달라지는 것은 데이터가 아니라 결과라는 점을 지적하고 싶었지만, 이제 모델 구성에 참여하지 않은 표본에 주변 데이터에 대한 정보를 실제로 추가하면 어떨까? 트리의 예일 경우 마지막 분할 전에 다른 예측 변수에 대한 통계를 살펴보고 통계적으로 긍정적인 분류 옵션을 표시하는 예측 변수를 식별하고 이러한 예측 변수가 마지막 분할의 예측 변수와 상관 관계가 없는지 확인합니다. 샘플을 선택하면 마지막 분할을 선택할 때 고려되지 않은 시장 상태에 대한 추가 정보가 있습니다. 나무는 탐욕의 원리에 따라 만들어 지며, 마지막 쪼개기에서는 보통 예측자들 사이에서 경쟁이 벌어집니다.
그러면 A>X뿐만 아니라 A>X1 && B >X2 && C>X3 으로 분할됩니다. 환경에 대한 정보를 고려하십시오.
마지막 분할뿐만 아니라 각 분할에서 모든 예측 변수에서 가장 좋은 분할이 선택됩니다. 예측자는 루프에서 정렬되고 중첩 루프에서는 다르게 분할되며 이러한 분할로 데이터가 얼마나 더 깨끗해졌는지 기억합니다. 그런 다음 그들은 가장 좋은 것을 취합니다.
기사에 따르면 ""아날로그" 기술을 사용하면 디지털 0 및 1 형식의 데이터를 사용할 때보다 정확도가 낮다는 가정으로 벡터 행렬을 곱할 때 거의 동일한 결과를 얻을 수 있습니다. " 정확도는 툰드라/사막의 주변 온도, 전원을 켠 후 칩 자체의 가열, 시간이 지남에 따라 일부 요소의 매개변수도 부동합니다. 또한 노이즈는 값을 변경하며, 그 중 일부는 현장에, 일부는 전력선 아래, 다른 일부는 도시에, 세 번째는 무선 송신기 근처에 있습니다. 대략적인 계산의 경우 + -20%가 가능합니다.
이것은 계산이 아니라 아날로그 신호 보드에서 직접 측정한 값으로, 자체적으로 더하고 뺀 다음 나중에 곱하고 나눌 수 있습니다. 물론 이것은 하나의 작업이기 때문에 계산보다 빠릅니다. 그런 다음 디지털화합니다. 나는 아날로그 입력의 구조 측면에서 생각합니다. 그 다음 아날로그 신호의 가산기 또는 분배기, 그리고 결국에는 특정 셀에 미터가 있고 많은 셀과 액세스할 수 있습니다. 충전 연결이 있는 장치 유형은 카메라의 매트릭스, 레이저 거리 측정기입니다. 그들은 입력에서 광전지로부터 아날로그 신호를 수신하고, 내가 그렇게 말할 수 있다면 신호를 측정하고, 수치를 제공합니다.
ADC 셀 끝에서 DAC 시작 시 수정됨. CCD는 셀에서 0 또는 1을 생성하므로 무언가를 측정하고 있다는 것은 완전히 사실이 아닙니다.
마지막 분할뿐만 아니라 각 분할에서 모든 예측 변수에서 가장 좋은 분할이 선택됩니다. 예측자는 루프에서 정렬되고 중첩 루프에서는 다르게 분할되며 이러한 분할로 데이터가 얼마나 더 깨끗해졌는지 기억합니다. 그런 다음 그들은 가장 좋은 것을 취합니다.
그래도 아이디어를 전달하는 것이 얼마나 어려운지 흥미롭습니다 :) 물론 여기에 쓴 것은 모두가 알고 있는 소식이 아닙니다. 나는 마지막 분할에서 예측 변수의 병렬 값 측정을 저장하는 것에 대해 이야기하고 있지만 전부는 아니지만 결과가 선택된 것과 비슷하지만 동시에 전체 샘플에서 서로 상관 관계가 없습니다. . 이 경우 하나의 분할을 기준으로 하지 않고 이를 강화하는 다른 분할을 고려하여 하위 도메인에서 결정이 내려집니다. 지금 비슷한 일을 하고 있는데, 잎사귀를 그룹화할 때 지원자가 제어할 수 없게 되고 여기에서는 모든 잎사귀에 대해 이 작업을 강제로 수행해야 합니다.
