умру от акробатиков! Продолжу свои рассуждения на тему пенсионной реформы. Естественно, что я не претендую на истину в последней инстанции, но на основе своего опыта и знаний в кибернетике, экономике, финансах и гражданском праве, вижу то, что не видят, либо делают вид, что не видят многие эксперты и власть имущие. Вернемся к судьбоносному...
続きはあるのでしょうか？
私は、取引システムが肯定的な結果のみをもたらす場合、永久的な損失が発生することを観察してきました - 私たちは、固定ロットとストップロスを持つTSについて話しています。
2006年まで遡る話だと思うのですが、どの程度のレベルで、誰がやったのかがわからないだけです。
http://www.kamynin.ru/
ただ、どれだけハイレベルなことをやっているかは......。ルーブリック "取引ロボット "を選択し、先頭に移動し、お茶とクランペットを作り、読んで、写真を見て、人々からコメントを読んで、著者の応答は、賢くなる、としない子供のああ...イー...）。))
最初から最後まで、すべての進化がある残念ながらありません :-( 6つの多項式からなる委員会のアイデアはあるのですが、まだReshetovの暗号を完全には解いていません。この変更により、MKULでモデルを作成する時間が短縮されるようになりましたが、問題は、MO問題の核心は、私が考えるに、次のようなものです。
事前準備やトレーニングなど、他のことは別にしてね。まさに最終段階は、モデルの選択です。結局、学習の過程でアルゴリズムはモデルを構築し、そのパラメータを推定し、他のモデルを使って改善を試み、最も良い学習指標を持つモデルがモデルを保存し、最適化の結果と なるのです。私の考えでは、Reshetovのオプティマイザは分類器に最適なメトリックを選択しました。それは、感度や特異性、そして総合的な一般化可能性を判断することです。モデルの学習結果をTrue Positiv, True Negativ, False Positiv, False Negativの4つのパラメータで評価すると、True Positiv, True Negativ, False Positiv, False Negativの4つのパラメータで評価した場合。聞いたことがある方も多いのではないでしょうか。わりとポピュラーな指標ですが、実践してみると、この指標は汎化とは一部しか関係ないことがわかります。つまり、この指標は過大評価されており、トレーニングセットでオーバートレーニングを行うと、オーバートレーニングがない場合と同じように値が大きくなってしまうのです。少しは決心しようよ。
データセットに対する多項式の一般化可能性を推定する方法があるとする。そして、私たちの指標は、実際に一般化可能性のレベルを推定するものです。つまり、他の指標では学習期間中に良い結果が得られ、我々の指標では多項式が過学習になると悪い結果が得られ、多項式が汎化されると良い結果が得られるということである。そして、この指標を学習プロセスで使用し、アルゴリズムに、（我々のデータでは）過小評価されているが、それでも汎化されたモデルを探させることができるのである。悪いことかもしれませんが、100％鍛えてないのに効果があります。そこで、アンダートレーニングの効果が発揮されるのです。アンダーアチーブメントを最小限に抑えることが非常に重要です。この文章は、私の理論の先駆けとも言えるもので、私たちは何に近づいているのか？今日の質問はこれくらいにしておきます。考えてみてください...。
間違っていなければ2006年までの話です。ただ、どのような高いレベルで、どのような人がやっているのかがわからないのです。
http://www.kamynin.ru/
あなたは「トレーディングロボット」というルビを振っています。ルーブリック「トレーディングロボット」を選ぶ、最初に行く、紅茶とクランペットを作る、読む、写真を見る、人々のコメント、著者の答えを読む、賢くなる、そして本当に怒る...）。))
最初から最後まで、すべての進化があるこの人のことは本当に初めて聞きました。
この支店は...はただのたわごと)))
http://www.kamynin.ru/2015/08/26/lua-quik-robot-uchitel/
最初から読んでから投稿してください、わかってますから。
MGUA これがすべての始まりで、著者はこれで始めることを推奨しています。はい、今彼はそれを適用せず、すでに純粋に彼自身の他の何かを適用しますが、この何かがMGUAから成長し、この何かを彼は公表していません。写真に写っている情報について簡単に説明する
写真に写っている情報について簡単に説明する
そうなんです、作者はミニマリズムが好きではないのです)
ああ、そういうことだ、作者はミニマリズムが嫌いなんだ)
レベルやいくつかのマッシュアップがあり、そこからどうにかしてニューラルネットワークのための情報を取り出しているのです。
は、ある種のバラード歌手でもある。そう、それはそれとして、筆者はミニマリズムが好きではないのです)
5秒見て、理解した。100％怪しいし、見たくもない......。
私のサイトや投稿、写真を見たことがありますか？
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そういうことです。
以上、明日も同じようにします。