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哦，你已经到了这里了。
嗯，这就是你所说的。
我想说的是，我们已经得到了它...
A_K2，你好，你为什么不离开？）））写...
:)))伙计，这不能永远这样下去，对吗？毕竟，就出勤率而言，甚至超过了我的支部--但没有用。帮助受苦的人--看着很痛苦。甚至老师也离开了这里--事实证明，卖车更有利可图......
:)))伙计，这不能永远这样下去，对吗？毕竟，就出勤率而言，甚至比我的支部还高--但用度为0。
Well, it is older. 1st postby Alexey Burnakov2016.05.26 13:32
:)))伙计，这不能永远这样下去，对吗？毕竟，就出勤率而言，甚至超过了我的分支机构--但没有用。帮助受苦的人--看着很痛苦。连古鲁都不在这里了，卖车更有利可图...
建立一个像样的企业需要7年时间......从头开始学习神经元和所有的废话，并将其应用于kotirams，是差不多的）)
建立一个正常的企业需要7年时间......从头开始研究神经元和所有的废话，并将其应用于quoters，也需要差不多的时间 ))
马克斯，我们不是在谈论你--关于主题arter，关于Doc，关于老师Misha，关于Sanych......。他们到处都是...。他们使用NS已经有10年了!看着他们，不可能不流泪。
建立一个适当的企业需要7年时间......从头开始学习神经元学和所有的废话，并将其应用于quoters，也需要同样多的时间)。
好吧，你太离谱了。对于这一切，一年的时间就足够了。
对于交易NS的所有其他任务已经可以解决了。但你想一下子得到所有东西。如果不首先建造至少扎波罗热，几乎不可能制造出奔驰车）。
我不想成为像桑尼奇那样的公知，但我会说实话，R语言是最好的研究 语言，只有从未接触过它的可怜的理论家才会反驳....。
是的，马克斯是对的，这是一个模拟，你知道尤里-阿索连科 吗？这只是一个R lib，而有成千上万的lib，用于各种目的和口味。
例如，你可以
通过一个库下载报价
用第二个库做频谱分析。
通过第三种方式进行技术分析
用第四个做数据挖掘
通过第五条，在Twitter或Facebook或网站或任何文本中挖掘出一个文本
将所有的东西组合成一个模型（神经元、脚手架、助推器、SVM、NMM，随你挑），并进行优化，通过第六个库进行交叉验证，让同一个Caret
并在第七库的策略测试器中进行测试。
+ 最丰富和最先进的可视化功能
而这一切都在一种语言的一个代码 中， 所有这一切只需要50-100行可读的代码....
scikit-learn 是什么鬼东西，醒醒吧，Yuriy Asaulenko，你根本不知道你在说什么。
实际上，我知道我在说什么）。
在作出结论之前，你应该先熟悉一下这个主题）。首先在你的电脑上安装Anaconda--它是一个现成的Python，有你所需要的一切来开始。而当你稍稍掌握了它之后，你可能会明白R中的建模和赝品建模的区别。这就像唱歌和嗅觉）。
只要你不了解它。就像，如果你没有看到别的车，扎波罗热斯VO！车。
然而，有可能对于你的任务来说，R已经很足够了。
我正躺在沙发上，研究https://scikit-learn.org/stable/user_guide.html。 这真是太酷了。))
对于那些还没有读过这本书的人，我强烈推荐它。
Zy SanSanychev R正在走廊上休息并紧张地吸烟。这很可悲。((
还有 "BSD许可证"。
桑-桑切夫R:-)
F-测量，R-准确度，浓度的增加和其他东西...
因此，单独的每项措施都是不完整的，这就是为什么我想把两者合二为一。我将利用这个结果建立一个模型，根据一些属性来选择应该在未来继续发挥作用的模型。