Maxim Dmitrievsky #: 그 기사에서 의미 있는 기능 선택을 보지 못했습니다. 더미에서 선택하는 것이 아니라 유익한 마크업 칩 타깃을 한 번에 만든다는 의미에서 의미가 있습니다. 모든 기능에 대해 대상 기능을 선택할 수 있습니다. 증분으로는 불가능합니다. 대상 속성 아래에서 대상 속성을 선택해야 합니다.
랜덤은 거래가 처음부터 다른 기간으로 모든 방향으로 시드되고 결과에 따라 꿈꿔지는 경우입니다.
"의미있는"- 이것은 내가 준 그림에 따라"유익한 마크 업 칩 타겟을 한 번에" 만드는 그림에 따른 것입니다.
"의미있는"은 제가 제공 한 사진으로 "유익한 마크 업 피쉬를 한 번에 타겟팅"하는 것입니다.
여기 https://www.mql5.com/ru/articles/3507 의 그림은 소위 - 그림 12. 두 열차 세트의 변동과 공분산
공분산에서 상관관계까지 1단계.... (하지만 당신은 천재이고 모두가 기분이 상합니다-그래서 직접 구글에서 검색하세요).... 당신의 개념적 장치를 연마하는 데 성공했습니다 ... 단어의 의미를 이해하면-당신의 전문 용어의 사이비 천재와 주장 된 주장의 허위가 순식간에 사라질 것입니다 ... 당신은 당신의 외침으로 논리를 바꿀 수 없습니다.
-- 일반적으로 실은 변하지 않았고, 여전히 그들의 천재성을 선포하고 자전거를 발명하려고 목이 찢어졌습니다-말하자면 "개척자"입니다 ...
Maxim Dmitrievsky #: 특성은 NS 입력에 공급되는 것이고, 클래스 레이블은 출력에 공급되는 것입니다.
피처는 분류 대상에 대한 부분적인 정보를 나타내야 하며, 이것이 바로 피처입니다. 휘장이라고 할 수 있습니다.
제가 보기에, 정확히 무엇을 분류할지 정의되지 않는 한, 이 100가지의 멋진 피팅 방식은 모두 동일한 결과를 가져올 것입니다.
간접적인 표시도 가능한가요? 예를 들어, 고양이와 개는 종종 싸우지만 개는 고양이를 쫓을 가능성이 더 높습니다. 우리에게 주어진 것은 두 개의 물체와 그 움직임입니다. 과제 : 사실 데이터로 한 번 확인하고 이후에는 누가 누구인지 독립적으로 결정한 후 어느 것이 고양이이고 어느 것이 개인지 결정하는 것입니다. 우리는 그들 중 하나가 고양이이고 다른 하나는 개라는 것을 확실히 알고 있지만 실루엣을 보거나들을 수 없으며 흔적조차 볼 수 없으며 움직임의 좌표 만 볼 수 있습니다. 우리는 신경망에 물체의 앞뒤 움직임을 입력합니다(매수-매도). 신경망은 '사고'하고 가중치를 곱하는 과정에서 한 물체는 항상 앞쪽에, 다른 물체는 뒤에 있다고 분류하고(MA_5[0] > MA_10[0]), 지금 개가 앞으로 나아가고 있다고 가정했습니다. 실제 데이터로 확인하고, 대답을 얻고(아니오), 데이터를 수정하고, 고양이라고 가정하고, 확인하고(예), 확인했습니다. 이제 신경망은 물체의 싸움과 움직임으로 누가 고양이이고 누가 개인지 판단하는 방법을 알고 있습니다. 동시에 발, 머리카락 조각, 이빨, 짖거나 야옹 거리는 소리가 주어지지 않았습니다.
즉, 신경망에 많은 것을 공급할 수 있고 필요한 답을 줄 수있는 방식으로 무언가를 찾아서 찾을 수있을 것 같습니다(Hercule Poirot). 즉,이 경우의 기능은 분류되는 객체에 대한 부분적인 정보를 나타내지는 않지만 솔루션이 가능합니다.
그 기사에서 의미 있는 기능 선택을 보지 못했습니다. 더미에서 선택하는 것이 아니라 유익한 마크업 칩 타깃을 한 번에 만든다는 의미에서 의미가 있습니다. 모든 기능에 대해 대상 기능을 선택할 수 있습니다. 증분으로는 불가능합니다. 대상 속성 아래에서 대상 속성을 선택해야 합니다.
"의미있는"- 이것은 내가 준 그림에 따라"유익한 마크 업 칩 타겟을 한 번에" 만드는 그림에 따른 것입니다.
그리고 "의미있는"은 무엇을 의미합니까?
"의미 있는"은 제가 인용한 사진에 의해"유익한 마크업을 한 번에 피차 타겟팅" 하는 것입니다.
"의미 있는"이라는 단어가 무슨 뜻인가요?
