이 말은 이미 두 번 이상 했던 것으로 기억하지만 다시 반복하겠습니다. 네, 신경망의 학습 방법과 아키텍처도 중요하지만 사용하는 데이터가 훨씬 더 중요합니다. 여러 면에서 잘 준비된 데이터와 함께 질적으로 광범위한 네트워크 아키텍처가 작동할 것입니다. 당연히 각 유형의 신경망에는 고유한 사전 처리가 필요하지만 입력 데이터, 네트워크에 들어가기 위해 취하는 정보가 대상에 적합하다면 결과가 즉시 표시됩니다. 요점은 고유한 구성만 남겨두면 여전히 작동하지 않을 경우 신경망을 구축하는 다른 방법을 선택하는 것입니다.
시계열을 분석할 때 분포 비대칭에서 뚱뚱한 꼬리 를 검색하는 옵션은 여전히 하나의 요인에 대한 예측 모델로 가는 방법입니다. 시간 요인 ... 및 다중 요인 모델(심지어 선물 옵션)은 여전히 수학적으로만 일반 용어 로 표현할 수 있으며, 물론 예측 (통계적 회귀 모델의 데이터에 따라 결정됨)과 신뢰도 수준 (모델의 적절성에 대한 추정에 따라) - 예를 들어, 피셔의 F-기준 등) 및 이 예측이 가장 가능성이 있는 한계는 모델오류와 예측 오류를 모두 고려해야 할 필요성으로 이어집니다.
- 그런 다음이 모든 것을 가중치가있는 뉴런에 넣고 알고리즘으로 요인의 값과 오류에 대한 추가 이벤트의 개발 경로 종속성을 계산합니다 ... - 모든 것을 현명하게 수행하면 ... 하지만 그런 VS(컴퓨팅 시스템)를 구축하여 출력에서 모두 동일하게 확률의 일부만 얻습니다. 여전히 시간이 많이 소요됩니다 ...
이 NS를 실행하려고 시도한 사람들에게 피드백을 주셔서 감사합니다. 그러나 실제로 입력에 올바른 데이터가 없으면 출력에서 "신이 보내는 것"만 얻을 수 있습니다(수요와 공급 없이는 여전히 존재하지 않음)
... 여전히 요인이 많을수록 누적 (누적) 오류가 커집니다 ... 물론 분석에서 추진 요인 만 골라야하지만 이것은 최소한 관심입니다 비율 및 통화 공급(소매 테이더로서 우리가 후자에 표시되는 데이터, 표시되는 경우) ... 우리는 또한 D&S 분석에 순 수출 및 순 외국인 투자를 추가해야 합니다. 둘 중 하나에 대해 알려주십시오.
추신
그래서 당신은 직관적으로 금리 자동 조정의 힘과 환율을 조정하기 위한 화폐 및 재정적 충동에 의존해야 하고 .... 뉴스에서 가십이 아닌 실제 운전 이벤트를 기다려야 합니다 ... 로봇은 마지막 두 개를 전혀 구별하지 않을 것입니다(특히 통계적으로 신뢰할 수 있는 분석을 위해 충분히 많은 역사적 데이터 샘플을 수신하는 경우) ... 뉴스, 가십 및 그에 대한 반응 측면에서 인류의 전체 역사를 추방할 가치가 있을 것입니다. eq가 언제 어디서 발생하는지 알아내기 위해. 위기 또는 eq. 복원 - 그리고 여전히 통계적 유의성에 대한 사례는 거의 없을 것입니다.
따라서 장기 이자율은 분석가의 가장 친한 친구입니다.
단기 금리는 트레이더의 가장 친한 친구입니다 ... IMHO (행동을 연구하면) ... 공개 시장 (D & S)에서 돈을 빼면 이자에
이 쓰레기는 2.5 일 동안 나를 위해 일했습니다.
그래서 결국 - 나에게 주차하는 법을 가르쳤습니까?
웰컴 형님들!!!
이 말은 이미 두 번 이상 했던 것으로 기억하지만 다시 반복하겠습니다. 네, 신경망의 학습 방법과 아키텍처도 중요하지만 사용하는 데이터가 훨씬 더 중요합니다. 여러 면에서 잘 준비된 데이터와 함께 질적으로 광범위한 네트워크 아키텍처가 작동할 것입니다. 당연히 각 유형의 신경망에는 고유한 사전 처리가 필요하지만 입력 데이터, 네트워크에 들어가기 위해 취하는 정보가 대상에 적합하다면 결과가 즉시 표시됩니다. 요점은 고유한 구성만 남겨두면 여전히 작동하지 않을 경우 신경망을 구축하는 다른 방법을 선택하는 것입니다.