도서관 :
기사에 따르면 ""아날로그" 기술을 사용하면 디지털 0 및 1 형식의 데이터를 사용할 때보다 정확도가 낮다는 가정으로 벡터 행렬을 곱할 때 거의 동일한 결과를 얻을 수 있습니다. "
정확도는 툰드라/사막의 주변 온도, 전원을 켠 후 칩 자체의 가열에 따라 부동하며 시간이 지남에 따라 일부 요소의 매개변수도 부동합니다. 또한 노이즈는 값을 변경하며, 그 중 일부는 현장에, 일부는 전력선 아래, 다른 일부는 도시에, 세 번째는 무선 송신기 근처에 있습니다. 대략적인 계산의 경우 + -20%가 가능합니다.
온도 변화에 대한 의존성을 알고 온도를 안정화할 수 있으며 중간 디지털 결과와 출력에서도 수정할 수 있습니다.
이것은 계산이 아니라 아날로그 신호 보드에서 직접 측정한 값으로, 자체적으로 더하고 뺀 다음 나중에 곱하고 나눌 수 있습니다. 물론 이것은 하나의 작업이기 때문에 계산보다 빠릅니다. 그런 다음 디지털화합니다. 나는 아날로그 입력의 구조 측면에서 생각합니다. 그 다음 아날로그 신호의 가산기 또는 분배기, 그리고 결국에는 특정 셀에 미터가 있고 많은 셀과 액세스할 수 있습니다. 충전 연결이 있는 장치 유형은 카메라의 매트릭스, 레이저 거리 측정기입니다. 그들은 광전지의 입력에서 아날로그 신호를 수신하고 내가 말할 수 있다면 신호를 측정하고 수치를 제공합니다.
ADC 셀 끝에서 DAC 시작 시 수정됨. CCD는 셀에서 0 또는 1을 생성하므로 무언가를 측정하고 있다는 것은 완전히 사실이 아닙니다.
이전에는 내부에 굴절이 있는 투명한 백금 형태의 NS에 대해 여기에 게시했습니다. 빛은 한쪽에서 들어온 다음 광학 법칙에 따라 재분배되어 다른 곳으로 나옵니다. 비슷한 것이 여기에 있어야 한다고 생각합니다. 더 빠른 데이터 처리 속도를 제공합니다.
그러나 ADC의 도움으로 아날로그 계산, 지수를 수행하는 방법이 완전히 명확하지 않습니다 ...
그래도 아이디어를 전달하는 것이 얼마나 어려운지 흥미롭습니다 :) 물론 여기에 쓴 것은 모두가 알고 있는 소식이 아닙니다. 나는 마지막 분할에서 예측 변수의 병렬 값 측정을 저장하는 것에 대해 이야기하고 있지만 전부는 아니지만 결과가 선택된 것과 비슷하지만 동시에 전체 샘플에서 서로 상관 관계가 없습니다. . 이 경우 하나의 분할을 기준으로 하지 않고 이를 강화하는 다른 분할을 고려하여 하위 도메인에서 결정이 내려집니다. 지금 비슷한 일을 하고 있는데, 잎사귀를 그룹화할 때 지원자가 제어할 수 없게 되고 여기에서는 모든 잎사귀에 대해 이 작업을 강제로 수행해야 합니다.
사실이야 일련의 작업을 즉시 설명하는 것이 좋을 것입니다 ... 다시 한 번 귀하의 설명에 대해 생각하고 다음 순서로 가정합니다.
1. 기차에 있는 모든 예측 변수의 상관 관계를 계산합니다. 2. 나무 만들기 3. 마지막 스플릿에서 예를 들어 마지막 100개의 베스트 스플릿을 기억하십시오. 최대 100개까지 선택 가능합니다. 4. 이 100개 중에서 가장 좋은 분할의 예측 변수와 상관 관계가 없고 서로 상관 관계가 없는 5개를 선택합니다.
또한 이 5가지 다른 분할 중 어느 것을 선택해야 하는지 명확하지 않습니까? 무작위인 경우 각 트리에 무작위 예측자를 제공하고 트리를 구축하는 무작위 숲 의 유사체가 있습니다. 평균이라면 다시 그 경우와 유사합니다. 숲, 숲은 랜덤 트리의 예측에서 최종 예측의 산술 평균을 찾습니다.
