умру от акробатиков! Продолжу свои рассуждения на тему пенсионной реформы. Естественно, что я не претендую на истину в последней инстанции, но на основе своего опыта и знаний в кибернетике, экономике, финансах и гражданском праве, вижу то, что не видят, либо делают вид, что не видят многие эксперты и власть имущие. Вернемся к судьбоносному...
불행히도 그렇지 않습니다 :-( 6개의 다항식으로 구성된 위원회에 대한 아이디어가 있지만 아직 Reshetov의 코드를 완전히 밝혀내지 못했습니다. 다음 코드가 제 생각입니다. 반대 의견이 있으시면 그들의 말을 들어라.
사전 교육, 교육 등과 같은 무엇보다도. 마지막 단계는 모델 선택입니다. 실제로 학습 과정에서 알고리즘은 모델을 만들고 매개변수를 평가하고 순서대로 개선하려고 하는 반면 학습 메트릭이 가장 좋은 다른 모델과 모델은 해당 모델이 저장되고 최적화의 결과입니다 . 제 생각에는 Reshetov 옵티마이저에서 분류기에 대한 최상의 메트릭이 선택됩니다. 이것은 일반화 능력뿐만 아니라 민감도와 특이도의 정의입니다. True Positive, True Negative, False Positive, False Negative 4가지 파라미터를 사용하여 모델 훈련 결과를 평가할 때. 그녀에 대해 들어본 적이 있을 것입니다. 이것은 상당히 일반적인 메트릭이지만 실습에서 알 수 있듯이 이 메트릭은 일반화와 부분적으로만 관련이 있습니다. 다시 말해, 이 메트릭의 결과는 과대평가되었으며 훈련 세트에 대해 재훈련할 때 해당 지표는 재훈련이 없는 경우와 같이 높아집니다. 조금 상상해 봅시다.
데이터 세트에 대한 다항식의 일반화를 추정하는 방법이 있다고 상상해 보십시오. 그리고 우리의 메트릭은 일반화 수준을 실제로 평가합니다. 즉, 다른 메트릭이 훈련 기간에 좋은 결과를 보여주고 우리 메트릭이 다항식을 과적합하면 나쁜 결과를 보여주고 다항식을 일반화하면 좋은 결과를 보여줍니다. 그런 다음 알고리즘이 과소 평가되었지만 여전히 일반화된 모델을 찾도록 하여 이러한 메트릭을 학습 프로세스에 사용할 수 있습니다. 나쁘지만 일하고 100% 재교육을 받지 않았습니다. 여기서 언더트레이닝 효과가 발생합니다. 언더트레이닝을 최소화하는 것이 매우 중요합니다. 이 텍스트는 내 이론의 임계값으로 간주될 수 있습니다. 왜냐하면 우리는 무엇에 가까워졌을까요???? 오늘의 주제에 대한 질문입니다. 생각한다.....
이야기의 연속이 있습니까?
내 관찰에 따르면 거래 시스템이 긍정적 인 결과 만 제공하면 일정한 배수가 발생합니다. 고정 로트와 손절매가있는 TS에 대해 이야기하고 있습니다.
이야기는 2006년에 시작됩니다. 제가 틀리지 않았다면 이 모든 작업이 어느 수준에서 어떤 사람에 의해 수행되었는지 의심하지 않을 것입니다.
http://www.kamynin.ru/
"로봇 거래"라는 제목을 선택하고, 맨 처음으로 되감기, 만두로 차를 만들고, 읽고, 사진을 보고, 사람들의 댓글, 작가의 답변을 읽고, 똑똑해지고, 유치해지지 않습니다. 아..))
처음부터 끝까지 모두 진화입니다.불행히도 그렇지 않습니다 :-( 6개의 다항식으로 구성된 위원회에 대한 아이디어가 있지만 아직 Reshetov의 코드를 완전히 밝혀내지 못했습니다. 다음 코드가 제 생각입니다. 반대 의견이 있으시면 그들의 말을 들어라.
