그러나 당신은 그것이 SB 중에서 선택이라는 것을 알고 있습니다)))) 그러나 그것은 역사에서 훨씬 오래 지속되며 우리는 그것이 즉시 끝나지 않을 것이라고 가정 할 수 있습니다. 그러나 그것은 사실이 아닙니다. 물론 이러한 반복의 상태를 평가하는 작업은 훨씬 더 어렵습니다. 패턴, 오, 의사 법칙)))) 거의 SB에서있는 그대로의 패턴은 물론 이미 무언가이며, 그것을 찾기 위해서도 노력을 기울여야하지만 예측을 위해서는 아무것도 아닙니다. 불행히도 ... 아니면 모르겠지만 그런 것 같습니다)))
하지만 당신은 그것이 SB 중에서 선택이라는 것을 알고 있습니다)))) 그러나 역사상 훨씬 더 오래 지속되며 곧바로 끝나지 않을 것이라고 가정할 수 있습니다. 그러나 그것은 사실이 아닙니다. 물론 이러한 반복의 상태를 평가하는 작업은 훨씬 더 어렵습니다. 패턴, 오, 의사 법칙)))) 거의 SB에서있는 그대로의 패턴은 물론 이미 무언가이며, 그것을 찾으려면 노력이 필요하지만 예측에는 아무것도 아닙니다. 불행히도 ... 아니면 모르겠지만 그렇게 보입니다)))
패턴 출현의 시작과 패턴의 끝이 흥미롭습니다.
SB + 비효율성
SB가 거의 모두 예측되지 않고 약간의 조정으로 완전히 비효율적 인 시장, 10 점 만점에 10 점입니다. SB를 예측할 수 없고 완전히 효율적이지 않습니다. 귀무가설로 작용합니다.
SB + 비효율성: 예측 가능한 것과 예측 불가능한 것을 구분해야 합니다. 정량적 또는 기타 측면에서 패턴 대 노이즈 비율과 같은 비효율의 정도가 있을 수 있습니다.
상황은 현대 물리학에서와 같습니다. 라이딩을 원하시나요, 운전을 원하시나요? 초기 물리학은 세상이 어떻게 작동하는지 이해하려고 노력했지만 이제는 데이터 위에 공식을 확장하고 가상 개체를 발명하고 아무도 아무것도 이해하지 못하며 모든 것이 매우 복잡합니다.
데이터 처리도 마찬가지입니다. 과거에는 문제를 가져와서 이해하려고 노력한 다음 수작업으로 알고리즘을 작성하고 계산을 최적화했습니다. 작업을 단순화하기 위해 일부 관계는 무시하고 다른 관계는 선형적인 형태로 축소했습니다. 전력과 데이터가 충분하면 문제 해결은 일부 다항식의 계수를 선택하는 최적화 프로그램(대략 MT 테스터에서와 같이)으로 전환되었습니다. 아무도 계산 방법을 이해하지 못하고 결과에 대한 완전한 확신이 없지만이 접근 방식은 비선형적이고 명확하지 않은 관계를 고려할 수 있으며 일부 과학적 계산을 수십 배로 가속화 할 수 있습니다.
해결책이 분명한 경우에는 고전적인 접근 방식을 사용해야 합니다. 그러나 불확실성이 큰 상황에서 MO는 만병통치약이 아닙니다(그래서 보안 문자의 사진에 노이즈를 추가하는 것입니다).
두 가지 적: 과잉 훈련과 앞만 보는 것.
오버트레이닝에 대한 많은 글이 쓰여졌지만, 이 모델은 오리지널 시리즈와 너무 "유사"합니다. 오버트레이닝은 일반적인 테스터 결과이기 때문에 누구나 잘 알고 있습니다.
"앞을 내다보기"란 무엇인가요?
분명히 당시에는 알려지지 않은 정보를 의사 결정에 사용하는 것입니다.
"미리 보기"가 자주 발생하는 주된 이유는 TC가 본질적으로 온라인 알고리즘이고 그 생성은 오프라인 알고리즘이기 때문입니다.
