有用な信号を特定するために最適な履歴の深さは？ - ページ 20

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ZaPutina:
お婿さんとの会話はないんですね...。

元義理の息子と。彼は悪い精神科医ではないが、最適化問題の次元削減の方法については何も知らない。

実は、滑らかな目標関数を用いると、最適なパラメータ値を探索する問題の次元を非常に簡単に半減させることができるのです。最も深刻な次元削減の結果は、最適化区間全体を2区間ずつに分割した場合に得られる。その結果、最終的に各辺に2つの区間を持つ多次元立方体が描かれることになります。最適化問題は常にこれらの区間の比較に帰着するため、アルゴリズムの計算量は多次元立方体の周囲に比例する。

何かのパラメータを動的に（オンザフライで）最適化する際に使われる。リアルタイムで自己最適化できるシステムは明らかに適応的であるため、このプロセスを適応と呼ぶこともある。

 
tara:
最小の周囲が正方形になっているからです。
かなり物議を醸しそうな発言ですね ;)
 
はい？
 
ZaPutina:

1-あの投稿で2の次数が明確になったが、この次数は32だけでなく16や64もあり、なぜ32なのかというと、信号の検出と計算コストの最適な比率だった。そして、どのようなタイムフレームでそのような妥協がなされたのか、確かに5分というタイムフレームではありません。一方、その投稿の著者は、私のカウントが長いので、大きなタイムフレームを使うことを提案しました。64小節を半秒ずつ数えて、32小節の歴史を持つ予報に限定し、720小節を得るのにどれだけ時間がかかるか、と。では、すでに大型のTFを使っている（どのTFかはまだ言っていない）なら、何がそんなに乱暴なのだろう。

2- chpcメソッドというものがある、実装にはコモンバイクとプライベートバイクがある、そして何...

3-接線上の曲線に目を向けると、あなたが何かを平均化する必要がないグラフィカルな方法があり、曲線は絶対値でジャンプするかもしれませんが、彼らは（特定のコンテキスト）これらのゾーンを去った後、我々は動きが行った場所を見て、ドライブ、ほとんどの場合、それが継続するので、それは両方のメソッドがほぼ同じに減少することは明らかである。

しかし、もし皆さんの曲率を（インデックス構築後の段階で）多通貨クラスターに当てはめることが可能であれば、同時多発共同分析において、この曲率を解釈することは容易ではないと思います。よくわからないけれども、エントリーポイントだけ描けばいいということでしょうか。

私の湾曲は議論されていない。彼らにはもうひとつの目的があります。

そしてこのスレッドはコテルニコフの定理についてです。とりとめのない内容ですが、こんな感じです。

 
tara:
私のカーブのことではないと思うのですが。目的が違うんです。
お前の排他的な意見がお前をダメにする)))フフフフフフフフフ
 
ZaPutina:
お前の排他的な意見がお前をダメにする)))フフフフフフフフフフフフフフフフフフフフフフフフフフフフフフフフフフフフフフフフフフフフフフフフフフフフフフフフ。
愛国者よ、お前の足から灰の袋をヒモで吊るしてやろうか？
 
キノコ、それともベリー？
 
何を基準に質問していたかは、自分が一番よく分かっているはずです。
 

眠っている？

 
私は彼に尋ねただろうか？
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