잠재적으로 강력한 시스템의 경우 이 기준을 사용하여 정렬된 경우 과거의 모든 FOS가 간격 없이 일렬로 정렬되는 전체적인 "복잡한" 기준을 선택하는 것이 가능한 것 같습니다. 이것은 견고하지 않은 어리석은 것에는 불가능합니다. 선에 간격이 있을 것입니다. 이것은 실제로 견고함의 지표입니다. 과거 CAB 목록의 무결성 ...
좋은 점은 먼저 GA 없이 모든 매개변수의 완전한 열거를 수행해야 한다는 것입니다. 이 경우 가능한 한 최대 단계를 사용하십시오(단계에서 특히 무례할 수 없음이 분명합니다. 그렇지 않으면 ..). 이것은 우리에게 다음을 제공합니다:
1. 모든 기준에 대한 결과 목록의 독립성, 이는 최적화가 아닌 모든 매개변수의 검색이기 때문입니다.
2. 후속 최적화를 위한 "참" 기준을 작성하지만 이미 GA에서 이 기준을 적용하고 있습니다.
즉, 기술은 다음과 같습니다. 전체 열거->기준 편집->GA를 사용한 후속 빠른 최적화 에서 기준 사용.
많은 신경망 패키지에서 샘플을 훈련과 테스트로 나누는 것이 매우 편리합니다. 가장자리는 정의하기가 매우 쉽습니다. 테스트 샘플에서 개선이 전혀 발생하지 않으면 골렘 적합입니다. 저것들. 입력은 정결하지 않으며 차량은 폐기될 수 있습니다. 다른 경우에는 훈련 샘플에서 결과가 계속 개선되지만 테스트 샘플에서는 더 이상 개선되지 않는 순간까지 살펴봅니다. 이것이 바로 가장 중요한 부분입니다.
또 다른 한가지는 MT* 테스터에서 과거 데이터를 최적화된 샘플과 테스트 샘플로 분리하는 기능이 제공되지 않기 때문에 적어도 논의하고, 적어도 논의하지 않으며, 식별이 거의 불가능하다는 것입니다. 최적화 프로세스 동안 이 상황에서 우위를 점할 수 있습니다.
작동 확률을 사용하여 TS를 실험하는 동안 일부 역사적 사건의 확률이 0일 때 적합이 나타나는 것을 확인했습니다. 역사상 발생한 모든 사건은 확률이 0보다 커야 합니다.
OOS- 이것은 헛소리, 자기기만 및 같은 적합입니다. 보다 정확하게는 생존자의 오류의 변형 중 하나입니다.
스토리를 여러 부분으로 나누는 것은 의미가 없습니다. 결과적으로 여전히 OOS를 통과하는 매개변수를 선택하게 되기 때문입니다. , 같은 적합입니다. 많은 다른 사람들 중에서 무작위로 좋은 옵션을 선택하십시오. 전체 스토리를 즉시 실행할 수 있습니다. 결과는 비슷할 것입니다.
OOS- 이것은 헛소리, 자기기만 및 같은 적합입니다. 보다 정확하게는 생존자의 오류의 변형 중 하나입니다.
스토리를 여러 부분으로 나누는 것은 의미가 없습니다. 결과적으로 여전히 OOS를 통과하는 매개변수를 선택하게 되기 때문입니다. , 같은 적합입니다. 많은 다른 사람들 중에서 무작위로 좋은 옵션을 선택하십시오. 전체 스토리를 즉시 실행할 수 있습니다. 결과는 비슷할 것입니다.
В свое время, когда тестирование по реальным тиковым котировкам в тестере стратегий МТ4 только-только появилось, тесты «с качеством моделирования 99%» стали считаться эталоном и чуть ли не окончательной правдой. А разница в результатах тестов между «обычным» тестированием с использованием М1 котировок и тиковых котировок интерпретировалась...
Tiki는 혼돈입니다. 시간을 낭비하지 마십시오. 그것들에는 규칙성이 없으며 그럴 수도 없습니다. 패턴은 250-350일 이상의 경제 주기와 비교할 수 있는 용어로 감지될 수 있습니다. 게다가 이것은 어떤 패턴의 기간이고 패턴 자체가 훨씬 더 긴 시간을 커버합니다. 그리고 많은 사람들이 생각하는 것은 실제 패턴과 아무 관련이 없는 정말 명백한 패턴입니다.