이전에 나는 내부에 굴절이 있는 투명한 백금 형태의 NS에 대해 여기에 게시했습니다. 빛은 한쪽에서 들어온 다음 광학 법칙에 따라 재분배되어 다른 곳으로 나옵니다. 비슷한 것이 여기에 있어야한다고 생각합니다. 실제로 더 빠른 데이터 처리 속도를 제공합니다.
그러나 ADC의 도움으로 아날로그 계산, 지수를 수행하는 방법이 완전히 명확하지 않습니다 ...
아니요, 아날로그 작업은 합계, 빼기, 곱하기, 나누기 및 아마도 더 복잡한 로그 종속성, 지수 함수입니다. 그리고 이것은 계산이 아니라 각 셀의 아날로그 장치입니다. 그리고 DAC와 ADC는 입력 출력으로 계산에 참여하지 않고 수치를 제공합니다.
Neumann 아키텍처에서 프로시저와 데이터는 모두 메모리에 저장되며 프로시저와 데이터에 대한 병렬 액세스, 데이터에 대한 액세스, 프로시저에 대한 액세스 및 다시 데이터에 대한 액세스가 없으므로 데이터 처리에 제한이 있습니다. 그리고 여기에서 절차는 작은 장치로 각 셀에 연결되며 데이터에 액세스하여 즉시 절차에 액세스할 수 있습니다.
그건 그렇고, UII 웨비나에 누가 있었나요???? 제가 예전에 링크 올렸었죠???
멋지네요. 12월까지 생각을 가지고 타이핑할 수 있는 장치와 소프트웨어를 개발하기를 원합니다. 대체적으로 나는 그들이 말하는 내용이 좋았고 흥미로웠다!!!!! 누구였어???
말하지 않겠지만 아날로그 숫자는 바로 값이고 디지털 숫자는 이 숫자로 변환해야 한다고 생각합니다.
이제 프로세서가 가열되고 시간이 지남에 따라 아날로그가 떠다니고(오류가 발생함) 추가로 많은 소음이 발생하지 않을까 걱정됩니다.
아날로그 계산만으로 오류와 노이즈를 0으로 줄일 수 있습니다.
간단한 예 - 고급 오디오 장비는 샘플링과 결과적 으로 정확도의 손실 을 피하기 위해 동일한 튜브입니다.
그건 그렇고, UII 웨비나에 누가 있었나요???? 제가 예전에 링크 올렸었죠???
멋지네요. 12월까지 생각을 가지고 타이핑할 수 있는 장치와 소프트웨어를 개발하기를 원합니다. 대체적으로 나는 그들이 말하는 내용이 좋았고 흥미로웠다!!!!! 누구였어???
우리는 이미 전기 자전거용 멋진 모터를 발명하고 언덕 너머로 특허를 판매했지만 여기에서는 아무도 필요하지 않습니다.
생각과 칩으로 타이핑하는 것은 사탄주의이며 일반적으로 교회를 반대합니다.
달라지는 것은 데이터가 아니라 결과라는 점을 지적하고 싶었지만, 이제 모델 구성에 참여하지 않은 표본에 주변 데이터에 대한 정보를 실제로 추가하면 어떨까? 트리의 예일 경우 마지막 분할 전에 다른 예측 변수에 대한 통계를 살펴보고 통계적으로 긍정적인 분류 옵션을 표시하는 예측 변수를 식별하고 이러한 예측 변수가 마지막 분할의 예측 변수와 상관 관계가 없는지 확인합니다. 샘플을 선택하면 마지막 분할을 선택할 때 고려되지 않은 시장 상태에 대한 추가 정보가 있습니다. 나무는 탐욕의 원리에 따라 만들어 지며, 마지막 쪼개기에서는 보통 예측자들 사이에서 경쟁이 벌어집니다.
그러면 A>X뿐만 아니라 A>X1 && B >X2 && C >X3 으로 분할됩니다. 환경에 대한 정보를 고려하십시오.
마지막 분할뿐만 아니라 각 분할에서 모든 예측 변수에서 가장 좋은 분할이 선택됩니다. 예측자는 루프에서 정렬되고 중첩 루프에서는 다르게 분할되며 이러한 분할로 데이터가 얼마나 더 깨끗해졌는지 기억합니다. 그런 다음 그들은 가장 좋은 것을 취합니다.
