The package will formally test two curves represented by discrete data sets to be statistically equal or not when the errors of the two curves were assumed either equal or not using the tube formula to calculate the tail probabilities
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他在周末有事情可做了 :) ar for nubas
而这里有一个人在做一些算法交易。
.对于包的应用来说，情况更糟--你必须为每一个包单独寻找信息。
在99%的情况下，你不需要寻找什么。
每个软件包都有非常好的使用文档
通常情况下，除了文件之外，还有一个链接到wignets，introdakshin...
包中的每个函数都必然有一个链接，指向这个函数所实现的算法描述，这一点非常重要，因为一个相同的函数在不同作者的同名算法中可能存在差异。如果需要对不同软件包中的相同函数进行比较，例如与matlab进行比较，这一点就特别重要。
例如，有一些网站，你可以搜索现成的答案，或提出你自己的问题。
通常这一切都足以让人瞠目结舌。
如果所有这些都不令人满意，请用谷歌搜索。只要输入函数的名称，你就会得到....
PS。
对于一般的发展，你在这里 攀登的钱非常有限（10rub/本）。很多书都有一两个月的滞后期。
在99%的情况下，你不需要寻找什么。
每个软件包都有非常好的使用文档
通常情况下，除了文件之外，还有一个链接到各种wignets、introdakshin...
包中的每一个函数都必然有一个链接，指向这个函数确切实现的算法的描述，这一点非常重要，因为一个相同的函数可以有不同的同名算法的作者。
例如，有一些网站，你可以搜索现成的答案，或提出你自己的问题。
通常情况下，所有这些对官僚机构来说都是足够的。
如果这些都不满意，就用谷歌搜索。只要键入函数名称，就可以得到....
PS。
对于一般的发展，你在这里 得到的钱是非常有限的（10卢布/本）。
这就是我们的工作。就其本身而言，PDF文档转包其实是很难得的。
从书籍来看，卡巴科夫非常好，我认为。你可以从头开始。
还有奥莱利，但在阿格里茨基。要读懂这样一卷书是很困难的。这很难评估）。
互联网上有很多关于R语言数据处理的好书。应用软件包的情况更糟--有必要分别寻找每个软件包的信息。
好了，这里的例子可以解决各种事情，所以一般来看，它是有用的。
学习一门语言最有效的方法是编写和分析来自工作和可重复的代码实例的脚本。在这个话题的开始，话题发起人曾多次试图发布代码，但在讨论中没有得到支持。遗憾的是，现在该主题上只有言辞，没有任何例子、代码或数据。
这是一个无用的垃圾。
对于那些完全不了解R语言的人来说，我想添加一个链接，指向一个俄语资源 。
祝好运
学习一门语言最有效的方法是编写和分析来自工作和可重复的代码实例的脚本。在这个话题的开始，话题发起人曾多次试图发布代码，但在讨论中没有得到支持。遗憾的是，现在该主题上只有言辞，没有任何例子、代码或数据。
这是一个无用的垃圾。
对于那些完全不了解R语言的人来说，我想添加一个链接，指向一个俄语资源 。
祝好运
主题是 "机器学习--理论与实践"，所以它是可以...基本上没有什么可学的，最难的是制定一个使用NS的策略（为此你必须有很好的想象力），你可以用两行字教一些东西。
当然，如果你照本宣科，使用现成的例子，你将永远无法达到任何利润 :)
P.S.我实际上是在一个现成的机器人分支中，这比这里的任何东西都赚得多:))
P.S. 我在主题中发布了一个现成的机器人，它的收入比这里的任何东西都好:))
有没有人试着训练两个网，而不是一个网，一个用于购买，另一个用于出售？也许这种方式有可能提高精确度？
https://habrahabr.ru/post/243211/
这里有一个关于NS再训练的好帖子，我复制了结果，我的ARIMA预测符合，但NS给出了不同的结果:)
https://habrahabr.ru/post/243211/
这里有一个关于NS再训练的好帖子，我复制了结果，我的ARIMA预测符合，但NS给出了不同的结果:)