플랫 페어, 센티널
패턴을 15초 만에 발견 :) 2020년부터는 이전의 모든 것이 OOS입니다.
2019년의 파라미터를 약간 최적화했습니다.
upd
다른 캐릭터에도 동일한 패턴 적용
MO보다 빠릅니다.플랫 페어, 센티널
패턴을 15초 만에 발견 :) 2020년부터는 이전의 모든 것이 OOS입니다.
2019년의 파라미터를 약간 최적화했습니다.
upd
다른 캐릭터에도 동일한 패턴 적용
MO보다 빠릅니다.그러나 당신은 그것이 SB 중에서 선택이라는 것을 알고 있습니다)))) 그러나 그것은 역사에서 훨씬 오래 지속되며 우리는 그것이 즉시 끝나지 않을 것이라고 가정 할 수 있습니다. 그러나 그것은 사실이 아닙니다. 물론 이러한 반복의 상태를 평가하는 작업은 훨씬 더 어렵습니다. 패턴, 오, 의사 법칙)))) 거의 SB에서있는 그대로의 패턴은 물론 이미 무언가이며, 그것을 찾기 위해서도 노력을 기울여야하지만 예측을 위해서는 아무것도 아닙니다. 불행히도 ... 아니면 모르겠지만 그런 것 같습니다)))
패턴의 시작과 패턴의 끝이 흥미롭습니다.
하지만 당신은 그것이 SB 중에서 선택이라는 것을 알고 있습니다)))) 그러나 역사상 훨씬 더 오래 지속되며 곧바로 끝나지 않을 것이라고 가정할 수 있습니다. 그러나 그것은 사실이 아닙니다. 물론 이러한 반복의 상태를 평가하는 작업은 훨씬 더 어렵습니다. 패턴, 오, 의사 법칙)))) 거의 SB에서있는 그대로의 패턴은 물론 이미 무언가이며, 그것을 찾으려면 노력이 필요하지만 예측에는 아무것도 아닙니다. 불행히도 ... 아니면 모르겠지만 그렇게 보입니다)))
패턴 출현의 시작과 패턴의 끝이 흥미롭습니다.
패턴은 약 15초 만에 발견되었습니다.
상황은 현대 물리학에서와 같습니다. 라이딩을 원하시나요, 운전을 원하시나요? 초기 물리학은 세상이 어떻게 작동하는지 이해하려고 노력했지만 이제는 데이터 위에 공식을 확장하고 가상 개체를 발명하고 아무도 아무것도 이해하지 못하며 모든 것이 매우 복잡합니다.
데이터 처리도 마찬가지입니다. 과거에는 문제를 가져와서 이해하려고 노력한 다음 수작업으로 알고리즘을 작성하고 계산을 최적화했습니다. 작업을 단순화하기 위해 일부 관계는 무시하고 다른 관계는 선형적인 형태로 축소했습니다. 전력과 데이터가 충분하면 문제 해결은 일부 다항식의 계수를 선택하는 최적화 프로그램(대략 MT 테스터에서와 같이)으로 전환되었습니다. 아무도 계산 방법을 이해하지 못하고 결과에 대한 완전한 확신이 없지만이 접근 방식은 비선형적이고 명확하지 않은 관계를 고려할 수 있으며 일부 과학적 계산을 수십 배로 가속화 할 수 있습니다.
해결책이 분명한 경우에는 고전적인 접근 방식을 사용해야 합니다. 그러나 불확실성이 큰 상황에서 MO는 만병통치약이 아닙니다(그래서 보안 문자의 사진에 노이즈를 추가하는 것입니다).
명확한 설명 감사합니다.
속도가 허용하기 때문에 더 작은 TF를 보는 것이 합리적입니다. 내가 올바르게 이해한다면 패턴 길이는 약 10 개의 값에 불과합니다.
조만간 살펴보겠습니다.
규모를 변경하려면 다른 방향으로 가야 합니다.
스케일을 변경하는 다른 방향으로 갈 것입니다.