글쎄요, 그들이 바로 그렇게한다면 괜찮습니다. 그건 기억이 안 나는데요. 기사 제목이 뭐죠? 나중에 읽어볼게요
여기, 블라디미르 페레르벤코의 글입니다. 그는 데이터 마이닝으로 시작하는 전체 주기의 기사를 가지고 있습니다. 제 관점은 모델 자체를 제외하고는 여러 측면에서 그와 일치합니다. 저는 그것이 우리의 필요에 비합리적으로 복잡하다고 생각합니다.
"의미있는"은 제가 제공 한 사진으로 "유익한 마크 업 피쉬를 한 번에 타겟팅"하는 것입니다.
여기 https://www.mql5.com/ru/articles/3507 의 그림은 소위 - 그림 12. 두 열차 세트의 변동과 공분산
공분산에서 상관관계까지 1단계.... (하지만 당신은 천재이고 모두가 기분이 상합니다-그래서 직접 구글에서 검색하세요).... 당신의 개념적 장치를 연마하는 데 성공했습니다 ... 단어의 의미를 이해하면-당신의 전문 용어의 사이비 천재와 주장 된 주장의 허위가 순식간에 사라질 것입니다 ... 당신은 당신의 외침으로 논리를 바꿀 수 없습니다.
-- 일반적으로 실은 변하지 않았고, 여전히 그들의 천재성을 선포하고 자전거를 발명하려고 목이 찢어졌습니다-말하자면 "개척자"입니다 ...
여기, 블라디미르 페레르벤코의 글입니다. 그는 데이터 마이닝부터 시작하여 체계적으로 완전한 기사 주기를 가지고 있습니다. 제 관점은 모델 자체를 제외하고는 여러 측면에서 그와 일치합니다. 저는 그것이 우리의 필요에 비합리적으로 복잡하다고 생각합니다.
특정 기능에 대한 타겟 마크업이 보이지 않습니다. 임의의 지연이 있는 증분을 사용합니다. 특정 대상에 대해서만 정보를 제공하고 다른 대상에 대해서는 정보를 제공하지 않습니다.
이해가 되지 않습니다. 마크업이 무슨 뜻인가요?
타겟-예측자 쌍은 서로 연관되어 있으며, 서로 연관되어 있기 때문에 쌍이 존재합니다. 그리고 그러한 쌍을 찾는 것은 충분히 어렵습니다. 링크가 강할수록 피팅 오류는 작아집니다. 다른 타겟의 경우 예측자 문제는 다릅니다.
이해가 되지 않습니다. 표시란 무엇을 의미하나요?
표적-예측자 쌍은 서로 연관되어 있고 그 쌍이 정확히 연관되어 있기 때문에 존재합니다. 그리고 그러한 쌍을 찾는 것은 충분히 어렵습니다. 연결이 강할수록 피팅 오류는 작아집니다. 다른 대상의 경우 예측자 문제는 다릅니다.
내가 틀렸기를 바라지 만 속성이 같은 방식으로 이해되지 않는다는 인상을 받았습니다.
특성은 NS 입력에 공급되는 것이고, 클래스 레이블은 출력에 공급되는 것입니다.
간접적인 표시도 가능한가요? 예를 들어, 고양이와 개는 종종 싸우지만 개는 고양이를 쫓을 가능성이 더 높습니다. 우리에게 주어진 것은 두 개의 물체와 그 움직임입니다. 과제 : 사실 데이터로 한 번 확인하고 이후에는 누가 누구인지 독립적으로 결정한 후 어느 것이 고양이이고 어느 것이 개인지 결정하는 것입니다. 우리는 그들 중 하나가 고양이이고 다른 하나는 개라는 것을 확실히 알고 있지만 실루엣을 보거나들을 수 없으며 흔적조차 볼 수 없으며 움직임의 좌표 만 볼 수 있습니다. 우리는 신경망에 물체의 앞뒤 움직임을 입력합니다(매수-매도). 신경망은 '사고'하고 가중치를 곱하는 과정에서 한 물체는 항상 앞쪽에, 다른 물체는 뒤에 있다고 분류하고(MA_5[0] > MA_10[0]), 지금 개가 앞으로 나아가고 있다고 가정했습니다. 실제 데이터로 확인하고, 대답을 얻고(아니오), 데이터를 수정하고, 고양이라고 가정하고, 확인하고(예), 확인했습니다. 이제 신경망은 물체의 싸움과 움직임으로 누가 고양이이고 누가 개인지 판단하는 방법을 알고 있습니다. 동시에 발, 머리카락 조각, 이빨, 짖거나 야옹 거리는 소리가 주어지지 않았습니다.
즉, 신경망에 많은 것을 공급할 수 있고 필요한 답을 줄 수있는 방식으로 무언가를 찾아서 찾을 수있을 것 같습니다(Hercule Poirot). 즉,이 경우의 기능은 분류되는 객체에 대한 부분적인 정보를 나타내지는 않지만 솔루션이 가능합니다.