마이클 마르쿠카이테스 : 그래서 저도 이야기하고 있습니다. JPrediction을 방해하기 전에 6,000,000개의 열 중 통계적으로 유의미한 150개만 남겨두고 그 다음에야 그 결과를 설명하는 이 악명 높은 법칙을 찾습니다. 열의 개수는 이론에 따라 테이블의 행 개수의 2배가 되어야 알고리즘이 선택할 수 있고 결과적으로 옵티마이저는 내가 제공하는 150개의 열 중 5~10개를 남겨 둡니다. 내가 최종 모델을 형성합니다.
나는 역사적인 기능 중 3-7개가 작동하고 나머지는 쓰레기라는 것을 알아차렸습니다. 예를 들어 월, 요일 등의 숫자입니다. (2-3 개) 반복성이 있으면 이미 작동합니다. 그것들만 범주형으로 번역하면 됩니다.
증분 등 작동하지 않습니다. 오히려 그들은 일할 수 있지만 방법은 마지막에 있습니다. 기사는. 이를 위해 MO조차도 필요하지 않습니다.
나는 역사적 기능 중 3-7개가 작동하고 나머지는 쓰레기라는 것을 알아차렸습니다. 예를 들어 월, 요일 등의 숫자입니다. (2-3 개) 반복성이 있으면 이미 작동합니다. 증분 등 작동하지 않습니다.
그리고 나는 당신에게 그렇게 말할 것입니다. Reshetov의 마지막 버전은 14번째 버전이었습니다. 용기를 내서 옵티마이저를 버전 15까지 끝내고 개인적으로 이걸로 결정했습니다. 그러나 내가 거기에 추가한 것은 사진을 훨씬 더 좋게 바꿔줍니다. 가장 강력한 모델은 입력이 최소이고 다항식이 더 짧고 다른 모든 조건이 동일하다는 이론에 기초하여 저는 다른 방향으로 이동했습니다. Reshetov의 솔루션이 모델의 상승, 즉 4개의 입력에서 입력의 수를 늘리고 추가하기 시작했다면 결과적으로 7개의 입력이 있는 모델을 얻은 다음 하강에서 시작했습니다. 즉, , 11개의 입력으로 시작한 다음 감소합니다. 결과적으로 예를 들어 9개의 입력이 있는 모델을 얻습니다. 동시에 두 모델은 메트릭으로 판단할 때 완전히 동일한 학습 결과를 보입니다. 즉, 두 모델 모두 일반화의 영역에 이르렀으며 하나는 아래쪽에서, 다른 하나는 위쪽에서 왔습니다. 그리고 어느 것이 가장 좋을 것 같습니까? 더 간단하고 입력이 적은 것을 말해 줄 수 있습니까???? 그리고 여기는 그렇지 않습니다. 더 많은 입력이 있는 쪽이 더 시원합니다. 둘 다 동일한 발견 영역에 있기 때문에 더 많은 입력이 있는 모델은 얕은 모델과 관련하여 더 매개변수적입니다. 결과적으로 우리는 동일한 상태에 있는 두 개의 모델을 얻습니다. 하나는 위쪽에서 강하고 다른 하나는 아래쪽에서 약한 모델입니다. 그러나 그들의 학습 결과는 동일합니다. 이는 발견된 법칙에 대해 더 많은 지식이 필요한 모델이 더 강력하고 추가 입력을 무시하는 모델이 아님을 의미합니다. 당연히 IMHO!!!
마이클 마르쿠카이테스 : 그리고 나는 당신에게 그렇게 말할 것입니다. Reshetov의 마지막 버전은 14번째 버전이었습니다. 용기를 내서 옵티마이저를 버전 15까지 끝내고 개인적으로 이걸로 결정했습니다. 그러나 내가 거기에 추가한 것은 사진을 훨씬 더 좋게 바꿔줍니다. 가장 강력한 모델은 입력이 최소이고 다항식이 더 짧고 다른 모든 조건이 동일하다는 이론에 기초하여 저는 다른 방향으로 이동했습니다. Reshetov의 솔루션이 모델의 상승, 즉 4개의 입력에서 입력의 수를 늘리고 추가하기 시작했다면 결과적으로 7개의 입력이 있는 모델을 얻은 다음 하강에서 시작했습니다. 즉, , 11개의 입력으로 시작한 다음 감소합니다. 결과적으로 예를 들어 9개의 입력이 있는 모델을 얻습니다. 동시에 두 모델은 메트릭으로 판단할 때 완전히 동일한 학습 결과를 보입니다. 즉, 두 모델 모두 일반화의 영역에 이르렀으며 하나는 아래쪽에서, 다른 하나는 위쪽에서 왔습니다. 그리고 어느 것이 가장 좋을 것 같습니까? 더 간단하고 입력이 적은 것을 말해 줄 수 있습니까???? 그리고 여기는 그렇지 않습니다. 더 많은 입력이 있는 쪽이 더 시원합니다. 둘 다 동일한 발견 영역에 있기 때문에 더 많은 입력이 있는 모델은 얕은 모델과 관련하여 더 매개변수적입니다. 결과적으로 우리는 동일한 상태에 있는 두 개의 모델을 얻습니다. 하나는 위쪽에서 강하고 다른 하나는 아래쪽에서 약한 모델입니다. 그러나 그들의 학습 결과는 동일합니다. 이는 발견된 법칙에 대해 더 많은 지식이 필요한 모델이 더 강력하고 추가 입력을 무시하는 모델이 아님을 의미합니다. 당연히 IMHO!!!
