Deep Learning has revolutionized the fields of image classification, personal assistance, competitive board game play, and many more. However, the financial currency markets have been surprisingly stagnant. In our efforts to create a profitable and accurate trading model, we came upon the question: what if financial currency data could be represented as an image? The [...] continue reading »
理论上，我已经可以在具有某些统计特征的样本上进行成千上万次的模拟......只要决定窗口，虽然也可以搜索。
我总是有移动窗口=3600个值（定义为6x6x10x10，其中6是四分位数，几乎涵盖任何单模Petunin-Vysokovsky分布）。有可能会发生变化--见。
但这并不改变问题的本质--我们必须通过各种方式确保带有回流概率刚性分布 的系列的神经网络是否有效。工作室里的一张研究成果表!然后我们将继续。
P.S. 还有，笨蛋阿索连科不值得听--他知道很多，却什么都不知道。阿门。
你好，A_K。我看，已经从失败的首演中恢复过来，已经在踢你的尾巴了）。回到你的主题，人们在那里等着你，而且在新年之前没有什么。
并改变概念。你可能会如此幸运。
也就是说，统计特征应该取自回报，而不是取自价格图表，我说的对吗？
我们只对收益的分配感兴趣，而不是其他。我们只对收益的分配感兴趣，而不是其他。
嘿，A_K。我看到你已经从令人失望的首演中恢复过来，你已经在踢你的尾巴了）。回到你的分部，那里有人在等你，离除夕夜也不远了。
并改变概念。也许你会得到幸运。
你好!
不，我将在除夕夜之后带着结果回到那里，也可能不会。我不想给人涂鸦，在那里的一个分支，所以超过必要的书面。
我认为Kesha和Misha不需要被评判，否则故事就会改变，就没有什么可笑的了。
我支持这个观点。
Kesha显然是跟踪Aliosha的投资者之一。在找不到他的情况下，他来到了这个宣传他祖父桑桑尼茨的长篇床单的主题。诱人，因为它是...
是的，diplearn 需要彻底消化，我想做NLP/NLU已经很久了，但不幸的是我还没有时间，如果我可以分析社会网络，甚至比随机好一点，这将是多么大的贿赂，可以提高...
有些事情是不清楚 的。这就像VR被转换为图像，然后...
对于mgc来说，主要是对齐，只要变化合理就可以了。它被用来降低维度
并与多重共线性作斗争，以及用于侦察目的。浮动
当然会有一些浮动，预处理得越好，浮动越小。这是有道理的，但不像Fasal那样多，因为
它往往会吞噬掉有用的信息。"不仅可以通过预处理减少浮力，而且还可以
不仅可以通过预处理减少 "浮力"，还可以通过后处理减少 "浮力"，如Fa对 "弯曲 "的logloss等的例子再次表明，这反过来可以用来纠正
可以用来在投球前纠正概率，无论你想在哪里投球...但你不应该
但不要太兴奋，只有1-2%的改善。在运行了两三次后，只要预处理得当，就能达到预期效果。
经过预处理和足够的样本，必要成分的公式被提取，芯片被制成，每一次
之前，拨动拨动拨动拨动拨动拨动拨动拨动拨动拨动没有完成......等...一个简单的例子是，如何看待（2 ist ivert,
但不是重点）...所有这些废话，以及业余的其他东西，我很久以前就自己看了，没有什么用...
我花了很多时间在所有不同的主要组成部分，然后我研究出一个非常简单的东西，它是一般的。
假设我们做了一个PCA，得到的系数与预测因子相乘。
现在我们移动窗口（出现一个新的条形图），我们应该怎么做--重新计算系数？在测试器中就是这样做的。如果我们不重新计算它们，我们仍然有主要的组成部分？
现在我们来想想普通的线性回归。它有相同的系数，但显示了一个表格，我们可以看到系数是随机数，这意味着所有这些，包括误差可能超过系数的面值。
主成分有什么好的？
这与主成分无关。我们对过去的分析不感兴趣，我们从过去取一些参数，因为没有地方取，但这些参数必须不改变。这是个一般规则。在构建TS时，有必要证明所获参数的不变性/弱变性。
我们必须再次处理静止性问题。
我们对分析过去不感兴趣，我们从过去获取某些参数，因为无处可取，但这些参数必须不改变。这是一般规则。在构建TS时，有必要证明所获参数的不变性/弱变性。
我们又一次被静止性所困。
可以尝试对非平稳性的结构进行假设。例如，一个明显的选择是片状静止性的假设。在这种情况下，我们有时必须摒弃过时的故事（找到不连续的地方）。
人们可以尝试对非平稳性的结构做出假设。例如，一个明显的选择是片状静止性的假设。在这种情况下，我们有时必须摒弃过时的历史（找到不连续的地方）。
不是过时的历史，而是非稳定的部分。
干得好，阿列克谢--应用数学终于赶上了，而不仅仅是圣杯 思想。
不是过时的历史，而是不稳定的情节。
干得好，阿列克谢--终于有了一些应用数学，而不仅仅是圣杯思维。