과연, 미친 이혼, 만 꽃 더, 일부 딱따구리는 백만 포인트를 붙이려고합니다! 티키와 안경도 있고...
그래서 저도 이야기하고 있습니다. 많은 사람들이 하나의 매우 중요한 기본 규칙을 잊고 있습니다. 국회의 도움 없이 문제를 해결할 수 있다면 그렇게 해야 한다. 이 규칙에서 결론은 수학이 허용하는 한 데이터를 수학적으로 보았고 수학이 무력해지면 이미 NN을 적용했다는 것입니다. 즉, 입력 데이터는 최대한 필터링, 평활화, 정규화 등을 해야 합니다. 원칙적으로 수학이 허용하는 만큼만 수학적으로 NN을 적용하기 시작합니다. 그리고 국회에 쓰레기를 싣고 바다에서 날씨를 기다리기 위해서가 아닙니다. 그런 식으로 작동하지 않습니다. 예를 들어, 50개의 입력 벡터를 사용하고 훈련 중 노이즈가 될 시장의 모든 추가 부분을 이미 폐기했으며 이 수의 입력을 사용하여 훈련 품질의 90-95% 모델을 얻는 반면 시간이 지나면 M5에서 2개월입니다. 이 전체 사이트를 네트워크에 넣으면 어떻게 될까요? 아무것도. 나는 사용할 수 없는 훨씬 더 나쁜 품질의 모델을 얻을 것입니다. 그리고 사이트는 첫 번째와 두 번째 경우에 두 달 동안 그대로 유지되었습니다. 하지만 결과는 다릅니다.
마이클 마르쿠카이테스 : 그래서 저도 이야기하고 있습니다. 많은 사람들이 하나의 매우 중요한 기본 규칙을 잊고 있습니다. 국회의 도움 없이 문제를 해결할 수 있다면 그렇게 해야 한다. 이 규칙에서 결론은 수학이 허용하는 한 데이터를 수학적으로 보았고 수학이 무력해지면 이미 NN을 적용했다는 것입니다. 즉, 입력 데이터는 최대한 필터링, 평활화, 정규화 등을 해야 합니다. 원칙적으로 수학이 허용하는 만큼만 수학적으로 NN을 적용하기 시작합니다. 그리고 국회에 쓰레기를 싣고 바다에서 날씨를 기다리기 위해서가 아닙니다. 그런 식으로 작동하지 않습니다. 예를 들어, 50개의 입력 벡터를 사용하고 훈련 중 노이즈가 될 시장의 모든 추가 부분을 이미 폐기했으며 이 수의 입력을 사용하여 90-95% 훈련 품질의 모델을 얻었습니다. M5에서 2개월입니다. 이 전체 사이트를 네트워크에 넣으면 어떻게 될까요? 아무것도. 나는 사용할 수 없는 훨씬 더 나쁜 품질의 모델을 얻을 것입니다. 그리고 사이트는 첫 번째와 두 번째 경우에 두 달 동안 그대로 유지되었습니다. 하지만 결과는 다릅니다.
멋지다, 내가 말할 수 있는 것은, 과거의 혼합 없이 미래의 방향을 예측한다면 나는 55% 이상의 아쿠라시를 얻지 못했습니다. 일반적으로 아쿠라시가 아니라 미래 수익과의 상관관계를 고려하는 것이 좋습니다. 이 수치는 샤프 비율에 비례한다고 말하며, 이는 (물론 거래 비용에 따라 다름) 밝혀질 것입니다. 3%의 상관관계는 연간 SR ~1 -1.5에 충분합니다.
멋지다, 내가 말할 수 있는 것은, 과거의 혼합 없이 미래의 방향을 예측한다면 나는 55% 이상의 아쿠라시를 얻지 못했습니다. 일반적으로 Akurasi가 아닌 미래 수익과의 상관 관계를 고려하는 것이 좋습니다. 이 숫자는 Sharp-ratio에 비례한다고 말하며, 이는 물론 거래 비용에 따라 달라집니다. 3%의 상관관계는 연간 SR ~1 -1.5에 충분합니다.
