내 결과는 여기 에 자세히 나와 있습니다. 유효성 검사를 위해 원래 행에 -1을 곱합니다.
얘들아, 그런 화제는 갔으니까 해보자, 서로 존중하자. 그래서 대상의 다른 입력과 함께 하나의 파일을 나에게 보냈습니다. 어떻게 그것이 데이터에 직접 접착되어야 했는지 아니면 그 반대의 경우도 마찬가지였습니까? 그리고 교육을 위해 입력 데이터에 서명하는 첫 번째 줄을 가져오고 마지막 열은 대상이고 첫 번째 열은 줄 번호가 될 수도 있고 아닐 수도 있습니다. 파일을 원하는 형식으로 가져오는 데 더 많은 시간을 할애했습니다.
솔직히 이런 결과는 처음 봅니다. VTRIT은 0개의 유용한 입력을 보여주었습니다. 이것은 대상이 혼합되지 않았기 때문에 매크로 자체 때문이라고 생각합니다. 수업은 서로를 따릅니다. 그러나 사실은 대상에 대한 유용한 데이터가 없습니다.
옵티마이저에서 맨 아래에서 시작되었습니다. 그는 4개의 인풋에서 8개의 인풋으로 레이즈할 수 있었지만, 이것으로 훈련의 질은 많이 부족했습니다.
이것은 그가 상승할 수 있는 최대치이며 이 품질의 모델을 얻는 것은 불가능합니다. 모형 저장은 일반 일반화 능력의 85% 이상부터 시작하는데, 보시다시피 63.51 이상부터는 오르지 않을 것이라고 생각합니다. 위에서 지적한 대로 파일을 어셈블하려고 시도하지만 대상 함수가 대체(가능하면 RET)하고 처리할 수 있도록 행을 섞어야 합니다.
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옵티마이저에서 맨 아래에서 시작되었습니다. 그는 4개의 인풋에서 8개의 인풋으로 레이즈할 수 있었지만, 이것으로 훈련의 질은 많이 부족했습니다.
이것은 그가 상승할 수 있는 최대치이며 이 품질의 모델을 얻는 것은 불가능합니다. 모형 저장은 일반 일반화 능력의 85% 이상부터 시작하는데, 보시다시피 63.51 이상부터는 오르지 않을 것이라고 생각합니다. 위에서 지적한 대로 파일을 어셈블하려고 시도하지만 대상 함수가 대체(가능하면 RET)하고 처리할 수 있도록 행을 섞어야 합니다.
알겠습니다.
일반적으로 모든 입력이 유용해야 하는데, 입력 수가 80개로 줄어들면 결과가 크게 저하됩니다. 이것은 실제 시스템입니다. 아마도 그들은 자동차, 지그재그를 사용합니다. 나는 그들의 기간도 알려지지 않았습니다. 네트워크 자체가 모든 것을 복원합니다. Google 드라이브가 있으면 내 버전을 던져서 놀 수 있습니다.
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아직 관심이 있습니까? 예제를 혼합하려면 수정해야 합니다.
글쎄, 먼저 육안으로 볼 수있는 많은 지연이 있습니다. 파일을 준비하고 실행하겠습니다....
예, 망쳤습니다) 분명히 글리치는 모두 구문 분석할 때 또는 읽기가 진행 중인 데이터에서 발생합니다.
정규화는 편리하지 않을 것입니다. 좋은 소식을 위해서는 터미널에 보관된 뉴스 데이터, 정기적으로 다운로드할 수 있는 기능 및 작업을 위한 서비스가 필요 합니다. 아카이브가 없다고 생각합니다) 하지만 제작자의 입장으로 보면 사용자가 말을 하기 전까지는 어떤 종류가 필요한지 움직이지 않고 있으면 유료 버전으로 먼저 갑니다. )
그리고 그는 모든 입력을 사용할 수 있습니다, 당신은 100개 미만의 입력을 할 수 없습니다
50개의 입력에서 최고는 50%입니다.
내가 작업하는 동안 이해한 한, 대상과 관련하여 레벨 형성을 위해 각 열을 개별적으로 살펴보고 각 열에는 계수가 할당됩니다. 실제로, 귀하의 경우 대상과 관련하여 열을 서로 비교합니다. 열 중 어느 것도 임계값을 초과할 수 없으며 모든 열이 false로 표시되었습니다. 나는 지금 이 데이터의 전처리에 관한 기사를 쓰고 있는데, 거기에는 흥미로운 것들이 많이 있습니다. 규칙 중 하나는 막대가 목표와 상관 관계가 있어야 하고 다른 막대와 상관 관계가 없어야 한다고 되어 있으며 귀하의 경우에는 서로 매우 높은 상관 관계를 가지므로 완전히 쓸모 없게 됩니다. 잠깐만 다른거 확인해볼게....
