이 작업에서 적용되는 의미는별로 없지만 복원 결과를 통해 데이터를 얼마나 잘 처리/정규화하고 일반적으로 어떤 품질인지 판단할 수 있으며 더 이상 나쁘지 않습니다. 그리드가 작동하지 않는다는 것을 알기 위해 , 어리석어서가 아니라 제출된 데이터가 잘못되었거나 그 반대의 경우도 마찬가지입니다.
내가 틀렸을 수도 있지만 논리에 따르면 나무는 계산을 할 수 없습니다. 즉, 나무는 숫자에서 새 개체를 만들 수 없지만 네트워크는 숫자 시리즈를 변환하고 학습을 위한 새 기능을 만들 수 있습니다.
그들은 계산할 수 없으며 매우 빠르게 액세스할 수 있는 데이터베이스와 같습니다. 기억만 합니다. 그들은 이런저런 입력 조합으로 CCI나 다른 지표가 이런 값을 가졌음을 기억할 것입니다. 그러한 조합이 없는 경우 트리는 가장 가까운 조합을 찾아 CCI에 작은 오류가 발생합니다. 숲이라면 여러 옵션을 평균화할 것이며 아마도 한 나무에서보다 더 정확할 것입니다.
많은 사람들이 시도했습니다. 나 포함. 단순 MA가 가능하고 복잡한 대역통과 필터가 가능합니다.
NS/forest bar로 만들 수 있는 모든 것은 쉽게 반복할 수 있습니다.
쉽다은 무슨 뜻인가요? 아마도 숫자로? 이상?
나는 그것을 쉽게 만들지 않았다
닫기에만 빌드된 14개의 기간으로 CCI를 복원하려고 했습니다.
입구에서 반환은 sk에서 닫힙니다. 창 크기 20
그래서 씨를 반환하지만))
그러나 원본(반환 아님)을 범위 0-1로 정규화하면 각 관찰이 더 좋아 보입니다.
NS/숲 막대로 만들 수 있는 모든 것은 쉽게 반복할 수 있습니다.
내가 틀렸을 수도 있지만 논리에 따르면 나무는 계산을 할 수 없습니다. 즉, 나무는 숫자에서 새 개체를 만들 수 없지만 네트워크는 숫자 시리즈를 변환하고 학습을 위한 새 기능을 만들 수 있습니다.
내가 틀렸을 수도 있지만 논리에 따르면 나무는 계산을 할 수 없습니다. 즉, 나무는 숫자에서 새 개체를 만들 수 없지만 네트워크는 숫자 시리즈를 변환하고 학습을 위한 새 기능을 만들 수 있습니다.
예, 즉, 네트워크는 자체 내에서 보간할 수 있습니다 (발명(좋은 의미와 나쁜 의미 모두))
나무는 잘 적응할 수 있습니다.
이 작업에서 적용되는 의미는별로 없지만 복원 결과를 통해 데이터를 얼마나 잘 처리/정규화하고 일반적으로 어떤 품질인지 판단할 수 있으며 더 이상 나쁘지 않습니다. 그리드가 작동하지 않는다는 것을 알기 위해 , 어리석어서가 아니라 제출된 데이터가 잘못되었거나 그 반대의 경우도 마찬가지입니다.
그래서 여기에 간단한 실험이지만 이해도가 높아졌습니다))
내가 틀렸을 수도 있지만 논리에 따르면 나무는 계산을 할 수 없습니다. 즉, 나무는 숫자에서 새 개체를 만들 수 없지만 네트워크는 숫자 시리즈를 변환하고 학습을 위한 새 기능을 만들 수 있습니다.
그들은 계산할 수 없으며 매우 빠르게 액세스할 수 있는 데이터베이스와 같습니다. 기억만 합니다.
그들은 이런저런 입력 조합으로 CCI나 다른 지표가 이런 값을 가졌음을 기억할 것입니다. 그러한 조합이 없는 경우 트리는 가장 가까운 조합을 찾아 CCI에 작은 오류가 발생합니다. 숲이라면 여러 옵션을 평균화할 것이며 아마도 한 나무에서보다 더 정확할 것입니다.
"신경망 기반 데이터베이스"라는 표현을 보았듯이. 신경망도 기억만 한다고 생각합니다.
쉽다은 무슨 뜻인가요? 아마도 숫자로? 이상?
나는 그것을 쉽게 만들지 않았다
닫기에만 빌드된 14개의 기간으로 CCI를 복원하려고 했습니다.
입구에서 반환은 sk에서 닫힙니다. 창 크기 20
그래서 씨를 반환하지만))
그러나 원본(반환 아님)을 범위 0-1로 정규화하면 각 관찰이 더 좋아 보입니다.
나는 숫자나 세부 사항에 들어갈 수 없습니다. 약 2년 전에 나는 Vladimir Perervenko의 기사에 있는 대역통과 필터를 사용하여 Darch 신경망에서 이 작업을 수행했습니다.
그것은 지르콘 로켓과 같습니다 .. 처음에 그것을하는 방법에 대한 아이디어를 얻은 사람은 왕에 있습니다.
다른 분류기를 잘라야 합니다. 아마도 언젠가는 운이 좋을 것입니다.
그것은 지르콘 로켓과 같습니다 .. 처음에 그것을하는 방법에 대한 아이디어를 얻은 사람은 왕에 있습니다.
다른 분류기를 잘라야 합니다. 아마도 언젠가는 운이 좋을 것입니다.
모든 것을 무작위로 열거하고 이것에 대해 배우고, 배운 내용 + 유전학을 선택하여 검색을 줄이고 컴퓨터를 몇 달 동안 그대로 두어야합니다 ....
그것은 지르콘 로켓과 같습니다 .. 처음에 그것을하는 방법에 대한 아이디어를 얻은 사람은 왕에 있습니다.
다른 분류기를 잘라야 합니다. 아마도 언젠가는 운이 좋을 것입니다.
개발자 자신이 시장 견적 에서 새 제품을 시험해 본 것 같습니다. 상당한 이점이 있었다면 거의 공개적으로 사용할 수 없었겠지만 은행이나 펀드에 매각하거나 자체 펀드를 만들었을 것입니다.
MO의 거의 모든 새로운 업적은 Quants에 의해 즉시 잡힙니다. 어디에 신청해야 하는지 이미 질문이 있습니다.
이런 의미에서 우리는 적어도 5년 뒤처져 있다)