기사에 따르면 ""아날로그" 기술을 사용하면 디지털 0 및 1 형식의 데이터를 사용할 때보다 정확도가 낮다는 가정으로 벡터 행렬을 곱할 때 거의 동일한 결과를 얻을 수 있습니다. "
정확도는 툰드라/사막의 주변 온도, 전원을 켠 후 칩 자체의 가열, 시간이 지남에 따라 일부 요소의 매개변수도 부동합니다. 또한 노이즈는 값을 변경하며, 그 중 일부는 현장에, 일부는 전력선 아래, 다른 일부는 도시에, 세 번째는 무선 송신기 근처에 있습니다.
대략적인 계산의 경우 + -20%가 가능합니다.
기사 에서 어떤 종류의 아날로그 계산 - 누가 이해 했습니까?
이것은 계산이 아니라 아날로그 신호 보드에서 직접 측정한 값으로, 자체적으로 더하고 뺀 다음 나중에 곱하고 나눌 수 있습니다. 물론 이것은 하나의 작업이기 때문에 계산보다 빠릅니다. 그런 다음 디지털화합니다. 나는 아날로그 입력의 구조 측면에서 생각합니다. 그 다음 아날로그 신호의 가산기 또는 분배기, 그리고 결국에는 특정 셀에 미터가 있고 많은 셀과 액세스할 수 있습니다. 충전 연결이 있는 장치 유형은 카메라의 매트릭스, 레이저 거리 측정기입니다. 그들은 입력에서 광전지로부터 아날로그 신호를 수신하고, 내가 그렇게 말할 수 있다면 신호를 측정하고, 수치를 제공합니다.
ADC 셀 끝에서 DAC 시작 시 수정됨. CCD는 셀에서 0 또는 1을 생성하므로 무언가를 측정하고 있다는 것은 완전히 사실이 아닙니다.
마지막 분할뿐만 아니라 각 분할에서 모든 예측 변수에서 가장 좋은 분할이 선택됩니다. 예측자는 루프에서 정렬되고 중첩 루프에서는 다르게 분할되며 이러한 분할로 데이터가 얼마나 더 깨끗해졌는지 기억합니다. 그런 다음 그들은 가장 좋은 것을 취합니다.
그래도 아이디어를 전달하는 것이 얼마나 어려운지 흥미롭습니다 :) 물론 여기에 쓴 것은 모두가 알고 있는 소식이 아닙니다. 나는 마지막 분할에서 예측 변수의 병렬 값 측정을 저장하는 것에 대해 이야기하고 있지만 전부는 아니지만 결과가 선택된 것과 비슷하지만 동시에 전체 샘플에서 서로 상관 관계가 없습니다. . 이 경우 하나의 분할을 기준으로 하지 않고 이를 강화하는 다른 분할을 고려하여 하위 도메인에서 결정이 내려집니다. 지금 비슷한 일을 하고 있는데, 잎사귀를 그룹화할 때 지원자가 제어할 수 없게 되고 여기에서는 모든 잎사귀에 대해 이 작업을 강제로 수행해야 합니다.
기사에 따르면 ""아날로그" 기술을 사용하면 디지털 0 및 1 형식의 데이터를 사용할 때보다 정확도가 낮다는 가정으로 벡터 행렬을 곱할 때 거의 동일한 결과를 얻을 수 있습니다. "
정확도는 툰드라/사막의 주변 온도, 전원을 켠 후 칩 자체의 가열에 따라 부동하며 시간이 지남에 따라 일부 요소의 매개변수도 부동합니다. 또한 노이즈는 값을 변경하며, 그 중 일부는 현장에, 일부는 전력선 아래, 다른 일부는 도시에, 세 번째는 무선 송신기 근처에 있습니다.
대략적인 계산의 경우 + -20%가 가능합니다.
온도 변화에 대한 의존성을 알고 온도를 안정화할 수 있으며 중간 디지털 결과와 출력에서도 수정할 수 있습니다.
진공관 트랜지스터 같은 것은 아주 작은 것 같습니다.
사실 파도와 함께 어떤 행동? 들어오는 데이터가 다항식으로 변환된 다음 다항식이 파동으로 변환되고 파동이 어떻게든 "푸시/병합"합니까?
