Teste de sistemas de previsão em tempo real - página 28
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É a minha vez de postar o primeiro dia de testes:
Eu também teria dado uma previsão, mas apenas MASHKI FALLS )))))))))))
УБИТЬ ВСЕХ ЧЕЛОВЕКОВ )))
Assim, os personagens dos desenhos animados se encontram. O que está "quebrado" nele, você só sabe como se dobrar. :о) E o que tudo isso significa, quero dizer - para que servem tantas linhas?
Assim, os personagens dos desenhos animados se encontram. E por que está "quebrado", você só sabe como se dobrar. :о) E o que tudo isso significa, quero dizer - para que servem tantas linhas?
Sim... )) especialmente na minha dobra do sono Rodriguez bender.
Não significa nada. Só não sei quão sério o assunto é... Pensei apenas em fazer um pouco de humor.
E em geral 3 cores mashas 24, 182, 600 Muito bem comportadas. (verde é comprar vermelho se foi)
A pontuação é a tendência mais global.
É que às vezes os artefatos saem assim. Eu deveria escrever ao autor deste TC para consertá-lo. Encontrado na kodobase, é até mesmo fresco.
Vejo que você gosta de brincar com parábolas, Professor).
Ainda inventando? ))
De alguma forma saiu assim:
Ou assim:
Fiz algumas melhorias no meu GRNN. A precisão das previsões melhorou ligeiramente. Olhando para o futuro, obtemos a seguinte previsão
E vejo que você Professor gosta de brincar com parabolicos ))))
Não, não é parabólico, é pura estatística.
Ainda inventando? ))
Este sistema é baseado em um campo "quantum neutrino" (C) :o)
Fiz algumas melhorias no meu GRNN. A precisão das previsões melhorou ligeiramente. Olhando para o futuro, obtemos a seguinte previsão
Se não é um segredo comercial, o que foi finalizado?
PS: Eu gostei mais da previsão não linear de AR, talvez - é uma direção muito promissora. Mas aparentemente identificar um modelo desse tipo é muito difícil.
Se não se trata de um segredo comercial, o que foi concluído?
PS: Eu gostei mais da previsão não linear de AR, talvez - é uma direção muito promissora. Mas aparentemente identificar um modelo desse tipo é muito difícil.
O refinamento consistia em remover a suavização dos preços padrão e aumentar o sigma (reduzindo o tamanho do conjunto) para que os padrões mais próximos influenciassem a previsão.