시간을 줄이지 않고 입력을 수학적으로 필터링하여 훈련 샘플을 줄이려고 하면 신경망의 품질이 확실히 향상됩니다. 따라서 수학에 의해 어리석게 제거되는 불필요한 소음을 제거합니다. 다시 옵티마이저가 발행한 일반화 능력의 값을 적었습니다. 즉, 기간은 동일하지만 결과 네트워크의 품질이 향상되어 환경 보호에 영향을 미칩니다. 임호
마이클 마르쿠카이테스 : 시간을 줄이지 않고 입력을 수학적으로 필터링하여 훈련 샘플을 줄이면 신경망의 품질이 확실히 향상됩니다. 따라서 수학에 의해 어리석게 제거되는 불필요한 소음을 제거합니다. 다시 옵티마이저가 발행한 일반화 능력의 값을 적었습니다. 즉, 기간은 동일하지만 결과 네트워크의 품질이 향상되어 환경 보호에 영향을 미칩니다. 임호
글쎄, 모든 시간이 제공되는 것은 아니지만 신체가 N 포인트 이상인 사람들을 예로 들어 봅시다. 이렇게 하면 샘플링 시간 간격이 아닌 데이터 양을 줄일 수 있습니다. 그리고 그리드는 당신에게 감사 할 것입니다.
우리는 이미 이 주제를 다루었으므로 일반적으로 저는 최근에 전처리를 통해 그리드가 똑같이 작동하도록 돕고 있다고 말할 것입니다. 먼저 Sequenta 자체의 매개변수를 최적화한다고 가정해 보겠습니다. 원칙적으로 Sequenta를 얻습니다. 그리고 이미 득템하고 있는 Sequence가 득템할 수 있도록 네트워크에 부탁드립니다. 그것은 팀 게임입니다. Sequent의 절반은 증가하고 나머지 절반은 그리드가 확보되어 Sequent를 얻는 데 도움이 됩니다. 즉, 나는 국회를 강요하지 않고, 단지 그녀에게 약간의 도움을 요청하고 이 작은 것으로 충분합니다.
글쎄, 모든 시간이 제공되는 것은 아니지만 신체가 N 포인트 이상인 사람들을 예로 들어 봅시다. 이렇게 하면 샘플링 시간 간격이 아닌 데이터 양을 줄일 수 있습니다. 그리고 그리드는 당신에게 감사 할 것입니다.
우리는 이미 이 주제를 다루었으므로 일반적으로 저는 최근에 전처리를 통해 그리드가 똑같이 작동하도록 돕고 있다고 말할 것입니다. 먼저 Sequenta 자체의 매개변수를 최적화한다고 가정해 보겠습니다. 원칙적으로 Sequenta를 얻습니다. 그리고 이미 득템하고 있는 Sequence가 득템할 수 있도록 네트워크에 부탁드립니다. 그것은 팀 게임입니다. Sequent의 절반은 증가하고 나머지 절반은 그리드가 확보되어 Sequent를 얻는 데 도움이 됩니다. 즉, 나는 국회를 강요하지 않고, 단지 그녀에게 약간의 도움을 요청하고 이 작은 것으로 충분합니다.
이 모든 것은 비디오에서 다룰 것입니다 ...
글쎄요, 따라서 귀하의 경우 국회는 그 조건을 만족하는 OOS에 대해서만 그 회의록을 분석합니다. 따라서 우리는 수학적으로 어리석게 걸러낼 수 있는 실제 쓰레기에 네트워크의 잠재력을 낭비하지 않습니다. 어느 것이 더 나은 법으로 간주됩니다.
