이제 두 개의 무작위 시리즈(특성과 대상)를 가지고 예측 능력을 확인해 보겠습니다(슬라이딩 여부는 지금 중요하지 않습니다).
그래서 당신은 모든 것과 모든 것에 대한 일반적인 탐욕스러운 검색을합니다. 아마도 가능한 모든 조합을 계산하는 방법이있을 것이며 10 년이 아니라 + 무한대가 걸릴 것입니다.
그러나 운이 좋으면 중간 결과에 만족할 수 있습니다.
이 접근 방식에 대해 밝혀지지 않은 다른 위대한 미스터리가 있습니까? 왜 그렇게 선전되는지.
오버슈트가 없습니다.
특정 클래스의 교사를 예측하는 예측자의 능력을 계산하는 R의 세 줄의 코드는 어떤 값입니다. 이 값은 예측자마다 다르며, 제 알고리즘(100개의 예측자를 1초 이내에 실행하는 알고리즘이 여러 개 있습니다)에 따라 클수록 좋습니다. 또한 다른 예측자의 경우 단일 클래스를 예측하는 기능의 값은 창이 움직일 때 10 % SD 내에서 크게 변하지 않으며 일부 예측자의 경우 100 % SD 이상입니다. 저는 5~8개의 예측 변수를 선택하여 모델에 공급합니다.
특정 클래스의 교사를 예측하는 예측자의 능력을 계산하는 세 줄의 R 코드는 어떤 값입니다. 제 알고리즘에 따르면 예측자마다 다르지만(100개의 예측자가 1초 이내에 작동하기 때문에 여러 개가 있습니다) 클수록 좋습니다. 또한 다른 예측자의 경우 단일 클래스를 예측하는 능력의 값은 창이 움직일 때 10 % SD 이내로 크게 변하지 않으며 일부 예측자의 경우 100 % SD 이상입니다. 저는 5~8개의 예측 변수를 선택하여 모델에 공급합니다.
특정 클래스의 교사를 예측하는 예측자의 능력을 계산하는 세 줄의 R 코드는 어떤 값입니다. 제 알고리즘에 따르면 예측자마다 다르지만(100개의 예측자가 1초 이내에 작동하기 때문에 여러 개가 있습니다) 클수록 좋습니다. 또한 다른 예측자의 경우 단일 클래스를 예측하는 능력의 값은 창이 움직일 때 10 % SD 이내로 크게 변하지 않으며 일부 예측자의 경우 100 % SD 이상입니다. 저는 5~8개의 예측 변수를 선택하여 모델에 공급합니다.
저는 인간의 의식은 진화론적으로 큰 실수라고 생각합니다.
우리는 자연의 법칙에 따라 존재해서는 안 되는 생물입니다.
얼마나 더 남았나요? )
시계열과 관련된 충분한 양의 속성과 테스터의 수익을 보여주는 레이블을 가져와서 강력한 모델을 만들 수 있나요?이 기능이 어디에서 왔고 왜 필요한지 명확하지 않은 다른 영역에서는 작업이 어렵습니다. 큰 날짜에는 이러한 쓰레기가 엄청나게 많아서 필터링하기가 매우 어렵습니다. 그리고 결과적으로 수많은 잘못된 상관관계도 있습니다.
BP와 그 파생물을 고려하면 우리의 작업은 이에 비해 훨씬 더 원시적으로 보입니다. 모든 징후가 그것과 관련이 있기 때문입니다.
하지만 레이블과 특징을 일치시키기 위해 알고리즘과 로직을 엉망으로 만들어야 합니다. 많은 논리가 있을 수 있습니다. 그러니 여러분은 여러분대로, 우리는 우리대로 할 것입니다.
제가 코줄을 좋아하는 이유는 제가 직접 생각해서 만들었기 때문입니다. 그리고 그는 제 아이디어에 유기적으로 맞았습니다.
저는 "태도"에 관심이 없습니다.
저는 클래스를 예측하는 예측자의 능력에 관심이 있습니다. 예를 들어, 마쉬카는 확실히 인용문과 "관계"가 있으며 육안으로 볼 수 있습니다. 하지만 마쉬카(및 다른 평활화 알고리즘)의 클래스 예측 능력은 거의 제로에 가깝습니다.
겨울에 저는 제가 가지고있는 "교사-예측자"쌍의 분류 오류가 10 %에서 20 % 인 EA에서 이러한 분류 오류가 매우 큰 값을 가지며 오류없는 분류의 모든 이익을 먹는다는 것을 알았습니다.
그래서 몇 달 전에 교사를 바꾸고 지금은 수업을 예측할 수있는예측자를 모집하려고 노력하고 있으며이 능력은 시간이 지남에 따라 변하지 않아야합니다.
저는 '태도'에는 관심이 없습니다.
저는 클래스를 예측하는 예측자의 능력에 관심이 있습니다. 예를 들어, Mashka는 확실히 견적과 "관계"가 있으며 육안으로 확인할 수 있습니다. 그러나 Mashka(및 다른 평활화 알고리즘)의 클래스 예측 능력은 사실상 전무합니다.