마이클 마르쿠카이테스 : 내가 작업하는 동안 이해한 한, 대상과 관련하여 레벨 형성을 위해 각 열을 개별적으로 살펴보고 각 열에는 계수가 할당됩니다. 실제로, 귀하의 경우 대상과 관련하여 열을 서로 비교합니다. 열 중 어느 것도 임계값을 초과할 수 없으며 모든 열이 false로 표시되었습니다. 저는 지금 이 데이터를 사전 처리하는 방법에 대한 기사를 작성 중이며 거기에는 흥미로운 내용이 많이 있습니다. 규칙 중 하나는 막대가 목표와 상관 관계가 있어야 하고 다른 막대와 상관 관계가 없어야 한다고 되어 있으며 귀하의 경우에는 서로 매우 높은 상관 관계를 가지므로 완전히 쓸모 없게 됩니다. 잠깐만 다른거 확인해볼게....
아주 표준적인 상황은 아닙니다. 일반적으로 오실레이터는 일부 현실을 가져와 네트워크에 공급합니다. 이 지표는 기간에 따라 계산을 위해 특정 수의 과거 막대를 사용합니다. 필자의 경우 네트워크는 먼저 이러한 지표를 읽은 다음 이를 사용하여 답변을 제공하므로 과거 가격 값을 알아야 합니다.
아주 표준적인 상황은 아닙니다. 일반적으로 오실레이터는 일부 현실을 가져와 네트워크에 공급합니다. 이 지표는 기간에 따라 계산을 위해 특정 수의 과거 막대를 사용합니다. 필자의 경우 네트워크는 먼저 이러한 지표를 읽은 다음 이를 사용하여 답변을 제공하므로 과거 가격 값을 알아야 합니다.
내 더티 파일은 24개 리그를 차지하는 7700개 열로 구성되어 있으므로 계속하지 말고 여기를 보세요. 여기 당신의 파일이 있습니다
그리고 여기 내꺼야
차이점은 무엇입니까???? 나는 게으르지 않을 것입니다. 주성분을 분석할 때 각 열이 고유한 좌표계인 경우 서로 다른 열의 점이 하나의 공통 좌표계에 표시될 수 있는 경우 해당 열을 그룹화할 수 있는 것이 중요합니다. 해석은 간단합니다. 수직 및 수평 벡터가 많을수록 좋습니다. 당신은 이 멍청 하게 균일한 자리를 가지고 있습니다.
내 결과는 여기 에 자세히 나와 있습니다. 유효성 검사를 위해 원래 행에 -1을 곱합니다.
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솔직히 이런 결과는 처음 봅니다. VTRIT은 0개의 유용한 입력을 보여주었습니다. 이것은 대상이 혼합되지 않았기 때문에 매크로 자체 때문이라고 생각합니다. 수업은 서로를 따릅니다. 그러나 사실은 대상에 대한 유용한 데이터가 없습니다.
옵티마이저에서 맨 아래에서 시작되었습니다. 그는 4개의 인풋에서 8개의 인풋으로 레이즈할 수 있었지만, 이것으로 훈련의 질은 많이 부족했습니다.
이것은 그가 상승할 수 있는 최대치이며 이 품질의 모델을 얻는 것은 불가능합니다. 모형 저장은 일반 일반화 능력의 85% 이상부터 시작하는데, 보시다시피 63.51 이상부터는 오르지 않을 것이라고 생각합니다. 위에서 지적한 대로 파일을 어셈블하려고 시도하지만 대상 함수가 대체(가능하면 RET)하고 처리할 수 있도록 행을 섞어야 합니다.
얘들아, 그런 화제는 갔으니까 해보자, 서로 존중하자. 그래서 대상의 다른 입력과 함께 하나의 파일을 나에게 보냈습니다. 어떻게 그것이 데이터에 직접 접착되어야 했는지 아니면 그 반대의 경우도 마찬가지였습니까? 그리고 교육을 위해 입력 데이터에 서명하는 첫 번째 줄을 가져오고 마지막 열은 대상이고 첫 번째 열은 줄 번호가 될 수도 있고 아닐 수도 있습니다. 파일을 원하는 형식으로 가져오는 데 더 많은 시간을 할애했습니다.
