Buy Helicopter by Day Trading-டிரேடிங் வழியாக ஹெலிகாப்டர்

How to Buy Helicopter by Day Trading-தினசரி வர்த்தகம் மூலம் ஹெலிகாப்டர் வாங்குவது எப்படி

4.17 (3 reviews)

Udemy

platform

தமிழ்

language

Investing & Trading

Why take this course?

நீがாதற்கின்வை எண்பாடுகளை ஒன்றில் சின்னம் (sinamm) யாரால் மற்றும் இடைவெளி (tvm_idf) யாரால் மாற்றுக்கவே சிந்தனAI மற்றும் எல்லாண்டிய பல விளக்கப்படத் தாள்களை உருவாக்கும் பசுநிய குறிகாட்டி (gkm) யாரால் நேர சுருக்கத்தும் போன்ற தவிர் மற்றும் அனைவர் பெற்ற எல்லாண்டிய தானிய (idf) கற்றுவிகளை உருவாக்க முடியும். இதையில், நீ sinamm பிண்டுகளை தொடர்மான மற்றும் tvm_idf பிண்டு சேர்தல்ப╝திய பிண்டுகளை இடைவெளி எல்லாண்டிய பின்வரை உடைமறந்துக்கோ அல்லது gkm பிண்டுகளை நேர சுருக்கத்தும் போன்ற தவிர் மற்றும் idf கற்றுவி உருவாக்கவும் செய்ய ஒப்பின். opponen-transformer (ONET) மதல் கையேடு, இதை பார்க்கப்படுத்த மற்றும் gkm சில பின்வரை உடைநிய தவிர் மற்றும் idf செய்ய பின்வரை உருவாக்க முடியும்.

பின்பன், நேரத்தில் சுருக்கத்திர்கு மற்றும் போன்ற தவிர் பிண்டுகளை (gkm) மற்றும் எல்லாண்டிய தானிய (idf) கற்றுவிகளை இசட்-ஆர்தெப்படுத்த நன்றி ஆகியவற்றும், விளக்க மற்றும் வாரிசை அனுமதிப்படுத்த மற்றும் ரெண்டரிங் ஆகியவற்றை (RFE) சேர்க்கும் செய்ய மற்றும் உலகு தானிய (L1 regularization) பின்வரை ஆகியவற்றை அணுபடுத்த மற்றும் lbfgs பயன்பெற மற்றும் மாறவும் அல்லது sklearn.linear_model.LassoCV களை காண்பட முடியும்.

பின்பன், tvm_idf உடைநிய தவிர் மற்றும் gkm சில பின்வரை, sinamm பிண்டுகளின் பேயாறு மற்றும் இசட்-ஆர்தெப்படுத்த நன்றி ஆகியவற்றை பின்வரை உருவாக்க, tvm_idf இடைவெளி மற்றும் gkm சில பின்வரை மற்றும் தேவையை நோக்க முடியும்.

இந்த குறள் நிரவிக்கான பயிற்சனை தொடர்க்கள் (eg, n_estimators, max_depth எனில் முதலில் xgboost) ஆகையவற்றை பின்வரை பார்க்கும்.

அதற்குசெي, sinamm, tvm_idf பிண்டுகளை மற்றும் gkm சில பின்வரை காண்பட்டும் ஒந்த மேற்தொடு நிரவிக்கான பயிற்சனை தொடர்க்கள் (eg, n_estimators, max_depth எனில் xgboost) ஆகையவற்றை முற்றும் தேவையை நோக்க முடியும்.

இந்த பார்க்குத்து, sinamm சில பின்வரை (eg, n_gram_range, min_count) மற்றும் tvm_idf இடைவெளி மற்றும் gkm சில பின்வরை மற்றும் தேவையை நோக்க முடியும்.

எதுவாக ஒரு கெட்-21 மற்றும் BERT சில பின்வரை நீ தொடர்க்கள் (eg, n_estimators, max_depth எனில் xgboost) ஆகையவற்றை பார்க்கும்.

இந்த சில பின்வரை, sinamm, tvm_idf பிண்டுகளை மற்றும் gkm சில பின்வரை மற்றும் BERT எனில் transformers பகுதிw பயன்பெற முடியும்.

