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가변성을 고려한 편향성을 결정하는 단계에서는 셔플을 해야 합니다. 이를 위해 교차 피팅이 수행됩니다(Sanych에 따르면 안정성과 유사). 이 편향의 가변성은 전혀 선형적이지 않을 수 있으므로 이 문제는 단순한 추론으로는 해결할 수 없습니다. 부분적으로 해결하는 방법을 배웠지만 항상 더 나은 해결책을 원합니다.
Maxim Dmitrievsky #: 가변성과 관련하여 편향을 정의하는 단계에서는 셔플해야 합니다. 이를 위해 교차 피팅이 수행됩니다(Sanych에 따르면 안정성과 유사). 이 편향의 가변성은 전혀 선형적이지 않을 수 있으므로 이 문제는 단순한 추론으로 해결할 수 없습니다. 부분적으로 해결하는 법을 배웠지만 항상 더 잘하고 싶습니다.
원인을 파악하지 않고 다른 대중적인 방법을 사용하는 것은 생산적이지 않습니다. 따라서 저는 모델이 아닌 변화의 원인을 파악한 개별 예측 변수를 통해 데이터의 변동성을 측정하고 싶습니다.
사용자가 토론 중인 일부 이론(또는 토론글의 주제/특정 내용)에 동의하지 않는 경우, 그리고 그 동의가 하나 이상의 게시글에 대한 것이라면 다음과 같은 조치를 취할 것을 강력히 권장합니다:
나만의 토론글을 작성합니다.
토론글의 첫 번째 게시물에 토론글의 규칙(토론할 수 있는 내용과 그렇지 않은 내용, 토론 방법 등)을 간략하게 설명합니다.
모든 것이 정상이면 중재자가 브랜치 규칙에 따라 브랜치를 모니터링합니다.
나는 매우 인기 있고 홍보된 스레드에서 일부 게시물을 만드는 것이 처음부터 자신의 게시물을 만들어 인기 있게 만드는 것보다 쉽다는 것을 이해합니다. 그러나 이것은 "서로를 건드리지 않고" 여기에서 다른 측면을 개발할 수 있는 유일한 방법입니다. --------------------
덱이 잘못 섞였음을 의미합니다.
바이어스 - 분산 트레이드 오프
덱이 잘못 섞였다는 뜻입니다.
바이어스 - 분산 트레이드 오프
막심, 당신의 진술과 시장에 대한 지식을 고려하여 "꼬리가개를 흔든다 "는 표현이 무엇을 의미하는지 설명해 드리겠습니다.
이 표현이 여러분의 분노와 불만을 유발한다는 것을 알고 있습니다. 하지만 두렵지 않습니다.
설명해 드리겠습니다.
개 꼬리는 0 막대 뒤 왼쪽에 보이는 그래프이고, 바로 이 다 개는 오른쪽에 있습니다.
개는 포럼의 다른 사람들과 마찬가지로 이해되고 존중받아야 합니다. 그러면 성공의 기회가 있을 것입니다. 심리학에 관한 책 읽기 )))))))
덱이 잘못 섞였다는 뜻입니다.
바이어스 - 분산 트레이드 오프
데이터 드리프트가 있으면 덱을 섞을 수 없다는 것이 요점입니다. 단순히 범위의 변동이 아니라 뚜렷한 벡터가 있는 경우 이를 예측하고 이를 고려한 신호를 생성해야 합니다.
여기서 저는 이론적으로 훈련용 샘플과 새로운 데이터에서 이상값/이상값을 포착할 수 있는 흥미로운 알고리즘인 '격리 포레스트'를 발견했습니다.
이론적으로는 원래 샘플을 필터링하고 새로운 데이터가 도착했을 때 훈련이 수행된 데이터와 매우 다른 경우 신호를 무시하는 데 사용할 수 있습니다.
이 문제를 함께 해결하고 싶으신가요?
자세한 내용은 여기에서 확인할 수 있습니다.
