Ticarette makine öğrenimi: teori, pratik, ticaret ve daha fazlası - sayfa 1733
Ticaret fırsatlarını kaçırıyorsunuz:
- Ücretsiz ticaret uygulamaları
- İşlem kopyalama için 8.000'den fazla sinyal
- Finansal piyasaları keşfetmek için ekonomik haberler
Kayıt
Giriş yap
Gizlilik ve Veri Koruma Politikasını ve MQL5.com Kullanım Şartlarını kabul edersiniz
Hesabınız yoksa, lütfen kaydolun
Her şey çalışıyor. Yüzen zaman pencereleri bulmalıyız. Sabit sayılar sınırlı olarak görülmektedir.
peki, eğer dakikaya kadar desen "dökülürse" yırtılırsa / eşit değilse, o zaman bırakıldığı ve test edildiği sürece sınıflandırmaya değmez.
peki, eğer dakikaya kadar desen "dökülürse" yırtılırsa / eşit değilse, o zaman bırakıldığı ve test edildiği sürece sınıflandırmaya değmez.
genellikle birkaç dakika içinde gruplandırılır. sözleşme
genellikle birkaç dakika içinde gruplandırılır. sözleşme
bildiğini yap ama OOS yap
bakmak istiyorum
ML uzmanları için böyle bir soru: NN'ye görüntüden bir şeyi tanımayı öğretmenin mümkün olduğu biliniyor, ancak şeyin normal, monte edilmiş bir durumda olması gerekiyor, ancak NN'yi kırık tanımak için eğitmek mümkün mü? kaza sonrası araba, yıkım sürecindeki bir ev, kasırga sonrası mobilya gibi nesneler? Adam doğru anlıyor.
ev bozulsa da bozulmasa ne fark eder ağ kendisine öğretileni öğrenir
ev bozulsa da bozulmasa ne fark eder ağ kendisine öğretileni öğrenir
Kapsamlı.)))
Ev her zaman farklı şekillerde bozulur. Bütün bir ev ile yıkılmış bir ev arasında büyük bir fark vardır. Bütün evin birkaç Christomatic görüntüsü varsa, o zaman yıkık ev herhangi bir şeye benzeyebilir. Ve yine de, bir kişi onu kolayca tanır.
Bir kişi görüntüdeki entropi ile kolayca başa çıkabilir, peki ya NS?
Bir yerde (çünkü bir aydan uzun süredir ticaret yapmadığım için nerede olduğunu unuttum) piyasa artışlarının olasılığının dağılımının Gauss'un CV'sinin ürünü olduğunu ve üstel (veya genel durumda, Erlang) dağıtımları.
Erlang dağılımı, kene tırnak işaretleri arasındaki zaman aralıklarından sorumludur ve bu tür sayıların üreteci şöyle görünür:
Burada Lambda, olayların akışının yoğunluğudur (alıntılar).
Lambda=const ise, bu süreç durağandır, ancak piyasada akış yoğunluğu farklı zamanlarda farklıdır, yani. Lambda=f(t), sürecin bir bütün olarak durağan olmama durumunu belirler.
O. Durağan bir süreci ayırmak için, bir bütün olarak aynı akı yoğunluğuna sahip VR'nin ayrı bölümlerini dikkate almak gerekir.
Bu nedenle, VR'yi bir gün içinde saatlere bölmeye ve ardından bu saatleri birbirine "yapıştırmaya" kalkışmak - kesinlikle yaşam hakkına sahiptir.
Kapsamlı.)))
Ev her zaman farklı şekillerde bozulur. Bütün ev arasında..
Evet, resimdeki kediler farklı ama ağ onları tanıyor ve bir şekilde köpeklerden ayırıyor...
En azından örüntü tanıma ilkeleri, evrişimli ağlar , nasıl çalıştığı vb. hakkında bir şeyler okuyun. Sorularınız pek olgun değil, okuyunca aptallıklarını anlayacaksınız.