그리고 이노켄티, 그런 무가치한 프로그래머이자 핸디맨인 저를 유리 레셰토프와 같은 뛰어난 인격체에 비유한 것에 대해 공개적으로 사과합니다. 그의 코드와 작성 방식을 본다면 내가 그의 프로그래밍 방식을 존경하는 방식에 감탄할 것입니다. 네, 옵티마이저를 조정하여 최종 성능을 향상시켰지만 저와 비교하는 것은 어리석은 일입니다. 그에 비하면 나는 늘 수업을 빼먹고 책상 뒤에서 "뭐???"라고 외치는 예비반 남학생에 불과하다. 주제의 본질을 이해하지 못한다. 그래서 사과를 기다리고 있습니다.
확률이 거기에 있고 거기에 확률이 있는 것 같아요...
불확실성은 다르지만 확률(있는 경우)은 항상 확률입니다)
게임 이론에서는 일반적으로 게임 불확실성을 확률적 불확실성으로 줄이려고 합니다. 예를 들어, 혼합 전략에서 내쉬 균형 을 통해.
시장의 경우 확률 모델로의 전환에서 주요 문제는 결과 모델의 상당한 비정상성입니다.
과연, 미친 이혼, 만 꽃 더, 일부 딱따구리는 백만 포인트를 붙이려고합니다! 티키와 안경도 있고...
불확실성은 다르지만 확률(있는 경우)은 항상 확률입니다)
게임 이론에서는 일반적으로 게임 불확실성을 확률적 불확실성으로 줄이려고 합니다. 예를 들어, 혼합 전략에서 내쉬 균형 을 통해.
시장의 경우 확률 모델로의 전환에서 주요 문제는 결과 모델의 상당한 비정상성입니다.
정보의 표시가 정확하기 때문에 모두 ..
고정되지 않은 프로세스에서는 고정된 프로세스처럼 작동하여 "자-센티미터의 해파"를 측정합니다.
먼저 프랙탈 구조를 1차원으로 변환(비정상을 고정으로 변환) 한 다음 패턴/패턴을 찾은 다음 통계/확률을 찾아야 합니다.
그래서 저도 이야기하고 있습니다. 많은 사람들이 하나의 매우 중요한 기본 규칙을 잊고 있습니다. 국회의 도움 없이 문제를 해결할 수 있다면 그렇게 해야 한다. 이 규칙에서 결론은 수학이 허용하는 한 데이터를 수학적으로 보았고 수학이 무력해지면 이미 NN을 적용했다는 것입니다. 즉, 입력 데이터는 최대한 필터링, 평활화, 정규화 등을 해야 합니다. 원칙적으로 수학이 허용하는 만큼만 수학적으로 NN을 적용하기 시작합니다. 그리고 국회에 쓰레기를 싣고 바다에서 날씨를 기다리기 위해서가 아닙니다. 그런 식으로 작동하지 않습니다. 예를 들어, 50개의 입력 벡터를 사용하고 훈련 중 노이즈가 될 시장의 모든 추가 부분을 이미 폐기했으며 이 수의 입력을 사용하여 90-95% 훈련 품질의 모델을 얻었습니다. M5에서 2개월입니다. 이 전체 사이트를 네트워크에 넣으면 어떻게 될까요? 아무것도. 나는 사용할 수 없는 훨씬 더 나쁜 품질의 모델을 얻을 것입니다. 그리고 사이트는 첫 번째와 두 번째 경우에 두 달 동안 그대로 유지되었습니다. 하지만 결과는 다릅니다.
멋지다, 내가 말할 수 있는 것은, 과거의 혼합 없이 미래의 방향을 예측한다면 나는 55% 이상의 아쿠라시를 얻지 못했습니다. 일반적으로 아쿠라시가 아니라 미래 수익과의 상관관계를 고려하는 것이 좋습니다. 이 수치는 샤프 비율에 비례한다고 말하며, 이는 (물론 거래 비용에 따라 다름) 밝혀질 것입니다. 3%의 상관관계는 연간 SR ~1 -1.5에 충분합니다.