글쎄, 그게 나야, 갑자기 젊은이들이 읽는다 :-)
Trend와 Flat을 구별하여 resp를 활성화합니다. TS
시계열을 분석할 때 분포 비대칭에서 뚱뚱한 꼬리 를 검색하는 옵션은 여전히 하나의 요인에 대한 예측 모델로 가는 방법입니다. 시간 요인 ... 및 다중 요인 모델(심지어 선물 옵션)은 여전히 수학적으로만 일반 용어 로 표현할 수 있으며, 물론 예측 (통계적 회귀 모델의 데이터에 따라 결정됨)과 신뢰도 수준 (모델의 적절성에 대한 추정에 따라) - 예를 들어, 피셔의 F-기준 등) 및 이 예측이 가장 가능성이 있는 한계 는 모델 오류와 예측 오류를 모두 고려해야 할 필요성으로 이어집니다.
- 그런 다음이 모든 것을 가중치가있는 뉴런에 넣고 알고리즘으로 요인의 값과 오류에 대한 추가 이벤트의 개발 경로 종속성을 계산합니다 ... - 모든 것을 현명하게 수행하면 ... 하지만 그런 VS(컴퓨팅 시스템)를 구축하여 출력에서 모두 동일하게 확률의 일부만 얻습니다. 여전히 시간이 많이 소요됩니다 ...
이 NS를 실행하려고 시도한 사람들에게 피드백을 주셔서 감사합니다. 그러나 실제로 입력에 올바른 데이터가 없으면 출력에서 "신이 보내는 것"만 얻을 수 있습니다(수요와 공급 없이는 여전히 존재하지 않음)
... 여전히 요인이 많을수록 누적 (누적) 오류가 커집니다 ... 물론 분석에서 추진 요인 만 골라야하지만 이것은 최소한 관심입니다 비율 및 통화 공급(소매 테이더로서 우리가 후자에 표시되는 데이터, 표시되는 경우) ... 우리는 또한 D&S 분석에 순 수출 및 순 외국인 투자를 추가해야 합니다. 둘 중 하나에 대해 알려주십시오.
추신
그래서 당신은 직관적으로 금리 자동 조정의 힘과 환율을 조정하기 위한 화폐 및 재정적 충동에 의존해야 하고 .... 뉴스에서 가십이 아닌 실제 운전 이벤트를 기다려야 합니다 ... 로봇은 마지막 두 개를 전혀 구별하지 않을 것입니다(특히 통계적으로 신뢰할 수 있는 분석을 위해 충분히 많은 역사적 데이터 샘플을 수신하는 경우) ... 뉴스, 가십 및 그에 대한 반응 측면에서 인류의 전체 역사를 추방할 가치가 있을 것입니다. eq가 언제 어디서 발생하는지 알아내기 위해. 위기 또는 eq. 복원 - 그리고 여전히 통계적 유의성에 대한 사례는 거의 없을 것입니다.
따라서 장기 이자율은 분석가의 가장 친한 친구입니다.
단기 금리는 트레이더의 가장 친한 친구입니다 ... IMHO (행동을 연구하면) ... 공개 시장 (D & S)에서 돈을 빼면 이자에
머신러닝에 대해
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결국 부메랑처럼 당신의 자녀와 손자에게 그렇게 반응하지 않을 것입니다. 사람들을 속이기 전에 생각하십시오.
부메랑같다
오히려, 거름처럼 - 그 모든 거름이 그들이 제공하는 토양을 비옥하게 하는 데 좋지는 않습니다... - 그 기원의 출처를 알아야 합니다! ... IMHO
(적당한 복용량과 좋은 품질로 유익할 수 있음) ... 물론, 그렇지 않으면 부메랑이 될 수 있습니다 ...
머신 러닝에 대해
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결국 부메랑처럼 당신의 자녀와 손자에게 그렇게 반응하지 않을 것입니다. 사람들을 속이기 전에 생각하십시오.
머신러닝에 대해
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결국 부메랑처럼 당신의 자녀와 손자에게 그렇게 반응하지 않을 것입니다. 사람들을 속이기 전에 생각하십시오.
MO는 어떻습니까?
그러한 논리로 출산을 한 추론에서 조산사에게 도달하는 것이 가능합니다)))))
MO는 어떻습니까?
그러한 논리로 출산을 한 추론에서 조산사에게 도달하는 것이 가능합니다)))))
초보자를 위한 아름다운 래퍼지만 내부는 0
내부는 입구에서 NS'에게 먹이를 줄 것입니다.
(인간 두뇌의 뉴런과 마찬가지로)
내부는 입구에서 NS'에게 먹이를 줄 것입니다.
(인간 두뇌의 뉴런과 마찬가지로)