요점은 데이터 드리프트가 있으면 덱을 섞을 수 없다는 것입니다. 단순히 범위의 변동이 아니라 뚜렷한 벡터가 있는 경우 이를 예측하고 이를 고려한 신호를 생성할 필요가 있습니다.
여기서 저는 이론적으로 훈련용 샘플과 새로운 데이터에서 이상값/이상값을 수정할 수 있는 흥미로운 알고리즘인 '격리 포레스트'를 발견했습니다.
이론적으로 이 알고리즘은 원래 샘플을 필터링하고 새로운 데이터가 도착했을 때 훈련이 수행된 데이터와 매우 다른 경우 신호를 무시하는 데 사용할 수 있습니다.
이 문제를 함께 해결해보고 싶으신가요?
자세한 내용은 여기에서 확인할 수 있습니다.
이 환자들, 드디어 금지하세요)
내가 두 개의 게시물에서 덤프로 바꿨다면 당신은 당신이 책임지고있는 거대한 쓰레기통을 만든 것입니다.
그럼 본론으로 들어가 보겠습니다.
국방부가 어느 정도의 기간에 품질 예측을 할 수 있다고 생각하시나요?
가변성과 관련하여 편향을 정의하는 단계에서는 셔플해야 합니다. 이를 위해 교차 피팅이 수행됩니다(Sanych에 따르면 안정성과 유사). 이 편향의 가변성은 전혀 선형적이지 않을 수 있으므로 이 문제는 단순한 추론으로 해결할 수 없습니다. 부분적으로 해결하는 법을 배웠지만 항상 더 잘하고 싶습니다.
원인을 파악하지 않고 다른 대중적인 방법을 사용하는 것은 생산적이지 않습니다. 따라서 저는 모델이 아닌 변화의 원인을 파악한 개별 예측 변수를 통해 데이터의 변동성을 측정하고 싶습니다.
입 닥쳐요.
예측 기능에 문제가 있다는 건 알겠는데, 그렇다면 사람들에게 MO에 대해 무엇을 가르치고 있나요?
자동차 산업에는 MO와 하드웨어가 의지할 수 있는 도로가 있고, 0바 뒤의 시장에는 지평선 사방으로 뻥 뚫린 도로가 있다고 가정해 봅시다.
개꼬리 부분을 좁히거나 넓히면 유리할 것이라고 생각할 수 있습니다. 전혀 그렇지 않습니다.
원인을 파악하지 않고 여러 가지 인기 있는 방법을 사용하는 것은 생산적이지 않습니다. 그래서 저는 모델이 아닌 변화의 원인을 파악한 개별 예측 변수를 통해 데이터의 변동성을 측정하고자 합니다.
원인을 파악하지 않고 여러 가지 인기 있는 방법을 사용하는 것은 생산적이지 않습니다. 따라서 우리는 모델이 아닌 변화의 원인을 파악한 개별 예측 변수를 통해 데이터의 변동성을 측정하고자 합니다.
감지기를 올바르게 사용하는 것이 중요합니다. 이것이 운동의 기초입니다.
추신
기술적 특성뿐만 아니라 FA, 뉴스, 소문 등과 함께 다양한 요인이 탐지기로 작용할 수 있습니다.
관심이 있으시면 물론 적절한 순간에 무료로 힌트를 드리겠습니다)))).
사용자가 토론 중인 일부 이론(또는 토론글의 주제/특정 내용)에 동의하지 않는 경우, 그리고 그 동의가 하나 이상의 게시글에 대한 것이라면 다음과 같은 조치를 취할 것을 강력히 권장합니다:
나는 매우 인기 있고 홍보된 스레드에서 일부 게시물을 만드는 것이 처음부터 자신의 게시물을 만들어 인기 있게 만드는 것보다 쉽다는 것을 이해합니다.
그러나 이것은 "서로를 건드리지 않고" 여기에서 다른 측면을 개발할 수 있는 유일한 방법입니다.
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정보를 위해