이것은 계산이 아니라 아날로그 신호 보드에서 직접 측정한 값으로, 자체적으로 더하고 뺀 다음 나중에 곱하고 나눌 수 있습니다. 물론 이것은 하나의 작업이기 때문에 계산보다 빠릅니다. 그런 다음 디지털화합니다. 나는 아날로그 입력의 구조 측면에서 생각합니다. 그 다음 아날로그 신호의 가산기 또는 분배기, 그리고 결국에는 특정 셀에 미터가 있고 많은 셀과 액세스할 수 있습니다. 충전 연결이 있는 장치 유형은 카메라의 매트릭스, 레이저 거리 측정기입니다. 그들은 광전지의 입력에서 아날로그 신호를 수신하고 내가 말할 수 있다면 신호를 측정하고 수치를 제공합니다.
ADC 셀 끝에서 DAC 시작 시 수정됨. CCD는 셀에서 0 또는 1을 생성하므로 무언가를 측정하고 있다는 것은 완전히 사실이 아닙니다.
이전에는 내부에 굴절이 있는 투명한 백금 형태의 NS에 대해 여기에 게시했습니다. 빛은 한쪽에서 들어온 다음 광학 법칙에 따라 재분배되어 다른 곳으로 나옵니다. 비슷한 것이 여기에 있어야 한다고 생각합니다. 더 빠른 데이터 처리 속도를 제공합니다.
그러나 ADC의 도움으로 아날로그 계산, 지수를 수행하는 방법이 완전히 명확하지 않습니다 ...
그래도 아이디어를 전달하는 것이 얼마나 어려운지 흥미롭습니다 :) 물론 여기에 쓴 것은 모두가 알고 있는 소식이 아닙니다. 나는 마지막 분할에서 예측 변수의 병렬 값 측정을 저장하는 것에 대해 이야기하고 있지만 전부는 아니지만 결과가 선택된 것과 비슷하지만 동시에 전체 샘플에서 서로 상관 관계가 없습니다. . 이 경우 하나의 분할을 기준으로 하지 않고 이를 강화하는 다른 분할을 고려하여 하위 도메인에서 결정이 내려집니다. 지금 비슷한 일을 하고 있는데, 잎사귀를 그룹화할 때 지원자가 제어할 수 없게 되고 여기에서는 모든 잎사귀에 대해 이 작업을 강제로 수행해야 합니다.
사실이야 일련의 작업을 즉시 설명하는 것이 좋을 것입니다 ...
다시 한 번 귀하의 설명에 대해 생각하고 다음 순서로 가정합니다.
1. 기차에 있는 모든 예측 변수의 상관 관계를 계산합니다.
2. 나무 만들기
3. 마지막 스플릿에서 예를 들어 마지막 100개의 베스트 스플릿을 기억하십시오. 최대 100개까지 선택 가능합니다.
4. 이 100개 중에서 가장 좋은 분할의 예측 변수와 상관 관계가 없고 서로 상관 관계가 없는 5개를 선택합니다.
또한 이 5가지 다른 분할 중 어느 것을 선택해야 하는지 명확하지 않습니까?
무작위인 경우 각 트리에 무작위 예측자를 제공하고 트리를 구축하는 무작위 숲 의 유사체가 있습니다.
평균이라면 다시 그 경우와 유사합니다. 숲, 숲은 랜덤 트리의 예측에서 최종 예측의 산술 평균을 찾습니다.
이전에 나는 내부에 굴절이 있는 투명한 백금 형태의 NS에 대해 여기에 게시했습니다. 빛은 한쪽에서 들어온 다음 광학 법칙에 따라 재분배되어 다른 곳으로 나옵니다. 비슷한 것이 여기에 있어야한다고 생각합니다. 실제로 더 빠른 데이터 처리 속도를 제공합니다.
그러나 ADC의 도움으로 아날로그 계산, 지수를 수행하는 방법이 완전히 명확하지 않습니다 ...
아니요, 아날로그 작업은 합계, 빼기, 곱하기, 나누기 및 아마도 더 복잡한 로그 종속성, 지수 함수입니다. 그리고 이것은 계산이 아니라 각 셀의 아날로그 장치입니다. 그리고 DAC와 ADC는 입력 출력으로 계산에 참여하지 않고 수치를 제공합니다.
Neumann 아키텍처에서 프로시저와 데이터는 모두 메모리에 저장되며 프로시저와 데이터에 대한 병렬 액세스, 데이터에 대한 액세스, 프로시저에 대한 액세스 및 다시 데이터에 대한 액세스가 없으므로 데이터 처리에 제한이 있습니다. 그리고 여기에서 절차는 작은 장치로 각 셀에 연결되며 데이터에 액세스하여 즉시 절차에 액세스할 수 있습니다.