동의한다!!!! 하지만 그게 다가 아닙니다... 두 번째 그래프는 가능한 한 0축에 가까운 벡터가 있기 때문에 더 나은 것으로 나타났습니다. 이 예에서는 그렇게 보이지 않지만 이제 구성 요소 벡터가 0축과 일치하고 필드를 4개의 정사각형으로 나누는 그러한 데이터 세트가 나타났습니다. 첫 번째 경우 구성 요소의 축은 0 사이의 대각선을 따라 흩어져 있지만 두 번째 그림에는 가능한 한 0 선에 가까운 구성 요소 벡터가 있습니다. 예측자의 이름을 알면 어느 방향에서든 0축에 가능한 한 가깝게 구성 요소의 벡터를 형성하는 예측자가 입력에 정확히 포함될 때까지 최적화 프로그램을 훈련합니다. 이번에도 내 IMHO다!!! 그래서 내가 얼마나 옳은지 밝히고 싶었어!!!!
매우 간단합니다. PCA 플롯에서 0축에 가장 가까운 예측 변수를 찾습니다. 그리고 입력에 정확히 이러한 예측 변수가 있을 때까지 모델을 빌드합니다. 일반적으로 2-3번의 최적화 중에 이러한 모델이 빠지면 이러한 모델은 데이터에 강하고 현재 데이터 영역을 최대한 잘라냅니다. 물론 IMHO :-)
매우 간단합니다. PCA 플롯에서 0축에 가장 가까운 예측 변수를 찾습니다. 그리고 입력에 정확히 이러한 예측 변수가 있을 때까지 모델을 빌드합니다. 일반적으로 2-3번의 최적화 중에 이러한 모델이 빠지면 이러한 모델은 데이터에 강하고 현재 데이터 영역을 최대한 잘라냅니다. 물론 IMHO :-)
영상을 찍지 못해서 아쉽네요. 9월 밖. 설명에 따르면 플러스는 상징적이었기에 남아있었다 :-(약속된 영상이 부족한 가장 큰 이유. 그러나 나는 여전히 말하고 싶다. MO 영역은 모호하지 않을 뿐만 아니라 비유적이기도 하다. 논리가 아닌 것입니다.이것이 의미와 의미가 있는 것 같은데요??? 그런 입력에는 의미가 없지만 가장 높은 결과를 보여줍니다. , 남이 하지 않는 것과 동시에 엉뚱한 실수를 저지르지 않고 실수를 저지르지 않는 방법. 그게 흥미롭습니다. 그 영상에서 많은 말을 하고 싶었지만, 재판의 마지막 3개월 시간은 어떻게 든 내 머리에서 말하고 싶은 모든 것을 무너 뜨 렸습니다.
주식 거래에 대한 조언을 요청하면 놀랍게도 "좋은 직장을 구하십시오"
당신은 당신이 좋아하는 직업에서 일하고 당신 수준의 전문가를 위해 나쁘지 않은 돈을 받는 것이 얼마나 멋진지 모릅니다. 그러면 어떻게든 거래가 쉬워진다........ 서두르지 말고, 리스크 경감이 성공의 열쇠!!!!
영상을 찍지 못해서 아쉽네요. 9월이 나왔습니다. 그 계정에 플러스는 상징적이었던 만큼 남아있었다 :-(약속된 영상이 부족한 가장 큰 이유. 하지만 그래도 말하고 싶다. MO의 영역이 모호하지 않을 뿐만 아니라, 즉, 논리적이지 않은 작업이다.이런 의미와 의미인가??? 그런 입력에는 의미가 없지만 가장 높은 결과를 보여줍니다. 즉, 남들이 하지 않는 것과 동시에 실수를 하지 않으면서 엉뚱하고 숨은 실수를 하지 않는 방법이 흥미롭습니다. 그 영상에서 많은 것을 말하고 싶었지만 지난 3개월 동안 시험 기간 동안 어떻게 해서든 내가 말하고 싶은 모든 것이 내 머리에서 떠올랐습니다.