Tiki는 혼돈입니다. 시간을 낭비하지 마십시오. 그것들에는 규칙성이 없으며 그럴 수도 없습니다. 패턴은 250-350일 이상의 경제 주기와 비교할 수 있는 용어로 감지될 수 있습니다. 게다가 이것은 어떤 패턴의 기간이고 패턴 자체가 훨씬 더 긴 시간을 커버합니다. 그리고 많은 사람들이 생각하는 것은 실제 패턴과 아무 관련이 없는 정말 명백한 패턴입니다.
Yusufhoja, 교환 트래픽에 대한 액세스 속도를 높이기 위해 Exchange 서버 랙에서 장비를 위한 장소를 직접 구입하는 괴짜들에게 말하십시오.
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틱은 특정 알고리즘을 생성하므로 흔적을 남기고 특정 패턴을 생성합니다. 알고리즘은 작동할 수 없으며 시장에서 존재의 흔적을 만들 수 없습니다. 그래서 진드기에 패턴이 있습니다.
...
잘 지내고 있나요? - 아니다?
유일한 부정적인 위협 - 두 번 최적화해야 합니다. 글쎄, 당신이 원하는대로 ... 아름다움은 돈을 벌기 위해 돈이 필요합니다.
아이디어는 더 발전할 가치가 있습니다. 그 안에 무언가가 있을지도 모릅니다.
적어도 특정 차량의 경우 이러한 접근 방식은 "OOS-patency"를 높여야 합니다.
네. 멋진 옵션. 시도해야합니다. )
구현을 완전히 이해할 수 없습니다. 그리고 그 기준은 필요충분조건이다. 모든 것이 흐릿하다...
또한 다기준 분석을 통해 pf, mo, col.sd 등과 같은 통계적 지표의 중요성을 보완합니다. DUS를 통과한 샘플 중 우리의 테스트 샘플이 위에서부터 순서대로 정렬되는 방식으로.
다음, 짜잔! 우리는 전체론적 기준, 또는 오히려 다중 기준 기준(태프톨로지 죄송합니다)을 가지고 있습니다. 이를 통해 GA의 결과로 가장 끈기 있는 방식으로 오래 참음 TS를 최적화할 수 있습니다. 환경 보호가 나타날 것입니다 ...
오 어떻게)
그래서 Andrei, 모든 것이 그렇게 쓸모가 없었습니까?
오 어떻게)
그래서 Andrei, 모든 것이 그렇게 쓸모가 없었습니까?
틀림없이. 갈퀴로 이마를 두드려야합니다 (종종 두 번 이상 발생). 그러면 머리가 흔들린 후 제자리에 떨어지면 새롭고 실제로 유망한 아이디어가 태어날 수 있습니다 ...
... 그러면 일반적으로 이것이 인식을 넘어서는 새로운 갈퀴 일뿐입니다 ...
혁신 후 두뇌가 제자리를 찾은 후에 새롭고 실제로 유망한 아이디어가 탄생하도록 ...
... 그러면 일반적으로 이것이 인식을 넘어서는 새로운 갈퀴 일뿐입니다 ...
인 인.
아이디어의 가능성은 새로운 갈퀴로 테스트됩니다 :)
잠재적으로 강력한 시스템의 경우 이 기준을 사용하여 정렬된 경우 과거의 모든 FOS가 간격 없이 일렬로 정렬되는 전체적인 "복잡한" 기준을 선택하는 것이 가능한 것 같습니다. 이것은 견고하지 않은 어리석은 것에는 불가능합니다. 선에 간격이 있을 것입니다. 이것은 실제로 견고함의 지표입니다. 과거 CAB 목록의 무결성 ...
좋은 점은 먼저 GA 없이 모든 매개변수의 완전한 열거를 수행해야 한다는 것입니다. 이 경우 가능한 한 최대 단계를 사용하십시오(단계에서 특히 무례할 수 없음이 분명합니다. 그렇지 않으면 ..). 이것은 우리에게 다음을 제공합니다:
1. 모든 기준에 대한 결과 목록의 독립성, 이는 최적화가 아닌 모든 매개변수의 검색이기 때문입니다.
2. 후속 최적화를 위한 "참" 기준을 작성하지만 이미 GA에서 이 기준을 적용하고 있습니다.
즉, 기술은 다음과 같습니다. 전체 열거->기준 편집->GA를 사용한 후속 빠른 최적화 에서 기준 사용.