겨울에 저는 제가 가지고있는 "교사-예측자"쌍이 분류 오류가 10 ~ 20 % 인 전문가 고문에서 매우 큰 분류 오류를 가지고 있으며 오류없는 분류로 인한 모든 이익을 먹어 치우는 것을 발견했습니다.
그래서 몇 달 전에 선생님을 바꾸고 지금은 수업을 예측할 수 있는예측자를 모집하려고 하는데, 이 능력은 시간이 지나도 변하지 않아야 합니다.
모두가 이해할 수 있도록 손가락으로 표현해 봅시다.
모두가 수업을 예측하는 예측자의 능력에 관심이 있습니다.
이제 두 개의 무작위 시리즈 (특성 및 대상)를 가져 와서 예측 능력을 확인합니다 (슬라이딩 여부는 중요하지 않음).
그래서 당신은 모든 것과 모든 것에 대한 일반적인 탐욕스러운 검색을합니다. 아마도 가능한 모든 조합을 계산하는 방법이있을 것이며 10 년이 아니라 + 무한대가 걸릴 것입니다.
그러나 운이 좋으면 중간 결과에 만족할 수 있습니다.
이 접근 방식에 대해 밝혀지지 않은 다른 위대한 미스터리가 있습니까? 왜 그렇게 선전되는지.
누구나 이해할 수 있는 용어로 설명해 보겠습니다.
누구나 프로젝터의 수업 예측 기능에 관심이 있습니다.
이제 두 개의 무작위 시리즈(특성과 대상)를 가지고 예측 능력을 확인해 보겠습니다(슬라이딩 여부는 지금 중요하지 않습니다).
그래서 당신은 모든 것과 모든 것에 대한 일반적인 탐욕스러운 검색을합니다. 아마도 가능한 모든 조합을 계산하는 방법이있을 것이며 10 년이 아니라 + 무한대가 걸릴 것입니다.
그러나 운이 좋으면 중간 결과에 만족할 수 있습니다.
이 접근 방식에 대해 밝혀지지 않은 다른 위대한 미스터리가 있습니까? 왜 그렇게 선전되는지.
오버슈트가 없습니다.
특정 클래스의 교사를 예측하는 예측자의 능력을 계산하는 R의 세 줄의 코드는 어떤 값입니다. 이 값은 예측자마다 다르며, 제 알고리즘(100개의 예측자를 1초 이내에 실행하는 알고리즘이 여러 개 있습니다)에 따라 클수록 좋습니다. 또한 다른 예측자의 경우 단일 클래스를 예측하는 기능의 값은 창이 움직일 때 10 % SD 내에서 크게 변하지 않으며 일부 예측자의 경우 100 % SD 이상입니다. 저는 5~8개의 예측 변수를 선택하여 모델에 공급합니다.
과잉은 없습니다.
특정 클래스의 교사를 예측하는 예측자의 능력을 계산하는 세 줄의 R 코드는 어떤 값입니다. 제 알고리즘에 따르면 예측자마다 다르지만(100개의 예측자가 1초 이내에 작동하기 때문에 여러 개가 있습니다) 클수록 좋습니다. 또한 다른 예측자의 경우 단일 클래스를 예측하는 능력의 값은 창이 움직일 때 10 % SD 이내로 크게 변하지 않으며 일부 예측자의 경우 100 % SD 이상입니다. 저는 5~8개의 예측 변수를 선택하여 모델에 공급합니다.
또한 개별 클래스를 예측하는 능력의 크기는 창이 이동함에 따라 다른 예측자에 대해 10% SD 이내로 크게 변하지 않습니다.
하나 이상의 이름을 지정하세요.) 이러한 예측자를 찾을 수 있는 위치를 명확히 하기 위해서입니다.
창은 견적 내역의 시간 프레임인가요 ?
창은 모델 입력에 공급되는 예측 변수 값의 수입니다. 저에게는 H1의 1500바입니다.
이름 하나 :) 이러한 예측자를 어디에서 찾을 수 있는지 명확히 하기 위해서입니다.
너무 많은 것을 원합니다.
그래서 몇 달 전에 교사를 교체했고 지금은 수업을 예측할 수 있는예측자를 모집하려고 하는데, 이 능력은 시간이 지나도 변하지 않아야 합니다.
특히 검색이 몇 초 정도 걸리는 경우 일종의 긴 검색입니다.
과잉은 없습니다.
특정 클래스의 교사를 예측하는 예측자의 능력을 계산하는 세 줄의 R 코드는 어떤 값입니다. 제 알고리즘에 따르면 예측자마다 다르지만(100개의 예측자가 1초 이내에 작동하기 때문에 여러 개가 있습니다) 클수록 좋습니다. 또한 다른 예측자의 경우 단일 클래스를 예측하는 능력의 값은 창이 움직일 때 10 % SD 이내로 크게 변하지 않으며 일부 예측자의 경우 100 % SD 이상입니다. 저는 5~8개의 예측 변수를 선택하여 모델에 공급합니다.
OOS를 사용한 그래프 몇 개를 볼 수 있나요?