이러한 데이터는 아직 발생하지 않았습니다 ...

[sever30]

테스터는 패턴을 드러내지 않으며 눈을 즐겁게 하는 모든 최적화 결과 가 적합합니다. 실시간으로 우리는 불확실한 상황에서 작동합니다. 설정을 알 수 없는 어두운 방이고, 스토리는 스포트라이트로 밝혀져 있어 터치로 움직였을지라도 쉽게 바늘귀를 꿰맬 수 있습니다.

따라서 완전한 어둠 속에서 움직이는 법을 배우고, 그 다음에야 이동한 경로(테스터, 최적화)를 밝혀 미래의 진로를 조정할 수 있습니다. 여기.

[sever30]

sever30 :

테스터는 패턴을 드러내지 않으며 눈을 즐겁게 하는 모든 최적화 결과가 적합합니다. 실시간으로 우리는 불확실한 상황에서 작동합니다. 설정을 알 수 없는 어두운 방이고, 스토리는 스포트라이트로 밝혀져 있어 터치로 움직였을지라도 쉽게 바늘귀를 꿰맬 수 있습니다.

따라서 완전한 어둠 속에서 움직이는 법을 배우고, 그 다음에야 이동한 경로(테스터, 최적화)를 밝혀 미래의 진로를 조정할 수 있습니다. 여기.

결론적으로 처음에는 규칙성이 있고 최적화가 수행됩니다. 도리어 논리상으로도 틀리다.

[sever30]

sever30 :
결론적으로 처음에는 규칙성이 있고 최적화가 수행됩니다. 도리어 논리상으로도 틀리다.

결론의 결론, 여기가 가장자리입니다.