다를 수 있으니 통계분석을 통해 확인하셔야 합니다. 시장에 나와 있는 인용문 자체의 차원은 3-7개 정도입니다.
글쎄, 나는 일반적으로 오늘 좋은 하루를 보낸다. 그래도 풀오토로 했습니다. 로봇에서 0으로 나누기를 제거했습니다. 그들은 당신이 3일을 기다려야 한다고 말했지만 전리품은 즉시 적립되었습니다. 예, AI는 어떻게 든 고통스럽게 정확하게 신호를 칩니다. 한 마디로 이야기. 열심히 일하는 사람도 테스터에서 테스트를 하면 나는 일반적으로 무당의 춤처럼 신음하고 있습니다. 그렇지 않으면 최근에 내 지표 호출 로 모든 것이 어두컴컴했지만 오늘 받아보고 결정했습니다. EEEEEHHHHH FORTS 잠깐만, Mishan이 오고 있습니다 :-)
그래서 저도 이야기하고 있습니다. JPrediction을 방해하기 전에 6,000,000개의 열 중 통계적으로 유의미한 150개만 남겨두고 그 다음에야 그 결과를 설명하는 이 악명 높은 법칙을 찾습니다. 열의 개수는 이론에 따라 테이블의 행 개수의 2배가 되어야 알고리즘이 선택할 수 있고 결과적으로 옵티마이저는 내가 제공하는 150개의 열 중 5~10개를 남겨 둡니다. 내가 최종 모델을 형성합니다.
나는 역사적인 기능 중 3-7개가 작동하고 나머지는 쓰레기라는 것을 알아차렸습니다. 예를 들어 월, 요일 등의 숫자입니다. (2-3 개) 반복성이 있으면 이미 작동합니다. 그것들만 범주형으로 번역하면 됩니다.
증분 등 작동하지 않습니다. 오히려 그들은 일할 수 있지만 방법은 마지막에 있습니다. 기사는. 이를 위해 MO조차도 필요하지 않습니다.
예, 5-10이 가깝습니다. 일종의 패턴을 설명하는 것입니다.나는 역사적 기능 중 3-7개가 작동하고 나머지는 쓰레기라는 것을 알아차렸습니다. 예를 들어 월, 요일 등의 숫자입니다. (2-3 개) 반복성이 있으면 이미 작동합니다. 증분 등 작동하지 않습니다.
그리고 나는 당신에게 그렇게 말할 것입니다. Reshetov의 마지막 버전은 14번째 버전이었습니다. 용기를 내서 옵티마이저를 버전 15까지 끝내고 개인적으로 이걸로 결정했습니다. 그러나 내가 거기에 추가한 것은 사진을 훨씬 더 좋게 바꿔줍니다. 가장 강력한 모델은 입력이 최소이고 다항식이 더 짧고 다른 모든 조건이 동일하다는 이론에 기초하여 저는 다른 방향으로 이동했습니다. Reshetov의 솔루션이 모델의 상승, 즉 4개의 입력에서 입력의 수를 늘리고 추가하기 시작했다면 결과적으로 7개의 입력이 있는 모델을 얻은 다음 하강에서 시작했습니다. 즉, , 11개의 입력으로 시작한 다음 감소합니다. 결과적으로 예를 들어 9개의 입력이 있는 모델을 얻습니다. 동시에 두 모델은 메트릭으로 판단할 때 완전히 동일한 학습 결과를 보입니다. 즉, 두 모델 모두 일반화의 영역에 이르렀으며 하나는 아래쪽에서, 다른 하나는 위쪽에서 왔습니다. 그리고 어느 것이 가장 좋을 것 같습니까? 더 간단하고 입력이 적은 것을 말해 줄 수 있습니까???? 그리고 여기는 그렇지 않습니다. 더 많은 입력이 있는 쪽이 더 시원합니다. 둘 다 동일한 발견 영역에 있기 때문에 더 많은 입력이 있는 모델은 얕은 모델과 관련하여 더 매개변수적입니다. 결과적으로 우리는 동일한 상태에 있는 두 개의 모델을 얻습니다. 하나는 위쪽에서 강하고 다른 하나는 아래쪽에서 약한 모델입니다. 그러나 그들의 학습 결과는 동일합니다. 이는 발견된 법칙에 대해 더 많은 지식이 필요한 모델이 더 강력하고 추가 입력을 무시하는 모델이 아님을 의미합니다. 당연히 IMHO!!!
다를 수 있으니 통계분석을 통해 확인하셔야 합니다. 시장에 나와 있는 인용문 자체의 차원은 3-7개 정도입니다.
와우, 당신은 내 좋은 사람들, 나는 죽어 가고 있습니다))))
아무것도, 어떤 종류의 사람들. 알다시피, 당신의 미소는 우리의 영혼을 따뜻하게 합니다. 특히 우리가 그렇게 오랫동안 서로를 보지 못했을 때 :-)
예, 직장을 그만두고 카메라를 샀지만 여전히 비디오가 없으면 당신을 어떻게 볼 수 있습니까? 모든 것이 구식 방식입니다. 당신은 Claudia를 고문하고 있습니다)))
최신 성공 사례와 15가지 슈퍼 버전에 대해 이야기해 봅시다!!!
예, 직장을 그만두고 카메라를 샀지만 여전히 비디오가 없으면 당신을 어떻게 볼 수 있습니까? 모든 것이 구식 방식입니다. 당신은 Claudia를 고문하고 있습니다)))
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