나는 많은 사람들이 Reshetov의 작업에 익숙하다고 확신하지만 아무도 그의 개념을 끝까지 이해하지 못했습니다. 그의 작업의 요점 중 하나는 Shapley의 공리를 고수한다는 것입니다. 솔직히, 나는 스스로 수영하지만 간단히 말해서 네트워크 다항식의 가중치 계수의 합은 1, 음 또는 1과 같습니다. 따라서 옵티마이저의 작업은 0에서 1까지의 범위에 분포하는 네트워크 계수를 찾는 것으로 축소됩니다. 그리고 다항식이 얼마나 길든 상관없이 계수의 합이 1과 같아야 하고 다음을 포함하는 것이 중요합니다. 교육에서 정보가 아닌 기능이 있는 경우 정보 예측자의 계수로 인해 해당 항목에 대한 계수 리소스(리소스는 0에서 1로 제한됨)를 할당하여 덜 중요하게 만듭니다. 이것이 이 알고리즘이 데이터 전처리를 요구하는 이유입니다. 더 잘 청소할수록 교육 결과와 OS 전체의 모델 성능이 향상됩니다. 내가 아는 한 R의 네트워크 패키지와 세트는 Shapley의 공리를 사용하지 않습니다. 따라서 결과는 ...
"먼저 책을 읽고 불태우지 않는 법을 배우게 될 것입니다." 이것은 이 지부의 대표자들 중 누구도 그 일의 본질을 파헤치려고 애쓰지 않았다는 것을 의미합니다. 겉보기엔 성공적으로 서랍 속으로 던졌다.......ㅋㅋㅋㅋ!!!!!
그래서 그는 이미 몇 년 동안 누출이 있음을 인정한 다음 누출을 연주했지만 이제는 아무 것도 효과가 없습니다.
VR이 변환되는 동안 실제 패턴이 있었다면 여전히 작동할 것입니다.
사실 이미 노출할 사람은 아무도 없습니다. 아무리 저항해도 결과는 하나입니다. :)
동의한다. Alyosha는 능숙하게 안개를 채우고 사라졌습니다.
그러나 그의 연설에서 무언가가 내 영혼에 스며들었다. "100% 랜덤 워크, 출품자, 전리품..."과 같은 것: 진정할 수 없습니다 :)))
동의한다. Alyosha는 능숙하게 안개를 채우고 사라졌습니다.
그러나 그의 연설에서 무언가가 내 영혼에 스며들었다. "100% 랜덤 워크, 출품자, 전리품..."과 같은 것: 진정할 수 없습니다 :)))
그리고 프랙탈은 시장에 나와 있던 것과 동일합니다. :) 자동화하는 방법은 악마만이 압니다.
흔적에. 주 나는 역 자기 회귀에 대한 예측 변수를 끝내고 그것을 보려고 노력할 것입니다 .. 당신의 주제에서 내가 그것에 대해 썼습니다
그리고 프랙탈은 시중에 나와 있는 그대로입니다. :)
흔적에. 일주일 동안 역 자기 회귀에 대한 예측 변수를 완료하고 주변을 살펴 보겠습니다.
그리고 다시 한 번 동의합니다.
기다려, 맥스. 공기가 어떻게 결과를 필요로 하는지 - 그렇지 않으면 모든 것이 지옥과 같으며 예를 들어 일부 Makar Ivanovich 의 신호에 가입하는 것이 더 쉽습니다.
그래서 그는 이미 몇 년 동안 누출이 있음을 인정한 다음 누출을 연주했지만 이제는 아무 것도 효과가 없습니다.
얘도 잘했어 :)
글쎄, 무엇을 원하십니까 ... 특히 DC에 대한 소프트웨어 포럼에서 ???
사실, MO와 통계는 "고기"의 손에 있는 DC 산업을 위한 매우 위험한 도구입니다. 매우 빨리 많은 사람들이 여기서 거래할 것이 없다는 것과 이러한 모든 칠면조와 전략이 할 수 없는 카지노와 같다는 것을 숫자로 증명할 것입니다. 장기적으로 패했습니다.
