그래프에는 증분과 시간 외에는 아무것도 없습니다. 그리고 파생물은 새로운 것을 제공하지 않습니다. 클러스터링이 실패하는 것이 이상합니다.
변환의 경우 다른 방식으로 대상에 연결합니다. 다른 결과가 나올 수 있습니다. 클러스터링, 사실, 아무것도주지 않아야합니다 :) 클러스터의 클래스 분포로 확실히 과시 할 수 있지만 지금까지는 합리적인 것을 얻지 못했습니다. 즉, 나는 클러스터를 희생하여 원래의 자타 세트를 취하고 수정하고, 아마도 예제가 클래스에 의해 더 잘 분포 될 것입니다. 그러나 그것은 현재 순간에 있으며 클러스터의 모양을 예측하는 것은 여전히 어렵습니다.
Maxim Dmitrievsky #: 변환의 경우 대상과 다르게 연관시킵니다. 결과가 다를 수 있습니다. 클러스터링은 사실 아무것도주지 않아야합니다 :) 물론 클래스 클러스터링으로 과시 할 수는 있지만 지금까지는 합리적인 것을 얻지 못합니다. 즉, 클러스터를 희생하여 원래의 자타 집합을 가져 와서 수정하면 예제가 클래스별로 더 잘 배포 될 것입니다. 그러나 그것은 현재 순간에 있으며 클러스터의 모양을 예측하기는 여전히 어렵습니다.
어렵지는 않지만 예측하기는 불가능하다고 생각합니다. 현재 상태를 파악하고, 클래스로 분류하고, 실제 모습을 추적하는 것이 논리적으로 할 수 있는 최대치입니다.
동의합니다, 좋은 비교이지만 약간의 설명으로 이전 픽셀 세트는 다음 픽셀 세트가 어떻게 될지 예측하는 것을 거의 불가능하게 만듭니다. 또는 우리가 램으로 돌아가면 이전 역사의 일부에 대해 많은 다른 분석-정당화를 완벽하게 수행 할 수 있지만 다음 역사가 어떻게 될지 예측할 수있는 기회를 실제로 제공하지 않습니다.
sibirqk #: 동의합니다. 좋은 비교이지만 약간의 설명으로 이전 픽셀 세트를 사용하면 다음 픽셀 세트가 무엇인지 예측하는 것이 거의 불가능합니다 .
무슨 말씀인지 모르시네요.
레이싱 게임을 할 때 다음에 무슨 일이 일어날지 예측하지 않습니까? 다음 프레임의 회전이 지금보다 가까워 질 것이라고 예측하지 않지만 지금 회전하거나 브레이크를 밟아야하거나 그렇지 않으면 붐.... (예측)
그리고이 모든 것은 우리의 두뇌가 모델을 만들고 모델에서 다른 모델과 다른 모델을 만드는 픽셀 단위로 ... 그리고 여러 번, 그리고 우리는 도로, 회전, 속도, 스티어링 휠 등이 있다는 것을 깨닫습니다....
따라서 문제는 픽셀이나 수익이 아니라 우리가 시장을 위해 구축하는 원시 모델에서 이러한 모델의 최대 값은 픽셀 단위로 곱하고 5-10 픽셀의 슬라이딩 창에서 보는 것입니다 ) 그게 전체 이야기입니다. 즉, 추상화 모델의 첫 번째 수준 이상은 상승하지 않으며 이러한 수준은 1000이 필요할 수 있습니다 ...
따라서 반품이나 픽셀을 꾸짖지 말고 머리로 더 많이 생각해야하며 물론 지식이 필요합니다....
그래프에는 증분과 시간 외에는 아무것도 없습니다. 그리고 파생물은 새로운 것을 제공하지 않습니다. 클러스터링이 실패하는 것이 이상합니다.
변환의 경우 대상과 다르게 연관시킵니다. 결과가 다를 수 있습니다. 클러스터링은 사실 아무것도주지 않아야합니다 :) 물론 클래스 클러스터링으로 과시 할 수는 있지만 지금까지는 합리적인 것을 얻지 못합니다. 즉, 클러스터를 희생하여 원래의 자타 집합을 가져 와서 수정하면 예제가 클래스별로 더 잘 배포 될 것입니다. 그러나 그것은 현재 순간에 있으며 클러스터의 모양을 예측하기는 여전히 어렵습니다.
어렵지는 않지만 예측하기는 불가능하다고 생각합니다. 현재 상태를 파악하고, 클래스로 분류하고, 실제 모습을 추적하는 것이 논리적으로 할 수 있는 최대치입니다.
어렵지는 않지만 예측하기는 불가능하다고 생각합니다. 현재 상태를 파악하고, 클래스로 분류하고, 실생활에서 발생하는 상황을 추적하는 것이 논리적으로 할 수 있는 최대치입니다.
그래프에는 증분과 시간 외에는 아무것도 없습니다. 그리고 파생상품은 새로운 것을 제공하지 않습니다.
말도 안 돼)))))
제가 잘못 말해서 예측 데이터는 제공하지 않지만 물론 상태의 추정치와 확률 적으로 고정성에 대한 추정치를 얻을 수있는 것 같습니다. 대단하네요.
네, 매일 일반 픽셀에서 얼마나 많은 정보를 얻을 수 있는지 상상해보십시오.
좋은 비교 )
동의합니다. 좋은 비교이지만 약간의 설명으로 이전 픽셀 세트를 사용하면 다음 픽셀 세트가 무엇인지 예측하는 것이 거의 불가능합니다 .
무슨 말씀인지 모르시네요.
레이싱 게임을 할 때 다음에 무슨 일이 일어날지 예측하지 않습니까? 다음 프레임의 회전이 지금보다 가까워 질 것이라고 예측하지 않지만 지금 회전하거나 브레이크를 밟아야하거나 그렇지 않으면 붐.... (예측)
그리고이 모든 것은 우리의 두뇌가 모델을 만들고 모델에서 다른 모델과 다른 모델을 만드는 픽셀 단위로 ... 그리고 여러 번, 그리고 우리는 도로, 회전, 속도, 스티어링 휠 등이 있다는 것을 깨닫습니다....
따라서 문제는 픽셀이나 수익이 아니라 우리가 시장을 위해 구축하는 원시 모델에서 이러한 모델의 최대 값은 픽셀 단위로 곱하고 5-10 픽셀의 슬라이딩 창에서 보는 것입니다 ) 그게 전체 이야기입니다. 즉, 추상화 모델의 첫 번째 수준 이상은 상승하지 않으며 이러한 수준은 1000이 필요할 수 있습니다 ...
따라서 반품이나 픽셀을 꾸짖지 말고 머리로 더 많이 생각해야하며 물론 지식이 필요합니다....