그것이 바로 그것입니다. 그러나 당신이 원자를 고려하는 동안, 그리고 결정 격자를 고려하기로 결정하자마자 "모두가 항해했습니다" - 대부분의 경우 해결하기 매우 어려운 과제, 그런데 나는 그것을 한 번 읽었습니다. 그런데, 그들은 거기에서 신경망을 사용하십시오 - 모델링 프로세스의 결과를 더 빨리 얻습니다.
그래서 시장도 마찬가지입니다. 우리가 하나 또는 두 개의 틱을 고려하는 동안에는 많은 옵션이 없습니다. 위 또는 아래에 상관없이 "여기서 주문이 열렸고 여기에서 닫혔습니다"라는 연구로 넘어가면 모든 것이 더 복잡해집니다. )))
예, 이것은 일종의 생활 구조이지만 행동 모델이 있습니다. 이러한 패턴을 요점이 아니라 시장의 맥락이라고 부르도록 하십시오.
역사에 대한 행동을 연구하려면 미래에 무엇을 할 것인지 결정해야합니다.
결정격자의 성질에 대한 이해는 가장 단순한 입자의 구조, 즉 원자와 전자와 그 스핀뿐만 아니라 쿼크와 가장 단순한 무리의 구조에 대한 이해를 통해 결정되었다. 이것 없이는 이해가 없었습니다.
시장 데이터에 있는 내용입니다. 글쎄, 분명히 교육도 있습니다. 분석된 국가의 학교 및 기관에서 교과서를 분석하고 결론을 도출할 필요가 있음)
사회의 행동을 예측하는 것은 개인/개인의 운명을 예측하는 것보다 어렵지 않습니다. 우리는 가족 교육 등을 태어났습니다. 충실한 남편이 될 것인지 아닌지 추측하는 것이 필요합니다) 어렵습니다.
더 적은 수의 나무, 더 적은 깊이, 아마도 충분할 것입니다. 적어도 테스트하기 위해
시간은 어디입니까? 요일, 요일 , 시, 시가 있습니다. 시간은 연속적인 양이며 여기에서는 서수 범주
시간 간격이 아닌가요?
범주형 기호로 가르칠 수 있습니까? 효율성을 확인하고 범주형으로 만드는 기둥은 시간과 관련된 모든 것입니까?
나는 이것을 이렇게 한다:
1) 행 수와 동일한 길이의 행 인덱스 배열을 만들고 0에서 N 행까지의 값으로 채웁니다.
2) 이 배열을 섞습니다.
여기서 RandomInteger()는 해당 RNG의 변형입니다.
3) 그런 다음 한 행의 모든 값, 이러한 인덱스와 기본 배열의 필요한 문자열을 순환합니다. 인덱스를 혼합한 후 의사 무작위로 판명되었습니다.감사합니다. 시도해 보겠습니다!
누군가 Pts에 대한 분류를 시도했습니다. 많은 수업??? 10k라고
이것은 전혀 작동합니까?
CatBoost 에서 실행을 시도할 수 있습니다. 샘플을 재설정합니다.
시간 간격이 아닌가요?
범주형 기호로 가르칠 수 있습니까? 효율성을 확인하고 범주형으로 만드는 기둥은 시간과 관련된 모든 것입니까?
여전히 날짜를 제거하려고 시도할 수 있습니다.
여전히 날짜를 제거하려고 시도할 수 있습니다.
입구와 출구?
그것이 바로 그것입니다. 그러나 당신이 원자를 고려하는 동안, 그리고 결정 격자를 고려하기로 결정하자마자 "모두가 항해했습니다" - 대부분의 경우 해결하기 매우 어려운 과제, 그런데 나는 그것을 한 번 읽었습니다. 그런데, 그들은 거기에서 신경망을 사용하십시오 - 모델링 프로세스의 결과를 더 빨리 얻습니다.
그래서 시장도 마찬가지입니다. 우리가 하나 또는 두 개의 틱을 고려하는 동안에는 많은 옵션이 없습니다. 위 또는 아래에 상관없이 "여기서 주문이 열렸고 여기에서 닫혔습니다"라는 연구로 넘어가면 모든 것이 더 복잡해집니다. )))
예, 이것은 일종의 생활 구조이지만 행동 모델이 있습니다. 이러한 패턴을 요점이 아니라 시장의 맥락이라고 부르도록 하십시오.
역사에 대한 행동을 연구하려면 미래에 무엇을 할 것인지 결정해야합니다.
결정격자의 성질에 대한 이해는 가장 단순한 입자의 구조, 즉 원자와 전자와 그 스핀뿐만 아니라 쿼크와 가장 단순한 무리의 구조에 대한 이해를 통해 결정되었다. 이것 없이는 이해가 없었습니다.
시장 데이터에 있는 내용입니다. 글쎄, 분명히 교육도 있습니다. 분석된 국가의 학교 및 기관에서 교과서를 분석하고 결론을 도출할 필요가 있음)
사회의 행동을 예측하는 것은 개인/개인의 운명을 예측하는 것보다 어렵지 않습니다. 우리는 가족 교육 등을 태어났습니다. 충실한 남편이 될 것인지 아닌지 추측하는 것이 필요합니다) 어렵습니다.
예
더 많은 나무가 매우 적합하다는 것이 밝혀졌습니다. 검사 샘플에서 정확도는 60% 이상입니다.
거래가 발견된 시점과 동일하게 거래 정류장과 거래 출구가 얽혀 있는 것으로 밝혀졌습니다. 이는 논리적입니다. 거래가 오랫동안 열려 있었다면 정류장이 녹아웃되지 않은 것입니다. 아마도 다음과 같은 이유로 그들은 크다...
모델을 첨부하시겠습니까?