사전 교육, 교육 등과 같은 무엇보다도. 마지막 단계는 모델 선택입니다. 실제로 학습 과정에서 알고리즘은 모델을 만들고 매개변수를 평가하고 순서대로 개선하려고 하는 반면 학습 메트릭이 가장 좋은 다른 모델과 모델은 해당 모델이 저장되고 최적화의 결과입니다 . 제 생각에는 Reshetov 옵티마이저에서 분류기에 대한 최상의 메트릭이 선택됩니다. 이것은 일반화 능력뿐만 아니라 민감도와 특이도의 정의입니다. True Positive, True Negative, False Positive, False Negative 4가지 파라미터를 사용하여 모델 훈련 결과를 평가할 때. 그녀에 대해 들어본 적이 있을 것입니다. 이것은 상당히 일반적인 메트릭이지만 실습에서 알 수 있듯이 이 메트릭은 일반화와 부분적으로만 관련이 있습니다. 다시 말해, 이 메트릭의 결과는 과대평가되었으며 훈련 세트에 대해 재훈련할 때 해당 지표는 재훈련이 없는 경우와 같이 높아집니다. 조금 상상해 봅시다.
데이터 세트에 대한 다항식의 일반화를 추정하는 방법이 있다고 상상해 보십시오. 그리고 우리의 메트릭은 일반화 수준을 실제로 평가합니다. 즉, 다른 메트릭이 훈련 기간에 좋은 결과를 보여주고 우리 메트릭이 다항식을 과적합하면 나쁜 결과를 보여주고 다항식을 일반화하면 좋은 결과를 보여줍니다. 그런 다음 알고리즘이 과소 평가되었지만 여전히 일반화된 모델을 찾도록 하여 이러한 메트릭을 학습 프로세스에 사용할 수 있습니다. 나쁘지만 일하고 100% 재교육을 받지 않았습니다. 여기서 언더트레이닝 효과가 발생합니다. 언더트레이닝을 최소화하는 것이 매우 중요합니다. 이 텍스트는 내 이론의 임계값으로 간주될 수 있습니다. 왜냐하면 우리는 무엇에 가까워졌을까요???? 오늘의 주제에 대한 질문입니다. 생각한다.....
이야기는 2006년에 시작됩니다. 제가 틀리지 않는다면, 여러분은 이 모든 것이 어떤 높은 수준에서 어떤 사람에 의해 이루어졌는지 의심하지 않을 것입니다.
http://www.kamynin.ru/
"로봇 거래"라는 제목을 선택하고, 맨 처음으로 되감기, 만두로 차를 만들고, 읽고, 사진을 보고, 사람들의 댓글, 작가의 답변을 읽고, 똑똑해지고, 유치해지지 않습니다. 아..))
처음부터 끝까지 모두 진화입니다.이 사람에 대해 들어본 적이 없습니다. 조사하겠습니다. 감사합니다.
이 스레드 ... 그냥 빨아))))
http://www.kamynin.ru/2015/08/26/lua-quik-robot-uchitel/
당신은 맨 처음부터 읽고 나서 뭔가를 게시합니다, 나는 내가 말하는 것을 압니다
MGUA 여기에서 모든 것이 시작되었습니다. 저자는 이것으로 시작하는 것이 좋습니다. 그러나 이제는 더 이상 사용하지 않지만 순전히 자신의 다른 것을 사용하지만 이것은 MGUA에서 나온 것이며 공개하지 않습니다.사진에 표시된 정보에 대해 간략하게
사진에 표시된 정보에 대해 간략하게
네, 그렇습니다. 저자는 미니멀리즘을 좋아하지 않습니다)
네, 그렇습니다. 저자는 미니멀리즘을 좋아하지 않습니다)
레벨과 몇 대의 자동차가 있습니다. 여기에서 어떻게든 추정되는 신경망에 대한 정보를 추출합니다.
여전히 발라볼릭 같은네, 그렇습니다. 저자는 미니멀리즘을 좋아하지 않습니다)
5초 동안 보고 이해했습니다. 100% 끈적끈적 물고기도 없고 쳐다도 보지도 않고.......
이런 사이트나 글이나 사진을 본 적이 있나요????
레벨과 몇 대의 자동차가 있습니다. 여기에서 어떻게든 추정되는 신경망에 대한 정보를 추출합니다.
여전히 발라볼릭 같은오 블. 시작) 아마도 신경망, 베이비))
읽고, 배우거나 잊어 버리십시오
다음은 귀하의 게시물에 대한 답변입니다.
모든 것이 있습니다. 읽기만 하면 됩니다.
오 블. 시작) 아마도 신경망, 베이비))
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나는이 유형에 대해 썼습니다.
글쎄, 내일 나는 똑같이 할 것이다