Пробую оценить важность предикторов для обученного леса, удаляя 1 из них и обучая лес снова. После чего из ошибки полного леса вычитаю ошибку леса c удаленным предиктором. Если ошибка
3개의 레이어(numLayers=3: 입력 1개, 은닉 1개, 출력 1개)가 있는 네트워크는 대부분의 경우 일반적으로 충분합니다. Tsybenko의 정리에 따르면 하나의 은닉층이 있는 네트워크는 원하는 정도의 정확도로 연속적인 다차원 함수를 근사할 수 있습니다. 두 개의 은닉층이 있는 네트워크는 이산 다차원 함수를 근사할 수 있습니다.
Индикатор, который использует нейронные сети для прогнозирования ближайших нескольких цен открытия. Сеть обучается методом обратного распространения ошибки. Обучение проходит автоматически, результат — самообученная сеть и самообучающийся индикатор.
이상하게도 일반화하는 능력을 악화시키는 징후가 있습니다. 새로운 기능이 단순히 추가되고 모델이 없는 경우보다 더 많은 오류가 발생하기 때문에 이상하게 보일 것입니다.
예를 들어, 여러 대의 기계에서 훈련을 받은 다음 여러 대를 제거하고 정확도가 높아졌습니다.
아니요, 하나의 레이어는 원시적이며 하나의 가중치 곱셈입니다.
이것은 당신의 이론입니다
내 것이 아니다
이상하게도 일반화하는 능력을 악화시키는 징후가 있습니다. 새로운 기능이 단순히 추가되고 모델이 없는 경우보다 더 많은 오류가 발생하기 때문에 이상하게 보일 것입니다.
예를 들어, 여러 대의 기계에서 훈련을 받은 다음 여러 대를 제거하고 정확도가 높아졌습니다.
나는 오랫동안 이 효과에 대해 설명했습니다.
https://www.mql5.com/en/blogs/post/725189
그것들은 모델의 완전한 재교육을 통해 드러납니다.
이것은 작업을 방해하는 소음입니다.
나는 오랫동안 이 효과에 대해 설명했다.
https://www.mql5.com/en/blogs/post/725189
그것들은 모델의 완전한 재교육을 통해 드러납니다.
방해가 되는 소음입니다.
예, 하지만 여기에서 기능이 상호 작용하는 방식을 볼 수 있습니다. 특정 MO 프레임워크에 얽매여서 아쉽네요
다중공선성에 의해 중요성이 과소평가될 수 있기 때문에
물론, 많은 징후가 있을 때 수동으로 만지작거리는 것은 comme il faut가 아닙니다.아니요, 하나의 레이어는 원시적이며 하나의 가중치 곱셈입니다.
이것은 당신의 이론입니다
여기에서 Tsybenko의 정리를 찾았습니다.
제시된 공식은 y = x1/x2입니다. - 연속적이고 2차원적입니다.
https://www.mql5.com/ru/code/9002
권장 사항:
제시된 공식은 y = x1/x2입니다. - 연속적이고 2차원적입니다.
불연속적인가 연속적 인가?
불연속적인가 연속적 인가?
마디 없는. 틈과 구멍이 있습니까? 예를 들어 그림을 보았습니까?
마디 없는. 틈과 구멍이 있습니까? 예를 들어 그림을 보았습니까?
응....
연속 기능 - 즉각적인 "점프" 없이 변경 되는 함수 ( break ), 즉 인수 의 작은 변화가 함수 값의 작은 변화로 이어지는 것 입니다. 일정 연속 함수는 연속 라인 .
응....
연속 기능 - 즉각적인 "점프" 없이 변경 되는 함수 ( break ), 즉 인수 의 작은 변화가 함수 값의 작은 변화로 이어지는 것 입니다. 일정 연속 함수는 연속 라인 .
y = x1/x2 는 어디에서 중단됩니까?
x2=0