신경망 및 입력 - 페이지 34

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이것은 토픽 스타터의 질문에 대한 답변입니다.
 
멋진...
 
볼 시간이 없었던 그는 그들이 말하는 것처럼 늦었습니다 ...
 
나에 대해 걱정하지 마십시오. 내가 이 창조물을 보았을 때 강력한 빛의 섬광이 모든 것을 비추었고 하늘에서 우레 같은 음성이 "여기가 진실입니다!"라고 말했습니다. 나는 경외감에 무릎을 꿇고 기도하다가 정신을 잃었다....
 
 

나는 아직도 당신이 출력으로 얻고 싶은 것을 이해하지 못합니까?

아마도 먼저 OUTPUT에서 얻고자 하는 것을 결정하시겠습니까? 그런 다음 입력을 반복합니다.

분류와 회귀라는 두 가지 주요 작업은 서로 다른 기계 학습 방법으로 해결됩니다.

오늘날 신경망 은 올바른 준비로 작업에 대처하지만 이러한 문제를 해결하는 가장 좋은 방법은 아닙니다.

지원 벡터 머신(SVM), "RandomForest", 의사 결정 트리 등이 이에 더 적합합니다.

또한 "부분 학습"의 개념과 방법이 도입된 후 클러스터링과 분류의 차이가 거의 사라졌습니다.

국회의사당에서 일어나야 할 때입니다. 방법의 지평은 무궁무진합니다.

행운을 빕니다

 
vlad1949 :

더 나은 지원 벡터 머신(SVM), "RandomForest", 의사 결정 트리

어쩌면 몇 가지 예?
 

여기 있습니다 - 슈퍼맨의 뉴런 ! :-)

베터 씨 - 삼백 달러 ! 년은 마이너스입니다 ... 그리고 이것은 뉴런의 전문가입니다 !!!

 
vlad1949 :

지원 벡터 머신(SVM), "RandomForest", 의사 결정 트리 등이 이에 더 적합 합니다.

무엇을 증명해?)
사실, 시장 분석 , 거래 결정의 채택은 그것이 아무리 역설적으로 보일 수 있고 누군가에게는 이상하게 보이지 않을지라도 매우 간단한 작업입니다. "상인"의 높은 기대에 대한 전체 질문 문제. 그리고 당신은 다음과 같이 말하는 것이 옳습니다.
vlad1949 :

신경망은 ... 적절한 준비를 통해 작업을 완료합니다.

또한 나열된 방법 및 실제로 비어 있지 않은 방법과 근본적으로 다르지 않은 결과를 얻을 수 있습니다.

 
Roman. :

여기 있습니다 - 슈퍼맨의 뉴런 ! :-)

베터 씨 - 삼백 달러 ! 년은 마이너스입니다 ... 그리고 이것은 뉴런의 전문가입니다 !!!


그리고 여기에 내가 조금 더 높게 언급한 "부풀려진 기대치"가 있습니다. 연간 25%로 단돈 300달러에 홀에서 웃을 수 있습니다.
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