rede neural e entradas - página 34
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Eu ainda não entendo o que você quer como resultado?
Por que você não define primeiro o que você quer no OUTPUT? E depois passar pelas entradas.
Os dois principais problemas são resolvidos por diferentes métodos de aprendizagem de máquinas: classificação e regressão.
Asredes neurais não são atualmente o melhor método para estas tarefas, embora, se preparadas corretamente, elas façam o trabalho.
Máquinas vetoriais de referência (SVMs), RandomForest, árvores de decisão e muitas outras são mais adequadas.
E a distinção entre agrupamento e classificação foi quase apagada desde a introdução do conceito e dos métodos de "aprendizagem parcial".
É hora de sair da adega NS. O horizonte dos métodos é vasto.
Boa sorte.
Máquinas vetoriais de suporte mais adaptáveis (SVMs), RandomForest, árvores de decisão
Lá está ela - o neurônio do super-homem! :-)
Sr. Batter - trezentas libras! Os anos são minúsculos... E É UM ESPECIALISTA EM NEURÔNIOS!!!
Máquinas vetoriais de suportemais adaptáveis (SVMs), RandomForest, árvores de decisão e muitas outras.
Na verdade, a análise dos mercados, tomando decisões comerciais, por mais paradoxal e estranha que possa parecer a alguns, é uma tarefa muito simples. Toda a questão-problema é a expectativa inflacionada do "comerciante". E você está certo:
Redes neurais ... quando devidamente preparado, faça o trabalho.
E com o resultado que não diferirá fundamentalmente de nenhum dos métodos listados, e em geral de quaisquer métodos não vazios.
Lá está ela - o neurônio do super-homem! :-)
Sr. Batter - trezentas libras! Os anos são minúsculos... E É UM ESPECIALISTA EM NEURÔNIOS!!!
E aqui estão as "expectativas inflacionadas" que mencionei logo acima, 25% ao ano, por apenas 300 dólares e risos na platéia.