A, B, Cを、ある均一な環境にある抽象的なオブジェクトのランダムに変更されたインスタンスと想像してみよう。A, B, Cを観察することで、その一般的に意味のある（特異な）性質を特定する。その値は、環境の事象によって3つとも変化するが、異なる（環境の異なる状態に依存する）。規則性を感じても、それを定式化することはできないのです。しかし、新しいインスタンスイベントで、ある比率を保ったままA、B、Cの値が急激に上昇し、環境が拡大したとする。私たちはこのパターンが好きで、その状態を表現したいのですが、環境には他の物体や性質もたくさんあり、その挙動も不可思議で予測不可能です。そこで、環境イベントの集合に対して、様々なオブジェクトのパラメータの規則性をマークするシステムを作ることにした。システムは、オブジェクトの最大意味のリンク（オブジェクトの種類、プロパティ、値+発生したイベント）の最小数を記録し、配列に記録し、さらにこれらの条件の下で我々は環境に人為的に導入された行動アルゴリズムを構築することができます合成ファブリックスパラメトリック複合体である必要があります。
dt <- read.csv(file = way,header = T,sep = ";") # читаем файл
//Ранее так транслировали данные из столбца
target <- dt$Target_100 # целевую в отдельную переменную
//Теперь так - почему точка в конце - это название столбца такое у Вас? Почему d вместо dt? Что это? :)
clos <- d$X.CLOSE.
3つの変数A,B,Cがあります。それらで構成された手書きの条件があります。
この状態を自動的に再現したい。もう知っているのだから、探す必要はない。しかし、この条件を高い確率で満たせるような重み係数を、例えば何個か用意しておく必要があります。
条件がわかっていれば、馬鹿なGAでもそれがうまくいく値A、B、Cを見つけることができる。
また、そうでない場合は、この問題には一義的な解がなく、変数の値によってさまざまな条件を思いつくことができます。
オプション3 -ロジスティック 回帰と多項式関数ジェネレータを使用する。そうすると、出力はあなたのような、かなり短くて簡単に解釈できる式になるでしょう。
しかし、MOで再現する意味がわからない。
オプション3 - ロジスティック回帰と多項式関数ジェネレータを使用する。そうすると、出力はあなたのような、かなり短くて簡単に解釈できる式になるでしょう。
しかし、その状態をMOで再現することに何の意味があるのか、私には わかりません。
なら、「not fershtay」です)))
まあ、私もそうなんですけどね。
オタクからの質問です。
3つの変数A,B,Cがあります。何らかの条件が彼らから手書きで書かれている。例えば、こんな感じです。
この状態を自動的に再現したい。探すまでもなく、すでに知っているのだから。しかし、例えば、A,B,Cをそこに設定し（多項式かHCか-私はゼロを知っているのでわからない）、元の条件を得るとき、この条件を高い確率でヒットさせる組み合わせの重み係数が何十個か必要である。
そのような原状を重みを介して再現するために、求められる関数はどのような入力重みをいくつ持っているのかに興味があるのですが？
1個の隠れニューロンを持つグリッドは、ma100と価格の交点を学習することが可能である。
これらはそのパラメータで、合計103本、過去100本のバーの増分が入力に供給される。tanh 活性化ニューロンは関数 tanh(x*W+b) で、基本的には括弧内の線形回帰であり、x はニューロン入力、W は重みの行列、b はシフト量です。隠れニューロンでは、Wが100要素、bが1要素。そして、出力では、Wが1要素、bが1要素となっています。
"もうひとつの試練、マと価格の交差点。"
https://www.mql5.com/ru/forum/86386/page1879#comment_17365998
では、どうやって木にクラスターを教えたのかというと、見せるんです。
クラスター化された機能は、クラスター化されていない機能よりも必ず悪くなります！クラスター化することで、必然的に情報の一部が削除されるのです。
100の事例があり、それらをクラスター化した。100の事例と1つの数値のどこに多くの情報があるのか？
予測因子と終値を 含むデータセットを取得し、Rで指標を生成するオプションを使用するのではなく、終値の列を指定してロードするにはどうすればよいですか？
私の理解では，ターゲットがZZトップスなので，予測変数のあるサンプルの一部がフィルタリングされるはずで，ここで，予測変数をフィードするためには，予測変数を持つテーブルもフィルタリングする必要がある，とか？