주식 거래에 대한 조언을 요청하면 놀랍게도 "좋은 직장을 구하십시오"
당신은 당신이 좋아하는 직업에서 일하고 당신 수준의 전문가를 위해 나쁘지 않은 돈을 받는 것이 얼마나 멋진지 모릅니다. 그럼 어떻게든 매매하기가 더 수월해집니다....... 이미 뽐내지 마시고, 리스크 경감이 성공의 관건!!!!
왜 우리는 상상할 수 없습니까) 사무실에서 다른 사람의 돈으로 거래하지 않으면 거래가 본업이 될 수 없습니다.
비록... 내가 무슨 말을 하는 거지? 하지만! 돈에 대해서, 내가 또 무슨 이야기를 할 수 있겠습니까?
따라서 고정 프로세스가 없으면 신경망을 사용하는 것이 의미가 없습니다.
이 주제는 이론적 연구에만 관심이 있습니다.
VR을 정지된 형태로 가장 우아하게 변환하지 않고는 신경망으로 개코원숭이를 자르는 것은 작동하지 않습니다. 적어도 죽습니다.
이 변환이 가능합니까? 예! 그러나 나는 개인적으로 그것을 찾을 수 없었습니다. 그것은 M5 이상에서 멀리 어딘가에 있습니다. 진드기가 아니라 확실합니다.
그래서 당신은이 고정에 집착 무엇입니까? ...
아니요. 아니요. 어떤 TF에서도 찾을 수 없습니다.
하지만 한편으로는 도대체 왜 그녀를 찾는 걸까요? 당신의 접근 방식이 그것 없이는 작동하지 않기 때문에? 그것은 당신의 접근 방식이 문제를 해결하는 데 적합하지 않다는 것을 의미합니다. 접근 방식을 변경하십시오. 그러나 어떤 식 으로든 "정체성"에 묶여 있지 않은 방식으로 언급조차하지 않습니다.
그건 그렇고, 신경망은 "고정"제약에서 자유롭습니다. 이것이 그들의 강점입니다. 그들은 다른 문제가 있습니다.
영상을 찍지 못해서 아쉽네요. 9월이 나왔습니다. 설명에 따르면 플러스는 상징적이었기에 남아있었다 :-(약속된 영상이 부족한 가장 큰 이유. 그러나 나는 여전히 말하고 싶다. MO 영역은 모호하지 않을 뿐만 아니라 비유적이기도 하다. 논리가 아닌 것입니다.이것이 의미와 의미가 있는 것 같은데요??? 그런 입력에는 의미가 없지만 가장 높은 결과를 보여줍니다. , 남이 하지 않는 것과 동시에 엉뚱한 실수를 저지르지 않고 실수를 저지르지 않는 방법. 그게 흥미롭습니다. 그 영상에서 많은 말을 하고 싶었지만, 재판의 마지막 3개월 시간은 어떻게 든 내 머리에서 말하고 싶은 모든 것을 무너 뜨 렸습니다.
주식 거래에 대한 조언을 요청하면 놀랍게도 "좋은 직장을 구하십시오"
당신은 당신이 좋아하는 직업에서 일하고 당신 수준의 전문가를 위해 나쁘지 않은 돈을 받는 것이 얼마나 멋진지 모릅니다. 그러면 어떻게든 거래가 쉬워진다........ 서두르지 말고, 리스크 경감이 성공의 열쇠!!!!
Michael, 이 주제의 유일한 연습은 걸레질할 가치가 없습니다!
무익한 연구에 지쳐 있더라도 R의 PCA는 모범적인 쓰레기입니다. 신경망 자동 인코더에 문제가 있거나 Fokker-Planck-Kolmogorov에서 자위하는 물리학자로 이끌기 때문입니다. :)
VR을 정지된 형태로 가장 우아하게 변환하지 않고는 신경망으로 개코원숭이를 자르는 것은 작동하지 않습니다. 적어도 죽습니다.
이 변환이 가능합니까? 예! 그러나 나는 개인적으로 그것을 찾을 수 없었습니다. 그것은 M5 이상에서 멀리 어딘가에 있습니다. 진드기가 아니라 확실합니다.
