막심 드미트리예프스키 : 나는 당신이 시장 역사의 일부에 대한 예측 변수의 중요성을 계속 선택하는 것을 볼 때 눈물을 흘립니다. 무엇 때문에? 이것은 욕설 통계입니다. 행동 양식
무엇 때문에? 귀하의 질문은 정확히 동일하게 들립니다. 그렇지 않습니다. ???? 이유를 말해줄게...
그런 다음 stat 방법과 VI 엔트로피 계산 등을 사용하여 결정할 수 있었던 방식으로 모든 다양한 입력 데이터 중에서 선택하기에 충분합니다. 우리는 출구에 중요한 것을 정확히 입구에 제출했습니다. 즉, 이 전처리는 입력과 출력 사이에 어떤 관계가 있다는 결론만 내릴 뿐입니다. 만이!!!! 예, 이 다섯 가지 입력에는 출력에 대한 종속성이 있습니다. 이 종속성은 정확히 무엇입니까? 이것은 이미 AI 시스템과 옵티마이저를 찾고 있습니다. 그러나 수신된 모델 이후에는 그림과 같이 평가를 수행하여 작동하는 순간을 정확히 찾습니다. 그렇다면 내 그림에서 어떤 모델이 A로 작동할까요? ㄴ? 에? 또는 G?
신경망 은 쓰레기 덤프가 아닙니다. 신경망에 넣은 것이 바로 거둡니다. 당신이 지금까지 이것을 몰랐다는 것에 놀랐습니다.
무엇 때문에? 귀하의 질문은 정확히 동일하게 들립니다. 그렇지 않습니다. ???? 이유를 말해줄게...
그런 다음 stat 방법과 VI 엔트로피 계산 등을 사용하여 결정할 수 있었던 방식으로 모든 다양한 입력 데이터 중에서 선택하기에 충분합니다. 우리는 출구에 중요한 것을 정확히 입구에 제출했습니다. 즉, 이 전처리는 입력과 출력 사이에 어떤 관계가 있다는 결론만 내릴 뿐입니다. 만이!!!! 예, 이 다섯 가지 입력에는 출력에 대한 종속성이 있습니다. 이 종속성은 정확히 무엇입니까? 이것은 이미 AI 시스템과 옵티마이저를 찾고 있습니다. 그러나 수신된 모델 이후에는 그림과 같이 평가를 수행하여 작동하는 순간을 정확히 찾습니다. 내 그림에서 어떤 모델이 A로 작동할까요? ㄴ? 에? 또는 G?
신경망은 쓰레기 덤프가 아닙니다. 신경망에 넣은 것이 바로 거둡니다. 당신이 지금까지 이것을 몰랐다는 것에 놀랐습니다.
차트의 현재 부분에 대해서만 가져오기를 보고 가져오기 와 같이 패턴이 OOS로 변경됩니다.
적절한 모델을 수신할 수 있는 시스템이 이미 있고 때로는 얻을 수 있을 가능성이 큽니다. 자신의 AI가 구축한 다양한 모델 중에서 검색하거나 선택하는 방법을 모르기 때문에 이것을 사고로 간주합니다. 결국, MO의 주요 임무는 모델을 얻는 것이 아니라 선택하는 것입니다. 다양성이나 동일한 교육 파일의 반복 교육을 감안할 때 ...... 살고 배우십시오 ...
맞아요, 당신이 생각하는 것이 맞습니다. 따라서 작업은 패턴이 떠 있는 고정되지 않은 시리즈에서 동일한 AI일 뿐입니다. AI의 임무는 이러한 의존성을 피하면서 성능을 유지하는 것입니다. 최소한 짧은 시간이지만 돈을 벌기에 충분합니다. 결국 패턴이 갑자기 바뀌지 않습니다. 다른 하나가 메인, 첫 번째 입구를 대신하지만 메인은 여전히 세트에 남아 있으며, 여기에서 말하는 것처럼 라인 유지의 부담을 지는 것은 AI뿐입니다. 그렇기 때문에 특히 시장 자체가 어디로 가야 할지 모를 때 선물 계약의 첫 달에 매우 자주 훈련해야 합니다. Writ을 보면 이 패턴이 어떻게 춤을 추는지 알 수 있습니다. 그러나 선물의 중간과 끝에서 원칙적으로 시장은 더 규칙적이며 하나의 항목이 오랫동안 지배하는 방법을 볼 수 있습니다.
이봐, 똑똑한 사람들이여! 그리고 약하게 풀고 tyamu에 내 작업이 충분하지 않습니다??
왜 우리는 당신의 작업이 필요합니까? 자신의 것으로 충분합니다))
당신 자신, 그때 그가 말한 것을 깨달았습니다?????
냄비가 전혀 안 익어요?
왜 우리는 당신의 작업이 필요합니까? 충분합니다))
당신은 골판지 바보입니다 ....이 작업이 KEY입니다 !!!!
당신은 골판지 바보입니다 ....이 작업이 KEY입니다 !!!!