솔직히 이런 결과는 처음 봅니다. VTRIT은 0개의 유용한 입력을 보여주었습니다. 이것은 대상이 혼합되지 않았기 때문에 매크로 자체 때문이라고 생각합니다. 수업이 서로 이어집니다. 그러나 사실은 대상에 대한 유용한 데이터가 없습니다.
옵티마이저에서 맨 아래에서 시작되었습니다. 그는 4개의 인풋에서 8개의 인풋으로 레이즈할 수 있었지만, 이것으로 훈련의 질은 많이 부족했습니다.
이것은 그가 상승할 수 있는 최대치이며 이 품질의 모델을 얻는 것은 불가능합니다. 모형 저장은 일반 일반화 능력의 85% 이상부터 시작하는데, 보시다시피 63.51 이상부터는 오르지 않을 것이라고 생각합니다. 위에서 지적한 대로 파일을 어셈블하려고 시도하지만 대상 함수가 대체(가능하면 RET)하고 처리할 수 있도록 행을 섞어야 합니다.
알겠습니다.
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알겠습니다.
일반적으로 모든 입력이 유용해야 하는데, 입력 수가 80개로 줄어들면 결과가 크게 저하됩니다. 이것은 실제 시스템입니다. 아마도 그들은 자동차, 지그재그를 사용합니다. 나는 그들의 기간도 알려지지 않았습니다. 네트워크 자체가 모든 것을 복원합니다. Google 드라이브가 있으면 내 버전을 던져서 놀 수 있습니다.
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투자 위젯에서 가져온 것과 동일한 forexprotools인 것 같습니다.
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글쎄, 먼저 육안으로 볼 수있는 많은 지연이 있습니다. 파일을 준비하고 실행하겠습니다....
그리드에는 메모리가 없으므로 지연을 적용해야 합니다.
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VTRIT에 따르면 입력 중 어느 것도 대상과 관련이 없습니다. 질문이 마감되었습니다.
그리고 그는 모든 입력을 사용할 수 있습니다. 당신은 100개 미만의 입력을 할 수 없습니다
50개의 입력이 있는 경우 최고의 오류는 0.5입니다.
그리고 그는 모든 입력을 사용할 수 있습니다, 당신은 100개 미만의 입력을 할 수 없습니다
50개의 입력에서 최고는 50%입니다.
내가 작업하는 동안 이해한 한, 대상과 관련하여 레벨 형성을 위해 각 열을 개별적으로 살펴보고 각 열에는 계수가 할당됩니다. 실제로, 귀하의 경우 대상과 관련하여 열을 서로 비교합니다. 열 중 어느 것도 임계값을 초과할 수 없으며 모든 열이 false로 표시되었습니다. 저는 지금 이 데이터를 사전 처리하는 방법에 대한 기사를 작성 중이며 거기에는 흥미로운 내용이 많이 있습니다. 규칙 중 하나는 막대가 목표와 상관 관계가 있어야 하고 다른 막대와 상관 관계가 없어야 한다고 되어 있으며 귀하의 경우에는 서로 매우 높은 상관 관계를 가지므로 완전히 쓸모 없게 됩니다. 잠깐만 다른거 확인해볼게....
아주 표준적인 상황은 아닙니다. 일반적으로 오실레이터는 일부 현실을 가져와 네트워크에 공급합니다. 이 지표는 기간에 따라 계산을 위해 특정 수의 과거 막대를 사용합니다. 필자의 경우 네트워크는 먼저 이러한 지표를 읽은 다음 이를 사용하여 답변을 제공하므로 과거 가격 값을 알아야 합니다.
아주 표준적인 상황은 아닙니다. 일반적으로 오실레이터는 일부 현실을 가져와 네트워크에 공급합니다. 이 지표는 기간에 따라 계산을 위해 특정 수의 과거 막대를 사용합니다. 필자의 경우 네트워크는 먼저 이러한 지표를 읽은 다음 이를 사용하여 답변을 제공하므로 과거 가격 값을 알아야 합니다.
내 더티 파일은 24개 리그를 차지하는 7700개 열로 구성되어 있으므로 계속하지 말고 여기를 보세요. 여기 당신의 파일이 있습니다
그리고 여기 내꺼야
차이점은 무엇입니까???? 나는 게으르지 않을 것입니다. 주성분을 분석할 때 각 열이 고유한 좌표계인 경우 서로 다른 열의 점이 하나의 공통 좌표계에 표시될 수 있는 경우 해당 열을 그룹화할 수 있는 것이 중요합니다. 해석은 간단합니다. 수직 및 수평 벡터가 많을수록 좋습니다. 당신은 이 멍청 하게 균일한 자리를 가지고 있습니다.