무의미하지 않습니다. Pseudo-stationarity는 기계에서 최상의 옵션을 반복적으로 찾는 다양한 차원의 무차별 대입 모델에서 찾을 수 있습니다. 부분적으로는 Roffield도 마찬가지지만 어쩐지 그것은 정확하지 않거나 단순히 설명하지 않았습니다. 나 자신은 당분간 변형을 멈췄습니다. 다차원 배열 을 사용한 복잡한 작업은 다단계로 판명되었습니다. 이것은 R 및 Python 없이 수작업으로 수행하는 경우입니다.
무의미하지 않습니다. Pseudo-stationarity는 기계에서 최상의 옵션을 반복적으로 찾는 다양한 차원의 무차별 대입 모델에서 찾을 수 있습니다. 부분적으로는 Roffield도 마찬가지지만, 어쩐지 그것은 정확하지 않거나 단순히 설명하지 않았습니다. 나 자신은 당분간 변형을 멈췄습니다. 다차원 배열 을 사용한 복잡한 작업은 다단계로 판명되었습니다. 이것은 R 및 Python 없이 수작업 으로 수행하는 경우입니다.
동의한다!!!! 하지만 그게 다가 아닙니다... 두 번째 그래프는 가능한 한 0축에 가까운 벡터가 있기 때문에 더 나은 것으로 나타났습니다. 이 예에서는 그렇게 보이지 않지만 이제 구성 요소 벡터가 0축과 일치하고 필드를 4개의 정사각형으로 나누는 그러한 데이터 세트가 나타났습니다. 첫 번째 경우 구성 요소의 축은 0 사이의 대각선을 따라 흩어져 있지만 두 번째 그림에는 가능한 한 0 선에 가까운 구성 요소 벡터가 있습니다. 예측자의 이름을 알면 어느 방향에서든 0축에 가능한 한 가깝게 구성 요소의 벡터를 형성하는 예측자가 입력에 정확히 포함될 때까지 최적화 프로그램을 훈련합니다. 이번에도 내 IMHO다!!! 그래서 내가 얼마나 옳은지 밝히고 싶었어!!!!
옵티마이저는 비선형이고 PCA는 선형입니다. x
옵티마이저는 비선형이고 PCA는 선형입니다. x
매우 간단합니다. PCA 플롯에서 0축에 가장 가까운 예측 변수를 찾습니다. 그리고 입력에 정확히 이러한 예측 변수가 있을 때까지 모델을 빌드합니다. 일반적으로 2-3번의 최적화 중에 이러한 모델이 빠지면 이러한 모델은 데이터에 강하고 현재 데이터 영역을 최대한 잘라냅니다. 물론 IMHO :-)
매우 간단합니다. PCA 플롯에서 0축에 가장 가까운 예측 변수를 찾습니다. 그리고 입력에 정확히 이러한 예측 변수가 있을 때까지 모델을 빌드합니다. 일반적으로 2-3번의 최적화 중에 이러한 모델이 빠지면 이러한 모델은 데이터에 강하고 현재 데이터 영역을 최대한 잘라냅니다. 물론 IMHO :-)
모든 것이 명확하지 않다
모든 것이 명확하지 않다
영상을 찍지 못해서 아쉽네요. 9월 밖. 설명에 따르면 플러스는 상징적이었기에 남아있었다 :-(약속된 영상이 부족한 가장 큰 이유. 그러나 나는 여전히 말하고 싶다. MO 영역은 모호하지 않을 뿐만 아니라 비유적이기도 하다. 논리가 아닌 것입니다.이것이 의미와 의미가 있는 것 같은데요??? 그런 입력에는 의미가 없지만 가장 높은 결과를 보여줍니다. , 남이 하지 않는 것과 동시에 엉뚱한 실수를 저지르지 않고 실수를 저지르지 않는 방법. 그게 흥미롭습니다. 그 영상에서 많은 말을 하고 싶었지만, 재판의 마지막 3개월 시간은 어떻게 든 내 머리에서 말하고 싶은 모든 것을 무너 뜨 렸습니다.
