그래서 큰 지지와 신뢰를 주신 분들만 데려가겠습니다. 이것이 내가 작업을 상상하는 방식입니다. 표시기에서 생성된 실시간 및 과거 예측기가 문자열에 추가된 다음 이 문자열이 배열에서 검색되고 발견되면 막대를 입력하기에 적합한 것으로 표시하고 그렇지 않다면 우리는 아무것도 하지 않습니다. 따라서 이중선은 배열만 증가시킵니다. 아니요, 물론, 신뢰성과 지원에 대한 정보가 있는 색상으로 그라데이션을 만들 수 있습니다(하나를 곱하여 값에 따라 색상이 변경되는 계수를 얻음). 인덱스가 있는 별도의 int 배열을 만드는 것이 더 쉽습니다. 아니면 내가 뭔가를 놓치고 있습니까? ....
이론적으로 국회가 신뢰할 수 없는 라인을 걸러내지 않고 모든 것을 공급한다면 이를 찾아내고 그 중요성을 높여야 한다. 그러나 당신이 설명한 것처럼 당신은 확실히 그것을 스스로 할 수 있습니다. 동시에 비교하는 것이 흥미 롭습니다. 어느 것이 더 좋습니다.
예, 저는 90%의 Achtungs를 가지고 농담하고 있습니다. 진지하게 받아들이지 마십시오. Python은 학생 언어입니다. 예를 들어 Vorontsov의 과정을 통합하기 위해 많은 성경을 시도하고 그래프를 그립니다. "연구"는 음, 대학원생이나 현실과 동떨어진 무언가를 위해, 진지한 구도자들의 경우 모든 도구가 C ++로 작성되고 알고리즘의 절반 이상이 배타적이거나 수정된 것으로 알려져 있으며 작업은 운전을 포함하지 않는 매우 구체적이고 고도로 전문화되어 있습니다. 100500 라이브러리의 매개변수이므로 Python은 미량으로 존재합니다.
Alyoshenka, C++ api 및 Cython에 대한 MO, 연구/교육 후 모델 및 개별 모듈 마이그레이션 및 서버 배포에 대해 배우지 못하셨습니까?
그리고 수익을 예측하는 데 부정적인 오류가 없으면 더 이상 오지 않습니다. 그리고 나서 당신은 매우 화가 났습니다. 많은 야망이 있고 유용한 정보도 음수입니다.
이론적으로 국회가 불합리한 선을 걸러내지 않고 모든 것을 먹여살린다면 스스로 찾아내고 그 의미를 높여야 한다. 그러나 당신이 설명한 것처럼 당신은 확실히 그것을 스스로 할 수 있습니다. 동시에 비교하는 것이 흥미 롭습니다. 어느 것이 더 좋습니다.
노이즈 라인을 제거한 기사의 예가 있지만.
일반적으로 나는 국회의 업무를 조직하는 방법을 완전히 이해하지 못합니다. 이론적으로 어디서나 역사에서 데이터를 취하면 ... 그러나 나무 / 숲으로 모든 것이 더 간단하고 역사를 분석하지 않으므로 그들은 제한된 수의 변수를 입력으로 제출해야 하고 출력 결과는 이미 알려져 있으며 배열에 썼습니다. 트리는 훈련 후에 새로운 것을 만들 수 없지만 신경망은 새로운 데이터에 다르게 반응할 수 있습니다. 입력에 가중치(계수)가 걸리고 각 뉴런에서 일정하지만 10개 이상의 뉴런이 있고 각 기능에 고유한 계수가 있는 경우 매우 많은 솔루션이 얻어집니다. 네트워크는 모든 옵션에 대해 분명히 훈련되지 않았습니다. , 그래서 그것과 다른 놀라움이있을 수 있습니다. 글쎄, 나는 이해하지 못하는 것입니다.
그리고 지표를 만들었지만 배열 열거가 빠르지 않고 코드 자체가 여전히 매우 느립니다. 최적화가 필요합니다.
