умру от акробатиков! Продолжу свои рассуждения на тему пенсионной реформы. Естественно, что я не претендую на истину в последней инстанции, но на основе своего опыта и знаний в кибернетике, экономике, финансах и гражданском праве, вижу то, что не видят, либо делают вид, что не видят многие эксперты и власть имущие. Вернемся к судьбоносному...
故事是否有续集？
我观察到，如果一个交易系统只给出积极的结果，那么就会有永久性的损失--我们说的是有固定手数和止损的TS。
我认为这个故事可以追溯到2006年，只是你不知道它是在多高的水平上进行的，由谁来做。
http://www.kamynin.ru/
你只是不知道它的水平有多高，由...选择红宝书 "交易机器人"，进入开头，泡茶、吃小面包、阅读、看图片、看人们的评论、看作者的回复，变得更聪明，而不是一个孩子的啊......咿......)))
这里有从头到尾的整个演变过程可惜没有 :-( 虽然我有一个六项多项式委员会的想法，但我还没有完全破解雷舍托夫密码。虽然最后一个变化开始节省我在MKUL中准备模型的时间，但这不是重点，但在我看来，MO问题的关键在于以下几点，如果你有反对它的重要论据，我愿意倾听。
除了其他一切，如前期准备、培训等。最后一个阶段是选择模型。毕竟，在训练过程中，一个算法建立了一个模型，估计其参数，并试图使用其他模型来改进它们，具有最佳训练指标的模型是保存模型的模型，是优化的结果。在我看来，Reshetov的优化器为分类器选择了最好的度量。它是对敏感性和特异性以及总体可推广性的确定。当使用四个参数True Positiv, True Negativ, False Positiv, False Negativ评估模型学习结果时。我相信你已经听说过了。这是一个相当流行的指标，但实践表明，这个指标只与概括性有部分关系。换句话说，这个指标的结果被高估了，在训练集上进行过度训练时，其数值将和没有过度训练时一样高。让我们稍微决定一下吧。
假设我们有一种方法来估计多项式对数据集的普适性。而我们的衡量标准实际上是对可概括性水平的估计。换句话说，当其他指标在训练期显示出良好的结果，而我们的指标在多项式被过度训练时显示出不好的结果，在多项式被泛化时显示出良好的结果。然后这个指标可以在学习过程中使用，迫使算法寻找一个被低估的（用我们的数据），但仍然是一个泛化的模型。它可能是坏的，但它是有效的，而且是100%未经训练的。这就是训练不足的影响所在。将成绩不佳的情况控制在最低限度是非常重要的。这段文字可以说是我的理论的先驱，因为我们接近什么????。今天的问题就说到这里。Think.....
如果我没记错的话，这个故事可以追溯到2006年，只是你不知道这一切是在多高的水平上完成的，由什么样的人完成的。
http://www.kamynin.ru/
你选择的是 "交易机器人 "这一主题。选择红宝书 "交易机器人"，进入开头，泡茶，吃面包，阅读，看图片，看人们的评论，作者的答案，变得更聪明，真的很生气......)))
这里有从头到尾的整个演变过程真的没有听说过这个人，我会去看看的，谢谢。
这个分支机构...只是一派胡言）））。
http://www.kamynin.ru/2015/08/26/lua-quik-robot-uchitel/
从头开始读，然后再发，我知道我在说什么。
MGUA是这一切的开始，作者建议从这个开始，是的，现在他没有应用它，而是应用其他已经纯粹属于他自己的东西，但这个东西是从MGUA发展出来的，这个东西他没有披露。简要介绍一下图片中的信息
简要介绍一下图片中的信息
是的，这就是它，作者不喜欢极简主义)
是的，这就是它，作者不喜欢极简主义)
有水平和几个混搭，他以某种方式为他所谓的神经网络提取信息。
他也是一位民谣歌手。是的，它就是这样，作者不喜欢极简主义)
看了5秒钟就明白了。这是100%的猫腻，我甚至不想看它......
你是否看过我的网站或帖子或图片????
有水平和几个混搭，以某种方式为他所谓的神经网络提取信息。
另一个球状物的种类。哦，妈的。来了）据称，神经元网，贝贝））。
阅读它，进入它或忘记它。
这是对你帖子的回答。
一切都在那里，你只需要阅读。
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这就是我所说的。
就这样吧，我明天也会这样做。