データを読み込む方法はご存じでしょうし、csvファイルを読み込む例も挙げましたが、具体的に何が問題なのでしょうか？
まさに正しいターゲット - そこにサインZZない反転、我々は一度レイプしている典型的なターゲットです。
オタクからの質問です。
3つの変数A,B,Cがあります。何らかの条件が彼らから手書きで書かれている。例えば、こんな感じです。
この状態を自動的に再現したい。探すまでもなく、すでに知っているのだから。しかし、例えば、A,B,Cをそこに設定し（多項式かHCか-私はゼロを知っているのでわからない）、元の条件を得るとき、この条件を高い確率でヒットさせる組み合わせの重み係数が何十個か必要である。
そのような原状を重みを介して再現するために、求められる関数の入力重みの種類や数について興味があるのですが？
また、オタクだが、この問題に興味がある)。
A, B, Cを、ある均一な環境にある抽象的なオブジェクトのランダムに変更されたインスタンスと想像してみよう。A, B, Cを観察することで、その一般的に意味のある（特異な）性質を特定する。その値は、環境の事象によって3つとも変化するが、異なる（環境の異なる状態に依存する）。規則性を感じても、それを定式化することはできないのです。しかし、新しいインスタンスイベントで、ある比率を保ったままA、B、Cの値が急激に上昇し、環境が拡大したとする。私たちはこのパターンが好きで、その状態を表現したいのですが、環境には他の物体や性質もたくさんあり、その挙動も不可思議で予測不可能です。そこで、環境イベントの集合に対して、様々なオブジェクトのパラメータの規則性をマークするシステムを作ることにした。システムは、オブジェクトの最大意味のリンク（オブジェクトの種類、プロパティ、値+発生したイベント）の最小数を記録し、配列に記録し、さらにこれらの条件の下で我々は環境に人為的に導入された行動アルゴリズムを構築することができます合成ファブリックスパラメトリック複合体である必要があります。
ネットワークでできるのか？
クラスター化された特徴は、クラスター化されていない特徴よりも常に悪い働きをします！クラスター化することで、必然的に情報の一部が削除されることになります。
100の例があり、それらをクラスター化した。100の例と1つの数字（クラスター番号）のどちらが情報量が多いか？
情報が削除されたわけではなく、逆にシステム化され、3つのクラスがあったのが3*4=12の新しいクラスができたのです。
もちろん、条件付きでサンプルが4倍になったので、トレーニングは難しくなったが、サンプルが大きければ、この効果はあまり大きくないはずだ。
サンプル全体を削除するのではなく、他のクラスタに関連する部分をゼロで埋めてみるという方法もあるかと思います。
また、ディープラーニングという方法もありますが、サンプルが少ないので、あまり良い結果にはならないのではないかと思います。
クラスタリングの中間結果は、Recall（完全性）が34%増加し、Precision（正確性）が5%低下した。つまり、データの汎化が進み、場合によっては有用となる。
まさにそのターゲットです。反転ではなくZZのサインがあり、私たちがかつてレイプしていた典型的なターゲットです。
と思ったら、Uターン！？
しかし、先ほどの質問にはまだ答えていませんね。構築された空間画像の保存を自動化することは可能なのでしょうか？例えば同じZZパラメータを循環させて、グラフィカルなモデルがどのように変化するか、全般的にターゲットの列挙を自動化したいのです。パソコンの前に座っている暇はない。
しかし、先ほどの質問にはまだ答えていません。構築された空間の画像を自動保存することは可能なのでしょうか？例えば、同じZZパラメータを循環させて、グラフィカルモデルがどのように変化するか、一般的にはターゲット列挙を自動化したいのです。パソコンに向かう時間がない。
3Dでやるならともかく、2DでやるならR-Studioから保存できるのに、なぜこんな無意味なことをするのか！！もっとわかりやすく、シンプルに、新しいデータのエラーを見るだけでもいい、出力は抽象画ではなく、特定の数字で、比較、ソートなど、作業できるようになる。
私はそれが3Dにあるかどうか知らない、私はそれを疑う、それは2Dにある場合は、P-スタジオから保存することができますが、なぜあなたはこのナンセンスを必要とする！！それははるかに明確な、シンプルで良いだけ新しいデータのエラーを見て、出力は、抽象的な画像ではなく、作業する特定の番号を持って、比較、ソート、等です。
今まで気づかなかった数字、指標の意味とは？
写真は常に、数字以上の情報を与えてくれます。
昨日掲載された、コードを実行しようとしているのですが。
構文がよくわからない
先ほどは気づかなかったのですが、そこにあるインジケーターの意味は何でしょうか。
写真は常に、数字以上の情報を与えてくれます。
昨日送っていただいたコードを実行しようとしています。
構文がわからない
私のデータは "d "と呼ばれているからです。))
を入れる
<- dt$yourclosing price