Учебное пособие. Иркутск: Изд-во БГУЭП, 2003. - 178 с. Учебное пособие представляет собой вводный курс по теории и экономическим приложениям динамических систем. В нем дается представление о моделировании динамических процессов в дискретном и непрерывном...
ミハイル・マルキュカイツ
- Classifiersの変数double decisionにあるmultiplierがweightsなのか教えてください...？
ああ、これらはおそらく最初に設定され、学習過程でNSETによって自己チューニングされるのでしょう ...初めは、おそらく、ランダムに...(しかし、少なくとも彼らのサインに論理性はあるのだろうか）...。
が、関数や定数における演算の論理（なぜその通りなのか、関数はなぜその通りなのか）という疑問は残りますね。
"えー...誰か助けてくれたら..."©
この3つのクラスを分離するためにどのようなアルゴリズムが使えるか、特に青で示したクラスに興味があるので教えてください。この犬は左右に分かれているのですが、残念ながら、右と左の部分を分けるような、ターゲットのマーキングの分け方がわかりません。何かアドバイスができるかも？
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この3つのクラスを分離するためにどのようなアルゴリズムが使えるか、特に青で示したクラスに興味があるので教えてください。この犬は左右に分かれているのですが、残念ながら、右と左の部分を分けるような、ターゲットのマーキングの分け方がわかりません。もしかしたら、何かアドバイスをいただけるかもしれませんね。
目視で、2本の直線で区切られる。
ミハイル・マルキュカイツ
私は、あなたのコードに目を通す強さと勇気を出しました（しばしば、すべての教科書よりもコードの中に真実があります） - あなたのクラシファイアの変数二重決定におけるこれらの乗数は何ですか - それは重みですか... とあなたはもともとそれを見つけた方法？ つまり、なぜまさにそれら？
あるいは、より良いコメント - どのような変数と関数コードを取るか。
よろしくお願いします。
追伸
1.活性化関数にシグモイド（S字型）を使っているようですが、「絞り込み関数としてよく使われる」のでは......。
2.四角い方がいいんじゃない？
そうです、ネットワークの解を書くのです。違う書き方をすると、このようになります。
数学では多項式と呼ばれ、入力の値に乗じた係数に、別の入力の値、あるいは下図のように入力の値の和に活性化関数を乗じた係数をマイナスして......といった具合である。その結果、ゼロより上か下かの数字が得られ、それがこのクラスかこのクラスに対応しますが、AIシステムの場合は、「はい」「いいえ」の他に「わからない」という答えも出てきて、傾向分類の方法が適用されるのです。これは、1つのAIシステムで2つのNSを使う、いわゆる委員会という方法で実現されています。驚くべきことに、委員会自体がモデル全体の品質を大きく向上させることはない。つまり、5人以上のモデルで委員会を作るのは意味がなく、2人のモデルがベストであり、トレーニングの向上という効果があるのです。
このコード
これは入力値を正規化するもので、方程式に直接入力する前に多項式を内部で技術的に正規化するものです。正規化そのものは、レンジリダクションを行う。つまり、系列の比率は変わらず、系列自体も完全なオリジナルのように見えますが、この正規化後は、現在の系列の最小値の最大値の範囲に位置するようになります。一般的には、範囲への縮小。
アセット関数については、はい、そのコードがありますこれは、ソリューションが各ニューロンで線形でなかったことを意味します基本的にこれはネットワークの1ニューロンです。
-0.13861638107404117 * sigmoid(x0)この多項式が6個のニューロンを持ち、4個の入力を使用することを計算するのは難しいことではありませんミハイル・マルキュカイツ
2.二乗の方がいいのかも？
二乗すると、変化の速度、つまり変数がどれだけ速く変化したかがわかります。一方、差分をとると、変化の度合い、つまり笑顔がどれだけ変化したかの実測値が得られます。だから、笑顔の話なのに、まだできないんです。Ubuntuでは、オフィスがシステムをクラッシュさせてしまい、そこから起動できなくなりました。 DDEや書き込みによるシステムの更新に関係していると思いますが、起動に問題があったときは、かなりしくじりましたが、運良くなんとか起動し、解決することができました。Linuxシステムは、Windowsよりもリカバリーが強力です。ウィンドウズが5～10％の確率で復旧するのに対し、リナックスは30～40％程度の確率で復旧します。数年前、私はリナックスを尊敬していましたが、今でも尊敬しています :-)
一般的には、使用するデータに対してできるだけ数学的な変更を行わないようにし、統合には最大限のプラス、変化の符号だけでなく、この変化がなされた程度を知るための分、それがすべてでしょう、そして正規化、スケールなどを行ってください。"えー...誰か助けてくれたら..."©
この3つのクラスを分離するためにどのようなアルゴリズムが使えるか、特に青で示したクラスに興味があるので教えてください。この犬は左右に分かれているのですが、残念ながら、右と左の部分を分けるような、ターゲットのマーキングの分け方がわかりません。何かアドバイスができるかも？
"えー...誰か助けてくれたら..."©
この3つのクラスを分離するためにどのようなアルゴリズムが使えるか、特に青で示したクラスに興味があるので教えてください。この犬は2つに分かれているのですが、残念ながら私はターゲットのマーキングの仕方がわからず、右と左の部分を分けることができません。何かアドバイスができるかも？
データを送る、試してみる
また、試してみたいと申し出ました!!!
だから、笑顔があってもできないって話なんです。
ところで、はい、その変化するダイナミクスは、より興味深いだろう（どのオプションがより高価になっている/需要のために減少している、私は推測についての文と） - 代替手段として1が中央ストライキ（線形回帰によるシアトルフトからより具体的に）から+/-デルタ等々に傾斜線（弾力性）を使用することができました...。イミフしかし、弾力性によって推定する場合、rtの寄与を何らかの方法で中和する必要が あります...そして/またはdtを通してシリーズを研究 - rt変数（指数までの％*日）の歪みが気にならないようにする...。しかたのないこと
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蜘蛛の巣モデル（c59）のことをずっと考えている（バランス／アンバランスの追求という意味で）...。模型の数学が怖い
一般的には、使用するデータに対してできるだけ数学的な変更を加えず、マージには最大限のプラス、変化の符号だけ でなく変化がどの程度強いかを調べるにはマイナス、それがすべてでしょう、そして正規化、スケールなどを行います。
ありがとうございます...今までは全てを自動的に割ってレシオ（例えば価格や出来高によるコール・プット・レシオ）を求めていたので、やってみますが...。数学には他の演算もあるようです - ただ、ダイナミクスをトレースするために水平方向に（別名dtで）モデル化すること