Aprendizaje automático en el trading: teoría, práctica, operaciones y más - página 2315
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realmente lo explica de tal manera que es más fácil preguntarle a Napoleón en un manicomio
En la física cuántica no hay predicciones, hay cálculos de incertidumbres, o probabilidades))
En la física cuántica no hay predicciones, hay cálculos de incertidumbres, o probabilidades))
El ámbito de aplicación parece haber sido tocado, pero no revelado en absoluto. En lugar de ello algunas gachas de babushkas comenzaron
el alcance de la aplicación parecía ser tocado, pero no fue revelado en absoluto. En su lugar, una especie de papilla balbuceante comenzó
Del galimatías actual sobre IA y casi IA en la ciencia menos de una centésima de porcentaje....
¿De acuerdo?
De las tonterías de hoy en día sobre y alrededor de la IA, menos de una centésima parte entrará en la ciencia....
¿De acuerdo?
depende de qué ciencia)
hay trucos interesantes de la reconversión, pero no los divulgaron, y donde más leer sobre ello no he encontrado todavíadepende de qué ciencia )
hay trucos interesantes de la reconversión, pero no los divulgaron, y donde leer sobre ello no pude encontrarla ciencia es el conocimiento que se utiliza. sea cual sea el nombre de la ciencia))))
predecir la incertidumbre es algo interesante
Tienen un enlace a un artículo allí - a primera vista sólo el habitual Bayesiano más distribuciones normales.
Tienen un enlace a un artículo allí - a primera vista sólo parece Bayes normal más distribuciones normales.
sólo que no he averiguado qué botón pulsar para obtener mejores resultados en la clasificación
para la regresión sólo un ejemplo
Tengo que el muestreo por gradiente máximo se utiliza por defecto (como una nueva característica)
o es simplemente por defecto y no necesito hacer nada
Por cierto, el catbust es muy chulo en cuanto a la reconversión... es muy difícil conseguir que se reconvierta. Si el conjunto de datos es una mierda... ...aprenderá mal y no recordará todas las opciones.Por ahora estoy viendo otro video.
la ciencia es el conocimiento que se utiliza. no importa el nombre de la ciencia es))))
todo está bien allí con el conocimiento, es sólo campos de aplicación que necesitan ser mirado.
El algoritmo de refuerzo en sí mismo sigue siendo muy bueno. Si hubiera unos buenos altavoces en el estudio.el conocimiento no tiene nada de malo, sólo hay que ver los ámbitos de aplicación
El algoritmo de refuerzo en sí mismo sigue siendo muy bueno. Si hubiera más altavoces normales en el estudio(por ejemplo, si eres un hombre de negocios y sabes algo)))) Sin conocimiento, no hay conocimiento)) En la etapa intermedia, todo puede suceder, los tiempos de cambio suelen ser como el SB))