멋지다, 내가 말할 수 있는 것은, 과거의 혼합 없이 미래의 방향을 예측한다면 나는 55% 이상의 아쿠라시를 얻지 못했습니다. 일반적으로 Akurasi가 아닌 미래 수익과의 상관 관계를 고려하는 것이 좋습니다. 이 숫자는 Sharp-ratio에 비례한다고 말하며, 이는 물론 거래 비용에 따라 달라집니다. 3%의 상관관계는 연간 SR ~1 -1.5에 충분합니다.
시간을 줄이지 않고 입력을 수학적으로 필터링하여 훈련 샘플을 줄이면 신경망의 품질이 확실히 향상됩니다. 따라서 수학에 의해 어리석게 제거되는 불필요한 소음을 제거합니다. 다시 옵티마이저가 발행한 일반화 능력의 값을 적었습니다. 즉, 기간은 동일하지만 결과 네트워크의 품질이 향상되어 환경 보호에 영향을 미칩니다. 임호
미안하다고?
정보의 표시가 정확하기 때문에 모두 ..
고정되지 않은 프로세스에서는 고정된 프로세스처럼 작동하여 "자-센티미터의 해파"를 측정합니다.
먼저 프랙탈 구조를 1차원으로 변환(비정상을 고정으로 변환) 한 다음 패턴/패턴을 찾은 다음 통계/확률을 찾아야 합니다.
상당한 비정상성의 경우에는 프랙탈 특성이 시간에 따라 변하기 때문에 다중 프랙탈이라고 하는 것이 더 정확합니다. 이러한 변화는 다른 것과 마찬가지로 예측할 수 없습니다.
미안하다고?
글쎄, 모든 시간이 제공되는 것은 아니지만 신체가 N 포인트 이상인 사람들을 예로 들어 봅시다. 이렇게 하면 샘플링 시간 간격이 아닌 데이터 양을 줄일 수 있습니다. 그리고 그리드는 당신에게 감사 할 것입니다.
우리는 이미 이 주제를 다루었으므로 일반적으로 저는 최근에 전처리를 통해 그리드가 똑같이 작동하도록 돕고 있다고 말할 것입니다. 먼저 Sequenta 자체의 매개변수를 최적화한다고 가정해 보겠습니다. 원칙적으로 Sequenta를 얻습니다. 그리고 이미 득템하고 있는 Sequence가 득템할 수 있도록 네트워크에 부탁드립니다. 그것은 팀 게임입니다. Sequent의 절반은 증가하고 나머지 절반은 그리드가 확보되어 Sequent를 얻는 데 도움이 됩니다. 즉, 나는 국회를 강요하지 않고, 단지 그녀에게 약간의 도움을 요청하고 이 작은 것으로 충분합니다.
이 모든 것은 비디오에서 다룰 것입니다 ...
글쎄, 모든 시간이 제공되는 것은 아니지만 신체가 N 포인트 이상인 사람들을 예로 들어 봅시다. 이렇게 하면 샘플링 시간 간격이 아닌 데이터 양을 줄일 수 있습니다. 그리고 그리드는 당신에게 감사 할 것입니다.
우리는 이미 이 주제를 다루었으므로 일반적으로 저는 최근에 전처리를 통해 그리드가 똑같이 작동하도록 돕고 있다고 말할 것입니다. 먼저 Sequenta 자체의 매개변수를 최적화한다고 가정해 보겠습니다. 원칙적으로 Sequenta를 얻습니다. 그리고 이미 득템하고 있는 Sequence가 득템할 수 있도록 네트워크에 부탁드립니다. 그것은 팀 게임입니다. Sequent의 절반은 증가하고 나머지 절반은 그리드가 확보되어 Sequent를 얻는 데 도움이 됩니다. 즉, 나는 국회를 강요하지 않고, 단지 그녀에게 약간의 도움을 요청하고 이 작은 것으로 충분합니다.
이 모든 것은 비디오에서 다룰 것입니다 ...