일반적으로 나는 국회의 업무를 조직하는 방법을 완전히 이해하지 못합니다. 이론적으로 어디서나 역사에서 데이터를 취하면 ... 그러나 나무 / 숲으로 모든 것이 더 간단하고 역사를 분석하지 않으므로 그들은 제한된 수의 변수를 입력으로 제출해야 하고 출력 결과는 이미 알려져 있으며 배열에 썼습니다. 트리는 훈련 후에 새로운 것을 만들 수 없지만 신경망은 새로운 데이터에 다르게 반응할 수 있습니다. 입력에 가중치(계수)가 걸리고 각 뉴런에서 일정하지만 10개 이상의 뉴런이 있고 각 기능에 고유한 계수가 있는 경우 매우 많은 솔루션이 얻어집니다. 네트워크는 모든 옵션에 대해 분명히 훈련되지 않았습니다. , 그래서 그것과 다른 놀라움이있을 수 있습니다. 글쎄, 나는 이해하지 못하는 것입니다.
그리고 지표를 만들었지만 배열 열거가 빠르지 않고 코드 자체가 여전히 매우 느립니다. 최적화가 필요합니다.
데이터가있는 동일한 테이블이 국회에 제출됩니다. 숲과 차이가 없습니다. 단지 내부의 알고리즘이 다를 뿐입니다.
그래서 큰 지지와 신뢰를 주신 분들만 데려가겠습니다. 이것이 내가 작업을 상상하는 방식입니다. 표시기에서 생성된 실시간 및 과거 예측기가 문자열에 추가된 다음 이 문자열이 배열에서 검색되고 발견되면 막대를 입력하기에 적합한 것으로 표시하고 그렇지 않다면 우리는 아무것도 하지 않습니다. 따라서 이중선은 배열만 증가시킵니다. 아니요, 물론, 신뢰성과 지원에 대한 정보가 있는 색상으로 그라데이션을 만들 수 있습니다(하나를 곱하여 값에 따라 색상이 변경되는 계수를 얻음). 인덱스가 있는 별도의 int 배열을 만드는 것이 더 쉽습니다. 아니면 내가 뭔가를 놓치고 있습니까? ....
이론적으로 국회가 신뢰할 수 없는 라인을 걸러내지 않고 모든 것을 공급한다면 이를 찾아내고 그 중요성을 높여야 한다. 그러나 당신이 설명한 것처럼 당신은 확실히 그것을 스스로 할 수 있습니다. 동시에 비교하는 것이 흥미 롭습니다. 어느 것이 더 좋습니다.
노이즈 라인을 제거한 기사의 예가 있지만.동의합니다. Python은 HFT용 최고급 PL입니다. 이들은 부정적인 오류가 있는 사람들일 뿐입니다. 위에서 언급했듯이 그들은 또한 빛보다 빠른 신호를 전송하기 위해 그곳에서 양자 얽힘을 연구합니다. Python에도 라이브러리가 있습니다. 다크넷에서.
넌센스를 다시 가지고 다닐 필요가 없습니다, 그것은 당신의 수준을 보여줍니다
예, 저는 90%의 Achtungs를 가지고 농담하고 있습니다. 진지하게 받아들이지 마십시오. Python은 학생 언어입니다. 예를 들어 Vorontsov의 과정을 통합하기 위해 많은 성경을 시도하고 그래프를 그립니다. "연구"는 음, 대학원생이나 현실과 동떨어진 무언가를 위해, 진지한 구도자들의 경우 모든 도구가 C ++로 작성되고 알고리즘의 절반 이상이 배타적이거나 수정된 것으로 알려져 있으며 작업은 운전을 포함하지 않는 매우 구체적이고 고도로 전문화되어 있습니다. 100500 라이브러리의 매개변수이므로 Python은 미량으로 존재합니다.
Alyoshenka, C++ api 및 Cython에 대한 MO, 연구/교육 후 모델 및 개별 모듈 마이그레이션 및 서버 배포에 대해 배우지 못하셨습니까?
그리고 수익을 예측하는 데 부정적인 오류가 없으면 더 이상 오지 않습니다. 그리고 나서 당신은 매우 화가 났습니다. 많은 야망이 있고 유용한 정보도 음수입니다.
이론적으로 국회가 불합리한 선을 걸러내지 않고 모든 것을 먹여살린다면 스스로 찾아내고 그 의미를 높여야 한다. 그러나 당신이 설명한 것처럼 당신은 확실히 그것을 스스로 할 수 있습니다. 동시에 비교하는 것이 흥미 롭습니다. 어느 것이 더 좋습니다.
