젠장, 함수는 소스와 예측 간에 선형적이고 복잡하지 않습니다. 그러나 처음에는 예측을 일치시키고 수정하기 위해. 따라서 상관 관계는 일반적으로 양수입니다. 선형이 아닙니다. 그리고 예측의 차이 알고리즘 없이. 데이터는 정확한 예측을 위해 준비됩니다. 그러나 이 모든 것만으로는 여전히 신뢰할 수 있는 예측에 충분하지 않습니다.))))
젠장, 함수는 소스와 예측 간에 선형적이고 복잡하지 않습니다. 그러나 처음에는 예측을 일치시키고 수정하기 위해. 따라서 상관 관계는 일반적으로 양수입니다. 선형이 아닙니다. 그리고 예측의 차이 알고리즘 없이. 데이터는 정확한 예측을 위해 준비됩니다. 그러나 이 모든 것만으로는 여전히 신뢰할 수 있는 예측에 충분하지 않습니다.))))
F-i는 단순 선형이고 p는 오차의 제곱입니다. elibrarius가 언급했듯이 그냥 계수라고 합시다. 그러나 이것을 묻는 사람은 이해하지 못할 수도 있으므로 백분율로 변환했습니다. 우리는 모두를 위해 이 매우 중요한 주제에 대해 계속 논의할 수 있습니다 🤣🤣🤣
글쎄, 우리는 다른 것에 대해 이야기하고 있습니다. p 제곱 오차는 예측의 추정치입니다. 의존성보다는 - 예측에 대한 입력 데이터의 기능. 평가는 간단하고 데이터는 실제적이고 예측적이지만 초기 예측 데이터에 대한 의존성은 복잡합니다. 그리고 그들은 일반적으로하지 않습니다. 복잡한. 결과를 평가하기가 더 쉽습니다.
글쎄, 우리는 다른 것에 대해 이야기하고 있습니다. p 제곱 오차는 예측의 추정치입니다. 의존성보다는 - 예측에 대한 입력 데이터의 기능. 평가는 간단하고 데이터는 실제적이고 예측적이지만 초기 예측 데이터에 대한 의존성은 복잡합니다. 그리고 그들은 일반적으로하지 않습니다. 복잡한. 결과를 평가하는 것이 더 쉽습니다.
글쎄, 그는 모델이 의존성을 보일지 여부를 결과에 물었습니다. 클래식은 그렇지 않습니다. 어쩌면 까다로운 사람이 줄 것입니다.
막심 드미트리예프스키 : 글쎄, 그는 모델이 의존성을 보일지 여부를 결과에 물었습니다. 클래식은 그렇지 않습니다. 어쩌면 까다로운 사람이 줄 것입니다.
젠장, 벌써부터 불편한 느낌이 드는데... 표기가 안 된 것 같다.)))) 질문을 할 수 있다. 파이썬 튜토리얼이 맞습니다. 이름의 전역 지역성은 이름이 선언된 장소에 따라 결정되지만 외부 이름 공간에 있는 경우 이름과 관련된 작업은 전역 지역 접두사에 의해 결정됩니다. 접두사가 없으면 공백 이름이 우선합니다. 흥미로운 네임스페이스 로직, 특히 BASIC 이후))))
젠장, 벌써부터 불편한 느낌이 드는데... 표기가 안 된 것 같다.)))) 질문을 할 수 있다. 파이썬 튜토리얼이 맞습니다. 이름의 전역 지역성은 이름이 선언된 장소에 따라 결정되지만 외부 이름 공간에 있는 경우 이름과 관련된 작업은 전역 지역 접두사에 의해 결정됩니다. 접두사가 없으면 공백 이름이 우선합니다. 흥미로운 네임스페이스 로직, 특히 BASIC 이후))))
레이어가 없습니다. 트리 부스팅입니다.
젠장, 함수는 소스와 예측 간에 선형적이고 복잡하지 않습니다. 그러나 처음에는 예측을 일치시키고 수정하기 위해. 따라서 상관 관계는 일반적으로 양수입니다. 선형이 아닙니다. 그리고 예측의 차이 알고리즘 없이. 데이터는 정확한 예측을 위해 준비됩니다. 그러나 이 모든 것만으로는 여전히 신뢰할 수 있는 예측에 충분하지 않습니다.))))