VR의 고정되지 않은 부분을 건너뛴다고 가정해 보겠습니다.
제 생각에는 시리즈를 고정 조각으로 나누는 것이 요점입니다. 가능한 방법 중 하나는 변경 문제의 솔루션입니다. 이 주제에 대한 Shiryaev의 작은 보고서 (그런데 그는 Kolmogorov의 학생이며 유명한 2권 책 의 저자입니다)
분명히 누군가가 이 문제를 해결하기 위해 MO를 사용했습니다.
.......
사실, CLOSE[i]-OPEN[i]의 값은 증분의 합일 뿐입니다.
일종의 컨볼루션이다.
즉, 운동의 미분
즉, 가격 가속, 모멘텀
그러나 그는 이미 있었고 앞으로도 없을 것입니다 ...
연구를 포기했기 때문에 여기에 또 다른 흥미로운 기능이 있습니다.
닫기[i-1]-열기[i] == 0 ??? (MT4용)
그것이 주는 것을 봅니까?
그라마제카1이 내 이름 뒤에 숨은 게 뭔지 이해가 안 됐다. 어떡해.......????
농담이야, 내가 전부야... 나!!!!
나는 많은 사람들이 Reshetov의 작업에 익숙하다고 확신하지만 아무도 그의 개념을 끝까지 이해하지 못했습니다. 그의 작업의 요점 중 하나는 Shapley의 공리를 고수한다는 것입니다. 솔직히, 나는 스스로 수영하지만 간단히 말해서 네트워크 다항식의 가중치 계수의 합은 1, 음 또는 1과 같습니다. 따라서 옵티마이저의 작업은 0에서 1까지의 범위에 분포하는 네트워크 계수를 찾는 것으로 축소됩니다. 그리고 다항식이 얼마나 길든 상관없이 계수의 합이 1과 같아야 하고 다음을 포함하는 것이 중요합니다. 교육에서 정보가 아닌 기능이 있는 경우 정보 예측자의 계수로 인해 해당 항목에 대한 계수 리소스(리소스는 0에서 1로 제한됨)를 할당하여 덜 중요하게 만듭니다. 이것이 이 알고리즘이 데이터 전처리를 요구하는 이유입니다. 더 잘 청소할수록 교육 결과와 OS 전체의 모델 성능이 향상됩니다. 내가 아는 한 R의 네트워크 패키지와 세트는 Shapley의 공리를 사용하지 않습니다. 따라서 결과는 ...
"먼저 책을 읽고 불태우지 않는 법을 배우게 될 것입니다." 이것은 이 지부의 대표자들 중 누구도 그 일의 본질을 파헤치려고 애쓰지 않았다는 것을 의미합니다. 겉보기엔 성공적으로 서랍 속으로 던졌다.......ㅋㅋㅋㅋ!!!!!
그것이 내가 딥 라이팅을 하는 이유입니다. 여러분이 제공하는 도구, 프랙탈, 네트워크가 모든 것을 먹어치울 것이기 때문입니다. 텐서의 주요 네트워크 아키텍처.
예, 올바른 아키텍처로 인해 내보낼 수 있습니다.
예를 들어 다른 모델의 배깅 을 수행하고 모든 어드바이저에 대해 최소 2번 개선을 얻었고 평균 개선을 제공하지 않은 데이터가 저장되었습니다. 결과적으로 단순히 가격으로 먹여살려도 충분하고 VR변환은 거의 역할을 하지 못한다는 말도 안되는 상황이 되었습니다.
그리고 프랙탈은 시장에 나와 있던 것과 동일합니다. :) 자동화하는 방법은 악마만이 압니다.
흔적에. 주 나는 역 자기 회귀에 대한 예측 변수를 끝내고 그것을 보려고 노력할 것입니다 .. 당신의 주제에서 내가 이것에 대해 썼습니다
먼저 그림이나 일종의 수학적 모델에서와 같이 지표로서의 프랙탈이 무엇을 의미하는지 결정해야 합니다.
표시가 있으면 μl4에서 왼쪽과 오른쪽에 최소 100개의 막대를 만들면 계산됩니다.