Mihail Marchukajtesは 何を売っているのですか？リアルやフクロウに信号がない。しかし、彼は「死んだ」、いやミーシャに生まれ変わったレシェトフを常に宣伝し、どの投稿もユーリの無駄な製品に触れ、彼のトリックの新しいバージョンをリリースしています。アヒルのようなものはアヒルだ」という言葉があるので、ミーシャ＝ジュラだと主張しています。由良さんの狂った宣伝方法ですね。
Mihail Marchukajtesは 何を売っているのですか？リアルやフクロウに信号がない。私はこの名前にサイトから生地の撤退がないことを確認していますが、彼は常に何らかの理由でReshetovを宣伝している、これは一種の "死亡"、またはむしろミーシャに生まれ変わり、すべてのポストでユーリlapontovuyu偽に言及し、彼のトリックの新しいバージョンをリリースしています.アヒルのようなものはアヒルだ」という言葉がありますから、ミーシャ＝ジュラだと主張しています。由良さんの狂った宣伝方法ですね。
こんにちは！私は11年ほど前からGunで手動でトレードしているトレーダーですが、ニューラルネットワークも始めています。この問題は解決しました。私はただ、あなたを助けたいだけなのです。あなたはビジネスに対するアプローチを間違えています。 私は冗談ではないことを神に誓う、ここで私はすべての私の質問に対する答えを見つけたこの記事の著者である、彼はちょうどアドバイザーとスクリプトのコードにミスを持っていた、私はすべてを書き直し、私はすべての通貨ペアとタイムフレームでほぼ一年間取引されている、私は15分以上試してみてください。このプログラムは、価格予測、価格が何ピップスでどこに行くかを教えてくれます。https://www.mql5.com/ru/articles/830 ...すべてうまくいきます。ただ、コードを書き直す必要があります。私は何も売らず、何も宣伝せず、ただ毎日皆さんのメッセージを読み、少しでもお役に立ちたいと思っています。
こんな尊敬するスレにも左翼系がいるんですね。そうでしょうか？
ああ、スキンは本気じゃないんだ、インジケータを試したらどうだろう、僕のはもうすぐ完成するんだけど...。
*** あなたは別の場所で測定します....
この尊敬すべきスレッドで私は間違いなく冗長です ))
本当に馬鹿だなぁ。 私の名前を見てください。私の名前はミハイルで、苗字は全く違います。ふざけるな...。
ユーラ・レシェトフのクローンであるペンネームです。
売り手は、パスポートに本名と苗字を表示する。
Mihail Marchukajtesは 何を売っているのですか？リアルやフクロウに信号がない。しかし、彼は「死んだ」、いやミーシャに生まれ変わったレシェトフを常に宣伝し、どの投稿もユーリの無駄な製品に触れ、彼のトリックの新しいバージョンをリリースしています。アヒルのようなものはアヒルだ」という言葉があるので、ミーシャ＝ジュラだと主張しています。由良さんの狂った宣伝方法ですね。
だからこそ、映像配信もなく、たとえ映像配信があっても顔を出さない、その理由は明らかで、彼はユーリーのことをわかっているからだ。
ユーラ・レシェトフのクローンであるペンネームです。
Mihail Marchukajtesは 何を売っているのですか？リアルやフクロウに信号がない。私はこの名前にサイトから生地の撤退がないことを確認していますが、彼は常に何らかの理由でReshetovを宣伝している、これは一種の "死亡"、またはむしろミーシャに生まれ変わり、すべてのポストでユーリlapontovuyu偽に言及し、彼のトリックの新しいバージョンをリリースしています.アヒルのようなものはアヒルだ」という言葉がありますから、ミーシャ＝ジュラだと主張しています。由良さんの狂った宣伝方法ですね。
そのため、ビデオストリームはなく、あったとしても彼の顔なしとなる--その理由は明らかで、彼の顔は知られているからだ。
レシェトフの記憶は、そんな愚かな比較によって侮辱されるべきではないだろう。
ところで、ブーストの何が気に入らないかというと、推奨ツリー深度が7～10であることです。
すなわち、100個の予測変数があり、そこでの分割も各予測変数の途中から始まる場合です。7種類の予測変数が真ん中で分かれる可能性が非常に高いのです。1、2個は1/4に分割されるかもしれませんが、それ以下はあり得ません。
あるいは、ブースティング・アルゴリズムでは、アルゴリズムが半割りで動くのではなく、より小さな塊で動くのですか？どなたかご存知ですか？
また、誰がどのような樹木の深さを利用するのか？
CatBoostを 勉強したので、その話をします。
木の深さは4～6分割が推奨されています。これは、私が一般的に試している深さです。
予測器は、3種類のアルゴリズムから選択できるように分かれています。いわゆるグリッドが出来上がります。
分割の結果は、自分で引き出して見てみると面白いですよ。AlgLibはforestのツリーを構築する際、予測因子をどのように等分しているのでしょうか？
ターゲット・ユアーズ、どれでも・・・ちょっと悩む・・・。
クラスターは、ある目的のためにのみ必要です。
ここでは、テスト用の新品にHTを見つけ、それを良しとしたのですが...。
さて、新しいデータでは、このTXを見つけてモデルを適用する必要があります。モデルはHTでしかうまく機能しないので、新しいデータでどのようにそれを認識するか？ クラスタ番号でオプションとして指定します。
クラスタリングのために何を送り込むか - すべてのサンプル予測因子か何か？
ランダム性はありません。各予測子の利用可能な最適なパーティショニングが選択される。各木がすべての予測変数ではなく、例えばランダムに選ばれた半分の予測変数を与えられたとき、森にはランダム性がある。
一度学習する。再教育はありません。木や森については、再学習が全くないようですが、これはむしろ再学習のスピードが速いからでしょう。
また、なぜグリッドなのか？木には節と葉があります。
選択は線形分割で、非平滑関数による離散選択のようなことをやっているのですが、意味があるのでしょうか？
ポイントは再トレーニングをすることではなく，予測因子同士が補強し合いながらも強い相関がない方が良いということで，これはパーティションド・サンプリングでは成立しません．
予測変数の分割グリッド、これはNSではありません。