주식 거래에 대한 조언을 요청하면 놀랍게도 "좋은 직장을 구하십시오"
당신은 당신이 좋아하는 직업에서 일하고 당신 수준의 전문가를 위해 나쁘지 않은 돈을 받는 것이 얼마나 멋진지 모릅니다. 그러면 어떻게든 거래가 쉬워진다........ 서두르지 말고, 리스크 경감이 성공의 열쇠!!!!
영상을 찍지 못해서 아쉽네요. 9월이 나왔습니다. 그 계정에 플러스는 상징적이었던 만큼 남아있었다 :-(약속된 영상이 부족한 가장 큰 이유. 하지만 그래도 말하고 싶다. MO의 영역이 모호하지 않을 뿐만 아니라, 즉, 논리적이지 않은 작업이다.이런 의미와 의미인가??? 그런 입력에는 의미가 없지만 가장 높은 결과를 보여줍니다. 즉, 남들이 하지 않는 것과 동시에 실수를 하지 않으면서 엉뚱하고 숨은 실수를 하지 않는 방법이 흥미롭습니다. 그 영상에서 많은 것을 말하고 싶었지만 지난 3개월 동안 시험 기간 동안 어떻게 해서든 내가 말하고 싶은 모든 것이 내 머리에서 떠올랐습니다.
주식 거래에 대한 조언을 요청하면 놀랍게도 "좋은 직장을 구하십시오"
당신은 당신이 좋아하는 직업에서 일하고 당신 수준의 전문가를 위해 나쁘지 않은 돈을 받는 것이 얼마나 멋진지 모릅니다. 그럼 어떻게든 매매하기가 더 수월해집니다....... 이미 뽐내지 마시고, 리스크 경감이 성공의 관건!!!!
왜 우리는 상상할 수 없습니까) 사무실에서 다른 사람의 돈으로 거래하지 않으면 거래가 본업이 될 수 없습니다.
하지만 동영상이 없습니다 :(마에스트로, 환영합니다!
그리고 바로 그 자리에 선생님이 계십니다.
글쎄, 이제 최소한 가지가 살아날 것입니다.
비록... 내가 무슨 말을 하는 거지? 하지만! 돈에 대해, 내가 또 무슨 이야기를 할 수 있니?
따라서 고정 프로세스가 없으면 신경망을 사용하는 것이 의미가 없습니다.
이 주제는 이론적 연구에만 관심이 있습니다.
VR을 정지된 형태로 가장 우아하게 변환하지 않고는 신경망으로 개코원숭이를 자르는 것은 작동하지 않습니다. 적어도 죽습니다.
이 변환이 가능합니까? 예! 그러나 나는 개인적으로 그것을 찾을 수 없었습니다. 그것은 M5 이상에서 멀리 어딘가에 있습니다. 진드기가 아니라 확실합니다.
마에스트로, 환영합니다!
그리고 바로 그 자리에 선생님이 계십니다.
글쎄, 이제 최소한 가지가 살아날 것입니다.
비록... 내가 무슨 말을 하는 거지? 하지만! 돈에 대해서, 내가 또 무슨 이야기를 할 수 있겠습니까?
따라서 고정 프로세스가 없으면 신경망을 사용하는 것이 의미가 없습니다.
이 주제는 이론적 연구에만 관심이 있습니다.
VR을 정지된 형태로 가장 우아하게 변환하지 않고는 신경망으로 개코원숭이를 자르는 것은 작동하지 않습니다. 적어도 죽습니다.
이 변환이 가능합니까? 예! 그러나 나는 개인적으로 그것을 찾을 수 없었습니다. 그것은 M5 이상에서 멀리 어딘가에 있습니다. 진드기가 아니라 확실합니다.
그래서 당신은이 고정에 집착 무엇입니까? ...
아니요. 아니요. 어떤 TF에서도 찾을 수 없습니다.