젠장, 함수는 소스와 예측 간에 선형적이고 복잡하지 않습니다. 그러나 처음에는 예측을 일치시키고 수정하기 위해. 따라서 상관 관계는 일반적으로 양수입니다. 선형이 아닙니다. 그리고 예측의 차이 알고리즘 없이. 데이터는 정확한 예측을 위해 준비됩니다. 그러나 이 모든 것만으로는 여전히 신뢰할 수 있는 예측에 충분하지 않습니다.))))
f-i 단순 선형, p-제곱 오류
글쎄, 우리는 다른 것에 대해 이야기하고 있습니다. p 제곱 오차는 예측의 추정치입니다. 의존성보다는 - 예측에 대한 입력 데이터의 기능. 평가는 간단하고 데이터는 실제적이고 예측적이지만 초기 예측 데이터에 대한 의존성은 복잡합니다. 그리고 그들은 일반적으로하지 않습니다. 복잡한. 결과를 평가하기가 더 쉽습니다.
글쎄, 우리는 다른 것에 대해 이야기하고 있습니다. p 제곱 오차는 예측의 추정치입니다. 의존성보다는 - 예측에 대한 입력 데이터의 기능. 평가는 간단하고 데이터는 실제적이고 예측적이지만 초기 예측 데이터에 대한 의존성은 복잡합니다. 그리고 그들은 일반적으로하지 않습니다. 복잡한. 결과를 평가하는 것이 더 쉽습니다.
글쎄, 그는 모델이 의존성을 보일지 여부를 결과에 물었습니다. 클래식은 그렇지 않습니다. 어쩌면 까다로운 사람이 줄 것입니다.
젠장, 벌써부터 불편한 느낌이 드는데... 표기가 안 된 것 같다.)))) 질문을 할 수 있다. 파이썬 튜토리얼이 맞습니다. 이름의 전역 지역성은 이름이 선언된 장소에 따라 결정되지만 외부 이름 공간에 있는 경우 이름과 관련된 작업은 전역 지역 접두사에 의해 결정됩니다. 접두사가 없으면 공백 이름이 우선합니다. 흥미로운 네임스페이스 로직, 특히 BASIC 이후))))
5개의 이전 값에 대해:
정확도 60%
10 이전 것만큼 악화, 정확도 50
3차 정밀도로 57
파란색 이니셜, 주황색 예측. 최근 300개 값
감사합니다 맥심!
사실, 모델이 계열의 다음 기호(+-)인 목표 + 플러스 값을 예측하는 것으로 충분하다는 말을 잊었습니다. 그리고 특정 정확도는 중요하지 않습니다.
길이 n = 54의 샘플은 가능한 모든 값을 포함합니다.
젠장, 벌써부터 불편한 느낌이 드는데... 표기가 안 된 것 같다.)))) 질문을 할 수 있다. 파이썬 튜토리얼이 맞습니다. 이름의 전역 지역성은 이름이 선언된 장소에 따라 결정되지만 외부 이름 공간에 있는 경우 이름과 관련된 작업은 전역 지역 접두사에 의해 결정됩니다. 접두사가 없으면 공백 이름이 우선합니다. 흥미로운 네임스페이스 로직, 특히 BASIC 이후))))
감사합니다 맥심!
사실, 모델이 계열의 다음 기호(+-)인 목표 + 플러스 값을 예측하는 것으로 충분하다는 말을 잊었습니다. 그리고 특정 정확도는 중요하지 않습니다.
길이 n = 54의 샘플은 가능한 모든 값을 포함합니다.
할 수 있으면 오늘 늦게 할게요.
예
고마워. 모든 것이 가치가 있습니다. 변수 유형의 명시적 자유는 유형의 명시적 표시로 바뀝니다. 동일한 이름이 없더라도 접두사 없이 작동해야 합니다.
고마워. 모든 것이 가치가 있습니다. 변수 유형의 명시적 자유는 유형의 명시적 표시로 바뀝니다. 동일한 이름이 없더라도 접두사 없이 작동해야 합니다.