Y そういえば、クラシファイアの話でしたね。だからどうした。一般的に、それを予測するためには、10本分の価格変動のインジケータを 構築する必要があると言われています。1小節分後ろにずらしてください。これがターゲット関数となる。ネットワークの出力と目標関数との誤差が最小になるように、つまり、入力データに対してネットワークがpersentence10%からリードするように反応するように学習すればよい。NSで気に入ったのは、インジケータ全体を一度に操作することと、あるインジケータから別のインジケータへ無限にアタッチメントを作ることができることです。そんな思いがあります。問題は、そこに非常に興味深い分類網があるということです。NSでこのようなグリッドをある領域でいくつか学習させ、その値をReshetovのオプティマイザーにアップロードして、汎化レベルを上げられるかどうか見てみるのはどうでしょう？なぜなら、ネットワークへの入力が入力そのものではなく、これらの入力に対するネットワークの結果である場合、深層学習が得られると私は理解しているからです。ディープラーニングの概念を正しく理解できているか？
Y そういえば、クラシファイアの話でしたね。だからどうした。一般的に、それを予測するためには、10本分の価格変動のインジケータを 構築する必要があると言われています。1小節分後ろにずらしてください。これがターゲット関数となる。ネットワークの出力と目標関数との誤差が最小になるように、つまり、入力データに対してネットワークがpersentence10%からリードするように反応するように学習すればよい。NSで気に入ったのは、インジケータ全体を一度に操作することと、あるインジケータから別のインジケータへ無限にアタッチメントを作ることができることです。そんな思いがあります。問題は、そこに非常に興味深い分類網があるということです。NSでこのようなグリッドをある一定の面積でいくつか学習させ、その値をReshetovのオプティマイザーにアップロードして、汎化レベルを上げられるかどうか見てみたらどうでしょう。なぜなら、ネットワークへの入力が入力そのものではなく、これらの入力に対するネットワークの結果である場合、深層学習が得られると私は理解しているからです。ディープラーニングの概念を正しく理解できているか？
半枝は光を放つ：予測変数は予測力を持たず、対象変数に対するノイズとなる。そのため、モデルは再トレーニングされ、再トレーニングされたモデルは将来の使用とは全く関係ありません。ノイズはノイズでも、あるアプリケーションではある結果が得られ、別のアプリケーションでは別の結果が得られるのです。
Y そういえば、クラシファイアの話でしたね。だからどうした。一般的に、それを予測するためには、10本分の価格変動のインジケータを 構築する必要があると言われています。1小節分後ろにずらしてください。これがターゲット関数となる。ネットワークの出力と目標関数との誤差が最小になるように、つまり、入力データに対してネットワークがpersentence10%からリードするように反応するように学習すればよい。NSで気に入ったのは、インジケータ全体を一度に操作することと、あるインジケータから別のインジケータへ無限にアタッチメントを作ることができることです。そんな思いがあります。問題は、そこに非常に興味深い分類網があるということです。NSでこのようなグリッドをある領域でいくつか学習させ、その値をReshetovのオプティマイザーにアップロードして、汎化レベルを上げられるかどうか見てみるのはどうでしょう？なぜなら、ネットワークへの入力が入力そのものではなく、これらの入力に対するネットワークの結果である場合、深層学習が得られると私は理解しているからです。ディープラーニングの概念を正しく理解できているか？
まず入力データでネットワークを学習させ、同じデータで学習させた複数のネットワークの結果を別のネットワークの入力に与えることで、より良い汎化レベルを実現する。これって本当なの、みんな？
ウラジミールさん、Twitterについて、数ページ前に書いた私の投稿をご覧ください......。たぶん、あなたはそれを助けることができます
Y そういえば、クラシファイアの話でしたね。だからどうした。一般的に、それを予測するためには、10本分の価格変動のインジケータを 構築する必要があると言われています。1小節分後ろにずらしてください。これがターゲット関数となる。ネットワークの出力と目標関数との誤差が最小になるように、つまり、入力データに対してネットワークがpersentence10%からリードするように反応するように学習すればよい。NSで気に入ったのは、インジケータ全体を一度に操作することと、あるインジケータから別のインジケータへ無限にアタッチメントを作ることができることです。そんな思いがあります。問題は、そこに非常に興味深い分類網があるということです。NSでこのようなグリッドをある一定の面積でいくつか学習させ、その値をReshetovのオプティマイザーにアップロードして、汎化レベルを上げられるかどうか見てみたらどうでしょう。なぜなら、ネットワークへの入力が入力そのものではなく、これらの入力に対するネットワークの結果である場合、深層学習が得られると私は理解しているからです。ディープラーニングの概念を正しく理解できているか？
まず入力データでネットワークを学習させ、同じデータで学習させた複数のネットワークの結果を別のネットワークの入力に与えることで、より良い汎化レベルを得ることができる。本当なのか、みんな？
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いいえ、そんなことはありません。あなたが言っているのは、NNを積み重ねたものです。そして、ディープラーニングは全く別のもの...。
グッドラック
ウラジミールさん、Twitterについて、数ページ前の私の投稿を見てください......と書いています。たぶん、あなたは私を助けることができる
では、どんなものなのか、おおよそでいいので2文字で説明していただけませんか......？
テキストデータを扱ったことがないので、お役に立てませんが、投稿を拝見しました。多くの事例を見てきました。リンクが見つかったら、送りますね。
問題は、私自身がパッケージを実行できないこと、Tweeterと接続できないこと、そしてさらに簡単には接続を設定できないことです。
ウラジミールさん、Twitterについて、数ページ前の私の投稿を見てください......と書いています。もしかしたら、あなたが手伝ってくれるかもしれません。
https://github.com/maxbbraun/trump2cash を見てみましょう。
追記 ニュースフィードの機械読み取り可能な分析を自分で作るのは、落とし穴がたくさんあるとても大きな仕事です。https://www.accern.com/、試してみることをお勧めします。私も使っていますが、非常に満足しています。
scale() は適切ではありません。トリッキーな正規化により、常に異なる範囲を作ってしまいます...。
協力しようとしたすべての人に感謝する
自分でレンジにマッピングする必要があった。さっきやったので、調べました。リンク先を間違えました。スケールパッケージ（機能ではありません）があり、いろいろな種類のスケールが満載です。あなたにとっては、recsaleが適切なようです。例えば、こんな感じです。
指定した範囲内で表示する。その他、指定されたパッケージに含まれる類似の機能の数々
ディープラーニングやスタッキングNNのことでしょうか？