하지만 한편으로는 도대체 왜 그녀를 찾는 걸까요? 당신의 접근 방식이 그것 없이는 작동하지 않기 때문에? 그것은 당신의 접근 방식이 문제를 해결하는 데 적합하지 않다는 것을 의미합니다. 접근 방식을 변경하십시오. 그러나 어떤 식 으로든 "정체성"에 묶여 있지 않은 방식으로 언급조차하지 않습니다.
그건 그렇고, 신경망은 "고정"제약에서 자유롭습니다. 이것이 그들의 강점입니다. 그들은 다른 문제가 있습니다.
영상을 찍지 못해서 아쉽네요. 9월이 나왔습니다. 설명에 따르면 플러스는 상징적이었기에 남아있었다 :-(약속된 영상이 부족한 가장 큰 이유. 그러나 나는 여전히 말하고 싶다. MO 영역은 모호하지 않을 뿐만 아니라 비유적이기도 하다. 논리가 아닌 것입니다.이것이 의미와 의미가 있는 것 같은데요??? 그런 입력에는 의미가 없지만 가장 높은 결과를 보여줍니다. , 남이 하지 않는 것과 동시에 엉뚱한 실수를 저지르지 않고 실수를 저지르지 않는 방법. 그게 흥미롭습니다. 그 영상에서 많은 말을 하고 싶었지만, 재판의 마지막 3개월 시간은 어떻게 든 내 머리에서 말하고 싶은 모든 것을 무너 뜨 렸습니다.
주식 거래에 대한 조언을 요청하면 놀랍게도 "좋은 직장을 구하십시오"
당신은 당신이 좋아하는 직업에서 일하고 당신 수준의 전문가를 위해 나쁘지 않은 돈을 받는 것이 얼마나 멋진지 모릅니다. 그러면 어떻게든 거래가 쉬워진다........ 서두르지 말고, 리스크 경감이 성공의 열쇠!!!!
Michael, 이 주제의 유일한 연습은 걸레질할 가치가 없습니다!
무익한 연구에 지쳐 있더라도 R의 PCA는 모범적인 쓰레기입니다. 신경망 자동 인코더에 문제가 있거나 Fokker-Planck-Kolmogorov에서 자위하는 물리학자로 이끌기 때문입니다. :)
따라서 고정 프로세스가 없으면 신경망을 사용하는 것은 의미가 없습니다.
이 주제는 이론적 연구에만 관심이 있습니다.
VR을 정지된 형태로 가장 우아하게 변환하지 않고는 신경망으로 개코원숭이를 자르는 것은 작동하지 않습니다. 적어도 죽습니다.
이 변환이 가능합니까? 예! 그러나 나는 개인적으로 그것을 찾을 수 없었습니다. 그것은 M5 이상에서 멀리 어딘가에 있습니다. 진드기가 아니라 확실합니다.
무의미하지 않습니다. Pseudo-stationarity는 기계에서 최상의 옵션을 반복적으로 찾는 다양한 차원의 무차별 대입 모델에서 찾을 수 있습니다. 부분적으로는 Roffield도 마찬가지지만 어쩐지 그것은 정확하지 않거나 단순히 설명하지 않았습니다. 나 자신은 당분간 변형을 멈췄습니다. 다차원 배열 을 사용한 복잡한 작업은 다단계로 판명되었습니다. 이것은 R 및 Python 없이 수작업으로 수행하는 경우입니다.
무의미하지 않습니다. Pseudo-stationarity는 기계에서 최상의 옵션을 반복적으로 찾는 다양한 차원의 무차별 대입 모델에서 찾을 수 있습니다. 부분적으로는 Roffield도 마찬가지지만, 어쩐지 그것은 정확하지 않거나 단순히 설명하지 않았습니다. 나 자신은 당분간 변형을 멈췄습니다. 다차원 배열 을 사용한 복잡한 작업은 다단계로 판명되었습니다. 이것은 R 및 Python 없이 수작업 으로 수행하는 경우입니다.
이 단어가 무엇을 의미하는지, 그것이 무엇인지 러시아어로 설명하십시오.