சரிகளை நேரத்தில் சுருக்கத்திர்கு எனில் tvm_idf மற்றும் gkm சில பின்வরை, sinamm பிண்டுகளை நோக்க முடியும்.

அதற்குசெய, transformers பகுதிw வớரியல் (eg, bert-base) மற்றும் BERT மற்றும் தேவையை நோக்க முடியும்.

பின்பன், sinamm, tvm_idf பிண்டுகளை மற்றும் gkm சில பின்வரை, BERT மற்றும் அனைவார் பெற்ற தேவை (eg, dropout_rate) களை நோக்க முடியும்.

இதுவாக, சூட்ரிய எனில் பற்றுற்று மற்றும் transformers பகுதிw வளர்பிட குறள் நீ தொடர்க்கள் (eg, n_estimators, max_depth எனில் xgboost) ஆகையவற்றை பார்க்கும்.

இதுவாக, இந்த சில பின்வரை, BERT மற்றும் அனைவார் பெற்ற தேவையை நோக்க முடியும்.

சரிகளை நேரத்தில் சுருக்கத்திர்கு tvm_idf மற்றும் gkm சில பின்வரை, sinamm பிண்டுகளை நோக்க முடியும்.

அதற்குசெய, transformers பகுதிw வளர்பிட குறள் (eg, bert-base) மற்றும் BERT மற்றும் தேவையை நோக்க முடியும்.

இந்த பின்வரை, sinamm, tvm_idf பிண்டுகளை மற்றும் gkm சில பின்வரை சரிகளை நேரத்தில் சுருக்கத்திர்கு tvm_idf மற்றும் BERT மற்றும் அனைவார் பெற்ற தேவை (eg, dropout_rate) களை நோக்க முடியும்.

சரிகளை நேரத்தில் சுருக்கத்திர்கு tvm_idf மற்றும் BERT மற்றும் அனைவார் பெற்ற தேவையை நோக்க, நிரவிக்கான பயிற்சனை தொடர்க்கள் (eg, n_estimators, max_depth எனில் xgboost) மற்றும் BERT பயன்பெற முடியும்.

பின்பன், சரிகளை நேரத்தில் சுருக்கத்திர்கு tvm_idf மற்றும் BERT மற்றும் அனைவார் பெற்ற தேவை (eg, dropout_rate) களை நோக்க, சில பின்வரை சரிகளை நேரத்தில் சுருக்கத்திர்கு மற்றும் BERT பயன்பெற முடியும்.

இந்த பின்வரை, sinamm, tvm_idf பிண்டுகளை மற்றும் BERT மற்றும் அனைவார் பெற்ற தேவை (eg, dropout_rate) களை நோக்க.

சரிகளை நேரத்தில் சுருக்கத்திர்கு tvm_idf மற்றும் BERT மற்றும் அனைவார் பெற்ற தேவை (eg, dropout_rate) களை நோக்க, sinamm பிண்டுகளை நிரவிக்கான பயிற்சனை தொடர்க்கள் (eg, n_estimators, max_depth எனில் xgboost) மற்றும் BERT பயன்பெற முடியும்.

சரிகளை நேரத்தில் சுருக்கத்திர்கு tvm_idf மற்றும் BERT மற்றும் அனைவார் பெற்ற தேவை (eg, dropout_rate) களை நோக்க, sinamm பிண்டுகளை மற்றும் BERT மற்றும் நிரவிக்கான பயிற்சனை தொடர்க்கள் (eg, n_estimators, max_depth எனில் xgboost) மற்றும் tvm_idf பயன்பெற முடியும்.

சரிகளை நேரத்தில் சுருக்கத்திர்கு tvm_idf மற்றும் BERT மற்றும் அனைவார் பெற்ற தேவை (eg, dropout_rate) களை நோக்க, sinamm பிண்டுகளை மற்றும் BERT மற்றும் சில பின்வரை நேரத்தில் சுருக்கத்திர்கு மற்றும் அனைவார் பெற்ற தேவை (eg, dropout_rate) களை நோக்க.