그것은 누구와 같습니다. 당신은 할 수 있습니다. 그리고 열쇠. 그러니 결정해, 자기야
나는 당신이 시장 역사의 일부에 대한 예측 변수의 중요성을 계속 선택하는 것을 볼 때 눈물을 흘립니다. 무엇 때문에? 이것은 욕설 통계입니다. 행동 양식
무엇 때문에? 귀하의 질문은 정확히 동일하게 들립니다. 그렇지 않습니다. ???? 이유를 말해줄게...
그런 다음 stat 방법과 VI 엔트로피 계산 등을 사용하여 결정할 수 있었던 방식으로 모든 다양한 입력 데이터 중에서 선택하기에 충분합니다. 우리는 출구에 중요한 것을 정확히 입구에 제출했습니다. 즉, 이 전처리는 입력과 출력 사이에 어떤 관계가 있다는 결론만 내릴 뿐입니다. 만이!!!! 예, 이 다섯 가지 입력에는 출력에 대한 종속성이 있습니다. 이 종속성은 정확히 무엇입니까? 이것은 이미 AI 시스템과 옵티마이저를 찾고 있습니다. 그러나 수신된 모델 이후에는 그림과 같이 평가를 수행하여 작동하는 순간을 정확히 찾습니다. 그렇다면 내 그림에서 어떤 모델이 A로 작동할까요? ㄴ? 에? 또는 G?
신경망 은 쓰레기 덤프가 아닙니다. 신경망에 넣은 것이 바로 거둡니다. 당신이 지금까지 이것을 몰랐다는 것에 놀랐습니다.
그것은 누구와 같습니다. 당신은 할 수 있습니다. 그리고 열쇠. 그러니 결정해, 자기야
그래서 당신에게도 열쇠입니다. 왜 당신은 자연에 들어가지 않습니까 ???? 이것은 당신의 문제입니다. 당신은 그들이 말하는 것을 듣고 싶지 않습니다 ...
무엇 때문에? 귀하의 질문은 정확히 동일하게 들립니다. 그렇지 않습니다. ???? 이유를 말해줄게...
그런 다음 stat 방법과 VI 엔트로피 계산 등을 사용하여 결정할 수 있었던 방식으로 모든 다양한 입력 데이터 중에서 선택하기에 충분합니다. 우리는 출구에 중요한 것을 정확히 입구에 제출했습니다. 즉, 이 전처리는 입력과 출력 사이에 어떤 관계가 있다는 결론만 내릴 뿐입니다. 만이!!!! 예, 이 다섯 가지 입력에는 출력에 대한 종속성이 있습니다. 이 종속성은 정확히 무엇입니까? 이것은 이미 AI 시스템과 옵티마이저를 찾고 있습니다. 그러나 수신된 모델 이후에는 그림과 같이 평가를 수행하여 작동하는 순간을 정확히 찾습니다. 내 그림에서 어떤 모델이 A로 작동할까요? ㄴ? 에? 또는 G?
신경망은 쓰레기 덤프가 아닙니다. 신경망에 넣은 것이 바로 거둡니다. 당신이 지금까지 이것을 몰랐다는 것에 놀랐습니다.
차트의 현재 부분에 대해서만 가져오기를 보고 가져오기 와 같이 패턴이 OOS로 변경됩니다.
중요성을 통해 솔직한 쓰레기만 걸러낼 것입니다.
몇 년이 지나도 이해하기 힘든지그래서 당신에게도 열쇠입니다. 왜 당신은 자연에 들어가지 않습니까 ???? 이것은 당신의 문제입니다. 당신은 그들이 말하는 것을 듣고 싶지 않습니다 ...
나를 위한? 나는 이미 문제를 해결했습니다. 이제 또 무엇을 해야 할지 생각 중입니다. Python 또는 R. 아직 새로운 아이디어가 없습니다.
차트의 현재 부분에 대해서만 가져오기를 보고 가져오기와 같이 패턴이 OOS로 변경됩니다.
중요성을 통해 솔직한 쓰레기만 걸러낼 것입니다.
몇년이 지나도 이해하기 힘든지맞아요, 당신이 생각하는 것이 맞습니다. 따라서 작업은 패턴이 떠 있는 고정되지 않은 시리즈에서 동일한 AI일 뿐입니다. AI의 임무는 이러한 의존성을 피하면서 성능을 유지하는 것입니다. 최소한 짧은 시간이지만 돈을 벌기에 충분합니다. 결국 패턴이 갑자기 바뀌지 않습니다. 다른 하나가 메인, 첫 번째 입구를 대신하지만 메인은 여전히 세트에 남아 있으며, 여기에서 말하는 것처럼 라인 유지의 부담을 지는 것은 AI뿐입니다. 그렇기 때문에 특히 시장 자체가 어디로 가야 할지 모를 때 선물 계약의 첫 달에 매우 자주 훈련해야 합니다. Writ을 보면 이 패턴이 어떻게 춤을 추는지 알 수 있습니다. 그러나 선물의 중간과 끝에서 원칙적으로 시장은 더 규칙적이며 하나의 항목이 오랫동안 지배하는 방법을 볼 수 있습니다.