При создании графического объекта функцией ObjectCreate() необходимо указать тип создаваемого объекта, который может принимать одно из значений перечисления ENUM_OBJECT. Дальнейшие уточнения свойств созданного объекта возможно с помощью функций по работе с графическими объектами.
私は24リーグを取る7700コラムの汚いファイルを持っているので、先に進まず、こちらをご覧ください。これがあなたのファイルです。
そして、これが私のものです。
何が違うんだ？もう、待たせませんよ。主成分分析では、各列が独自の座標系である場合、異なる列からの点を同じ座標系にプロットできるように、それらをクラスタリングできることが重要である。通訳は簡単です。縦と横のベクトルが多いほどカッコいい。あるのは、ぶっきらぼうに均一なスポットです。
情報を圧縮したい場合は、まず自己相関を チェックし、入力は1つだけにしておくと安心ですが、メモリがないのでネットワークは動きません。
情報を圧縮したいのであれば、まず自己相関をチェックし、入力は1つだけにしておくと安心です。ただ、ネットワークはメモリがないので動きません。
まあ、それに加えて、モデルの推定値も。
予測変数は、ファイル中の列数を示す
ベクターの総数258個。クラス1と数が釣り合っていたので、クラス0を削除し、クラス2をゼロに改名して残しました。19.60は二次誤差、つまり直線と二次の差はゼロになるはずです。79.141は一般化能力、100になると誤差の差が小さくなります。69.767はスパイシー化です。総管理区画は75で、一般化度は70。NOT KNOWSの答えは、コントロールプロットでは17個だったものが、全サンプル中77個のベクトル上で得られました。
実際、トレーニングではもっと悪い結果が出たのですが、コントロールプロットではずっと良い結果が出ました。しかも、あなたのようなテスト区間ではなく、ネットがまったく見ていないコントロール区間だったのです。テスト区間は、学習区間で学習し、テスト区間でもうまくいくようにしたもので、潜在的には学習中にネットがテスト区間を見ていることになります。テストの方はそうではありません。質問?
アダバストは79に79をつけた
アダバストから79が出ました
おそらく、セット全体を使用して高い学習スコアを得ることができるAIの構成を使っているのでしょう。
まさにその通りです。別の言い方で説明してみよう。Ma(100)と価格に関する古典的なシステムがあるとする。クロスアップは買い、クロスダウンは売り。通常、Maと価格を入力に、システム信号を出力に与えます。これは、Maをあらかじめ計算し、準備の整った状態でネットに供給するため、投入量を節約することができるのです。あるいは、MAではなく、入力に価格（ネットワークが自己計算するためのもの）、出力にシステム信号の100のラグをネットワークに与えることも可能である。この形態では、価格ラグが100以下のネットは投入できない。
これがそうです。別の言い方で説明しよう。例えば、ma(100)と価格にクラシックなシステムがあるとします。アップクロッシングの買い、ダウンクロッシングの売り。通常、Maと価格を入力に、システム信号を出力に与えます。これは、Maをあらかじめ計算し、準備の整った状態でネットに供給するため、投入量を節約することができるのです。あるいは、MAではなく、入力に価格（ネットワークが自己計算するためのもの）、出力にシステム信号の100のラグをネットワークに与えることも可能である。この形態では、価格のラグが100以下ではネットワークに供給できない。
原始的な思考で、早く捨てれば、妄想の穴から飛び出すことができる。あなたはモデル準備の主要なルールの一つを破っているのです。私たちはここで一度アレクセイ Vyazemsky とオリンピックのアクティブだったので、感謝の印として私は彼のラグと私は驚いたという効果について podnakil している覚えています。私は実践者であり、そして理論家でもあるのです。私はラグの本質が明らかにされている私の通信の一部を引用することができます。
引用元
お気づきかもしれませんが、私は15種類の商品のデータを保存し、このデータを使っていくつかの指標を作成しています。確率的な関数を取っています。累積標準偏差 をとって、それくらいです。その結果、現在の信号に対して一義的な入力バーが307本もあるんです。その結果、この307本を現在のシグナルとし、それに24本前のシグナルの307本を足すことになります。最後の24の信号のためにすぐにNSにデータを提示する信号の出現でこの政令の意味。これは、分類が現在の信号の履歴を深く見ることができるようにするための変換である。本来は24の奥行きにラグがある
見積もりは完了です。
ネットワークだけではどうにもならない。インプットとして与えたものが、結果として得られるものです。練習でわかるように、すべてのラグが良いわけではありませんし、あなたのセットでは、NSが何とかして適切なモデルを得るのに役立つような列は一つもありません......。頑張ってください!!!!!!!
そして、正しく行われると、このモデルはこのように機能します......。
はい、間違っています）どうやら解析の不具合か、読み込んだデータ上での不具合のようです。
ノーマライゼーションは便利とは言い難い。良い点は、ターミナルにアーカイブのニュースデータが必要で、それらをロードする定期的な可能性があり、それらを扱う サービスが必要であることです。アーカイブスがないとは思いませんが）しかし、クリエイターの立場からすると、ユーザーが欲しいものを口にするまで、始まらないし、始まるとしたら、まず有償版でしょう（笑)。
まあ、そうなんですが、自由で良いカレンダーは、ほとんどありえません)
ええ、まあ、自由で良いカレンダーは、ほとんど全く不可能ですが)
ありがとうございます！面白いですね！前の信号を使うとは思いもよりませんでした。このことから、もしかしたらネットは全く不要なリンクなのでは？
それが、機能を淘汰しないためのネットの面白さだと思います。そうでなければ、古典的なシステムを作る方が簡単でしょう。
私はもっと実験をしなければならないでしょう、私は手首にシステムの非常に多くの例を取り、トレーニングでは単一の繰り返しがなく、1つのエポックに収まることが可能であったようにします。