노이즈 라인을 제거한 기사의 예가 있지만.일반적으로 나는 국회의 업무를 조직하는 방법을 완전히 이해하지 못합니다. 이론적으로 어디서나 역사에서 데이터를 취하면 ... 그러나 나무 / 숲으로 모든 것이 더 간단하고 역사를 분석하지 않으므로 그들은 제한된 수의 변수를 입력으로 제출해야 하고 출력 결과는 이미 알려져 있으며 배열에 썼습니다. 트리는 훈련 후에 새로운 것을 만들 수 없지만 신경망은 새로운 데이터에 다르게 반응할 수 있습니다. 입력에 가중치(계수)가 걸리고 각 뉴런에서 일정하지만 10개 이상의 뉴런이 있고 각 기능에 고유한 계수가 있는 경우 매우 많은 솔루션이 얻어집니다. 네트워크는 모든 옵션에 대해 분명히 훈련되지 않았습니다. , 그래서 그것과 다른 놀라움이있을 수 있습니다. 글쎄, 나는 이해하지 못하는 것입니다.
그리고 지표를 만들었지만 배열 열거가 빠르지 않고 코드 자체가 여전히 매우 느립니다. 최적화가 필요합니다.
일반적으로 나는 국회의 업무를 조직하는 방법을 완전히 이해하지 못합니다. 이론적으로 어디서나 역사에서 데이터를 취하면 ... 그러나 나무 / 숲으로 모든 것이 더 간단하고 역사를 분석하지 않으므로 그들은 제한된 수의 변수를 입력으로 제출해야 하고 출력 결과는 이미 알려져 있으며 배열에 썼습니다. 트리는 훈련 후에 새로운 것을 만들 수 없지만 신경망은 새로운 데이터에 다르게 반응할 수 있습니다. 입력에 가중치(계수)가 걸리고 각 뉴런에서 일정하지만 10개 이상의 뉴런이 있고 각 기능에 고유한 계수가 있는 경우 매우 많은 솔루션이 얻어집니다. 네트워크는 모든 옵션에 대해 분명히 훈련되지 않았습니다. , 그래서 그것과 다른 놀라움이있을 수 있습니다. 글쎄, 나는 이해하지 못하는 것입니다.
그리고 지표를 만들었지만 배열 열거가 빠르지 않고 코드 자체가 여전히 매우 느립니다. 최적화가 필요합니다.
데이터가있는 동일한 테이블이 국회에 제출됩니다. 숲과 차이가 없습니다. 단지 내부의 알고리즘이 다를 뿐입니다.
데이터가있는 동일한 테이블이 국회에 제출됩니다. 숲과 차이가 없습니다. 단지 내부의 알고리즘이 다를 뿐입니다.
그렇다면 NN이 직장에서 사용하지 않는다면 왜 가르칠 때 역사를 봐야 합니까?
물론, 내가 당신에게 달려 있다는 말은 들어본 적이 없습니다. 이제 가장 멋진 것은 Python api to si bibles가 아니라 그 반대의 경우도 마찬가지입니다. C ++ api to python, 서버 배포 계속 굽기)))
니 비꼬는 온도계의 수은이 거품 속에 쪼그라들었다가 터져버렸는지, 아니면 어리석음과 타액의 규모에서 터질 정도로 부풀어올랐는지.
api를 다른 언어로 된 프레임워크로, 다음을 포함합니다. 파이썬과 ++
바보를 켜거나 켜지 않은 이유는 무엇입니까? 처음에는 모든 것이 슬픈 것입니까?
아무것도! 나의 랜덤워크 는 외환만큼 쿨하게 예측된다! 재훈련이 없으면 90% 아쿠라시, 재훈련이 있으면 100%.
우! 재교육이 치명적이지 않을 뿐만 아니라 많은 경우에 그 자체가 그 자체라는 사실이 원주민들에게 동이 트기 시작한 것 같습니다.)
글쎄, 여기에 끔찍한 과적합이 있지만 oos의 전반부에는 여전히 거래 가능합니다. :) 더 악화시킬 수는 있지만 의미가 없습니다. 돈은 오버핏과 언더핏 중간 어딘가에 있다
돈은 아래를 제외하고 어디에나 있습니다 ... 질문은 독점적으로 적용됩니다.
그렇다면 NN이 직장에서 사용하지 않는다면 왜 가르칠 때 역사를 봐야 합니까?
훈련하는 동안 그녀는 뉴런에 대한 가중치와 편향을 받고 그에 따라 새로운 데이터에 대한 출력을 계산합니다.