Jupyter Notebooks are an open document format based on JSON. They contain a complete record of the user's sessions and include code, narrative text, equations and rich output. Go back Interactive Computing Protocol The Notebook communicates with computational Kernels using the Interactive Computing Protocol, an open network protocol...
100ページほど前にマイケルに見せたRスクリプトに書いてあるんです。遺伝的アルゴリズムが elmnnのパラメータ（活性化関数、gpsh粒、隠れニューロン数）を試行する。遺伝学のためのフィットネス関数は、これらのパラメータを使用してelmnnモデルの委員会を訓練し、kfoldを介して評価する、など。
このスクリプトは、elmnnとベイズ最適化についての記事に触発されて、自分で書いたものです。しかし、バエの代わりにジェネを作ったことで、私のためにずっと速く動作し、私の好みに合わせて委員会を推定することができました。
了解しました。以前は書いていなかったのか、それとも私が見落としていたのか...。
グッドラック
遺伝学のためのフィットネス関数は、これらのパラメータを使用して、kfoldなどを通じて評価されたelmnnモデルの委員会を訓練します。
フィットネス機能によるトレーニングについて、詳しく教えてください。私の予測は、このタイプのNSに適しているのでしょうか？どうすれば試せるのか？
どのような期間でデータをダンプするのですか？
2年分のギャップと15秒のデータ差がありますね。予測因子。30個のナチュラルと1000個以上の「(double)(val1 < val2)」フォーマットで生成されます。
私も最初は予測変数の数を減らすべきだと考えていましたが、実際にやってみると多い方が良いことがわかりました。
もちろん、2年間で1000個の予測値があれば、3GB程度の容量になります。このようなボリュームにRを使うのは、本気ではない。
なぜだろう？
PythonがデータマイニングでRを超えたのは、TensorFlow、Spark、MXNetなどのプロジェクトにCythonやJythonが接続されているからです...。
Pythonは誰も迂闊に手を出していない。Rコンソーシアムに誰が参加したか見たか？どちらの言語が優れているかという無茶な議論を再び始めるのはやめましょう。さらに、両方を同時に使うことも簡単にできるようになりました。CythonとJythonのところが面白いですね。
グッドラック
コンソーシアムには誰でも参加できますが、それはフルサポートを意味するものではありません。
RStudio は Anaconda と異なり、グラフを適切に扱うことができません：スケール、座標、その他。
現在、サーバーコンピューティングの標準となっているのは、https://jupyter.org/。
フィットネス関数によるトレーニングについて詳しく教えてください。私の予測は、このタイプのNSに適しているのでしょうか？どうすれば試せるのか？
大雑把に言うと、パラメータであるニューロンカの設定を持つ関数がある。この機能は，これらのパラメータに従ってニューラルネットワークを学習させ，その結果を評価するものである．そして、遺伝的最適化装置は、より高いスコアを得るために、関数のすべてのパラメータを選択する。つまり、この関数を異なるパラメータで何千回も呼び出し、より良い設定を見つけ出そうとする。これは、mt5オプティマイザーのジェネリックに似ています。
私のブログにRのコード例がありますが、そこで予測変数の評価とふるい分けを追加する必要があり、ニューロン自身はそれを行いません。そして、予測変数の刈り込みを行わないと、オーバーランして悪い結果になる可能性が高いです。
大雑把に言うと、パラメータであるニューロンカの設定を持つ関数がある。この機能は，これらのパラメータに従ってニューラルネットワークを学習させ，その結果を評価するものである．遺伝的最適化装置は、より高いスコアを得るために、これらの関数パラメータをすべて選択する。つまり、この関数を異なるパラメータで何千回も呼び出し、より良い設定を見つけようとするのである。これは、mt5オプティマイザーのジェネリックに似ています。
私のブログにおおよそのRのコードがありますが、そこで予測変数の評価とふるい分けを追加する必要があります。また、予測変数の選別が行われないと、オーバーフィットとなり、悪い結果になる可能性が高いです。
ええ、キューに入れますよ。まずはテストしてみたかったんです。
しかし、なぜオプティマイザで予測値のふるい分けができないのか、疑問があります。
コンソーシアムには誰でも参加できますが、それはフルサポートを意味するものではありません。
RStudio は Anaconda と異なり、グラフを適切に処理する方法を知りません：スケール、座標、その他。
現在、サーバーサイドコンピューティングの標準となっているのは、https://jupyter.org/。
資金開発、自社製品への実装がフルサポートされていない？
文章の組み立て方が間違っているこのように書きます。「Rstudioでチャートを正しく扱う方法を知らない、勉強していない」。
あとはコメントなし、非常に素朴です。
そして、この議論はもうやめましょう。MOに具体的に書き込む。結果は出ていないけれども、経験は積んでいるわけですから、時間が経てば出てくるでしょう。あなたの体験談をお聞かせください。その方が、ある言語が他の言語より優れているといった無駄話をするよりも、ずっと役に立つはずです。
グッドラック
文章がおかしいぞ。このように書くと、「Rstudioでグラフを正しく扱う方法を知らない、勉強していない。
また、R自体にはグラフはありません。グラフ描画のパッケージも、神のみぞ知る、です。
フィルター_02 2016 arr_Buy
クラス "1 "の数が "0 "を超えることもあり、以前と比べて誤入力が少なくなっています。EAでこのツリーを試してみてください？利益チャートがどうなるのか、自分でも気になるところです。
30715182167207681753しかし、なぜオプティマイザーでプレディクターをオーバーライドできないのか、という疑問があります。
可能