이 같은.
샘플과 OOS 간의 결과를 비교하여 에지를 계산할 수 있습니다.
많은 신경망 패키지에서 샘플을 훈련과 테스트로 나누는 것이 매우 편리합니다. 가장자리는 정의하기가 매우 쉽습니다. 테스트 샘플에서 개선이 전혀 발생하지 않으면 골렘 적합입니다. 저것들. 입력은 정결하지 않으며 차량은 폐기될 수 있습니다. 다른 경우에는 훈련 샘플에서 결과가 계속 개선되지만 테스트 샘플에서는 더 이상 개선되지 않는 순간까지 살펴봅니다. 이것이 바로 가장 중요한 부분입니다.
또 다른 한가지는 MT* 테스터에서 과거 데이터를 최적화된 샘플과 테스트 샘플로 분리하는 기능이 제공되지 않기 때문에 적어도 논의하고, 적어도 논의하지 않으며, 식별이 거의 불가능하다는 것입니다. 최적화 프로세스 동안 이 상황에서 우위를 점할 수 있습니다.
작동 확률을 사용하여 TS를 실험하는 동안 일부 역사적 사건의 확률이 0일 때 적합이 나타나는 것을 확인했습니다. 역사상 발생한 모든 사건은 확률이 0보다 커야 합니다.
OOS- 이것은 헛소리, 자기기만 및 같은 적합입니다. 보다 정확하게는 생존자의 오류의 변형 중 하나입니다.
스토리를 여러 부분으로 나누는 것은 의미가 없습니다. 결과적으로 여전히 OOS를 통과하는 매개변수를 선택하게 되기 때문입니다. , 같은 적합입니다. 많은 다른 사람들 중에서 무작위로 좋은 옵션을 선택하십시오. 전체 스토리를 즉시 실행할 수 있습니다. 결과는 비슷할 것입니다.
OOS- 이것은 헛소리, 자기기만 및 같은 적합입니다. 보다 정확하게는 생존자의 오류의 변형 중 하나입니다.
스토리를 여러 부분으로 나누는 것은 의미가 없습니다. 결과적으로 여전히 OOS를 통과하는 매개변수를 선택하게 되기 때문입니다. , 같은 적합입니다. 많은 다른 사람들 중에서 무작위로 좋은 옵션을 선택하십시오. 전체 스토리를 즉시 실행할 수 있습니다. 결과는 비슷할 것입니다.
그렇구나
TS를 쓸 때 생각할 수 있는 것이 하나 더 있습니다.
그렇구나
TS를 쓸 때 생각할 수 있는 것이 하나 더 있습니다.
Tiki는 혼돈입니다. 시간을 낭비하지 마십시오. 그것들에는 규칙성이 없으며 그럴 수도 없습니다. 패턴은 250-350일 이상의 경제 주기와 비교할 수 있는 용어로 감지될 수 있습니다. 게다가 이것은 어떤 패턴의 기간이고 패턴 자체가 훨씬 더 긴 시간을 커버합니다. 그리고 많은 사람들이 생각하는 것은 실제 패턴과 아무 관련이 없는 정말 명백한 패턴입니다.
Tiki는 혼돈입니다. 시간을 낭비하지 마십시오. 그것들에는 규칙성이 없으며 그럴 수도 없습니다. 패턴은 250-350일 이상의 경제 주기와 비교할 수 있는 용어로 감지될 수 있습니다. 게다가 이것은 어떤 패턴의 기간이고 패턴 자체가 훨씬 더 긴 시간을 커버합니다. 그리고 많은 사람들이 생각하는 것은 실제 패턴과 아무 관련이 없는 정말 명백한 패턴입니다.
Yusufhoja, 교환 트래픽에 대한 액세스 속도를 높이기 위해 Exchange 서버 랙에서 장비를 위한 장소를 직접 구입하는 괴짜들에게 말하십시오.
Tiki는 혼돈입니다. 시간을 낭비하지 마십시오. 그것들에는 규칙성이 없으며 그럴 수도 없습니다. 패턴은 250-350일 이상의 경제 주기와 비교할 수 있는 용어로 감지될 수 있습니다. 게다가 이것은 어떤 패턴의 기간이고 패턴 자체가 훨씬 더 긴 시간을 커버합니다. 그리고 많은 사람들이 생각하는 것은 실제 패턴과 아무 관련이 없는 정말 명백한 패턴입니다.