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上記例では、各４ビット２進記号列は入力の起こり得る組み合わせをエンコー ドする。入力フイーチャー部分空間は、対応するビット記号列内でオンに換わる 入力フイーチャーを使用することにより作られ得る。データベース内のデータは このフイーチャー部分空間内へ射影され得る。該適応度関数は、該入力フイーチ ャー部分空間上で出力状態の分布を調べることにより情報豊富さのメザーを提供 する。もし該出力状態がこの部分空間上で非常にクラスターされてそして分離さ れていれば、該対応する入力フイーチャー組み合わせは異なる出力状態を分離す ることでよい仕事をしているので該適応度関数は高い値となる。逆に、もし全て の出力状態が該部分空間上にランダムに分布されているならば、該対応する入力 フイーチャー組み合わせは該異なる出力状態を分離することで貧弱な仕事をして いるので該適応度関数は低い値となる。代わりに、該適応度関数は、該部分空間 内の個別セルの情報豊富さを調べ、次いで該セルの加重平均を形成することによ り該部分空間の情報豊富さのメザーを提供してもよい。 好ましくは、出力状態クラスタリングのグローバルなメザーは最良のビット記 号列の発展をドライブする該適応度関数として使用される。このメザーは好まし くはクラスタリングを規定する強力な方法であるエントロピー関数に基づくのが よい。適応度関数のこのエントロピー的規定を用いて、該出力を最も良くクラス ターし分離する入力組み合わせを表すビット記号列が該発展型過程から出現する 。代わりの適応度関数は、出力状態確率の標準偏差か分散か、又は少なくとも１ つの出力確率が他の出力確率より顕著に大きい部分空間内のセル数を表す値かを 含む。出力状態の集中を測定する他の同様な発見的方法（heuristics）、又はア ドホック（ad hoc）な規則は発展型過程内で容易に交換される。 ｃ．発展型過程の詳細 １．Ｎビット２進記号列のランダムなプールの創生 図５Ａを参照すると、該発展型過程５００は過程５１０で始まり、そこではＮ ビットの２進記号列のランダムなプールが創られる。これらの初期２進記号列は 、それらがともかく最適であると云う先験的理由がないので一般的にそれらの適 応度関数用には非常に低い値しか持たない入力フイーチャー組み合わせをエンコ ードする。この初期プールは該発展型過程を始動するため使われる。 ２．適応度の計算 該プール内の各２進記号列の適応度は過程（ｂ）で説明した方法を使用して計 算される。該データは過程５２０で示すようにバランスを取られる。各２進記号 列用にフイーチャー部分空間が発生され、データベース内のデータが対応する部 分空間内へ射影される。該部分空間は過程５３０で行われた選択に従って、等間 隔のビニング５３２又は適合的に隔てられたビニング５３４の選択に依りビンに 分けられる。考慮下の特定の遺伝子が過程５４０で選択され、そしてビンの数は 過程５５０で、好ましくはユーザー入力により、ビンの固定数５５２を指定する か又はセル当たりサンプルの平均数５５４を指定することにより決定される。該 ビン配置は次いで過程５６０に示す様に、決定される。次いで対応２進記号列の 適応度を表す出力状態のクラスタリングと分離の程度を計算するためにエントロ ピー関数又は他の規則が使用される。これは、データ点が各部分空間内に配置さ れる過程５７０と、グローバル情報コンテントが決定される過程５８０で示され る。過程５８５により示される様に、次の遺伝子シーケンスは過程５４０の開始 で動作する。 ３．適応度の加重ルーレットホイール（weighted rourette wheel）の創生 各２進記号列の適応度が計算された後、該適応度の加重ルーレットホイール５ ９２が図５Ｃに示す様に創られる。これは、より高い適応度値（fitness value ）を有する２進記号列がより低い適応度値を有する２進記号列よりも比例してよ り広いスロット幅に付随される過程と考えられる。これは、該ルーレットホイー ルが廻されると、より低い適応度の２進記号列よりも、より高い適応度の２進記 号列の選択に、より重く加重する。この過程は下記で更に詳細に説明する。 ４．新しい親の２進記号列（new parent binary strings）の選択 ルーレットホイール５９２は次いで廻され、該ホイールが終わるスロットに対 応する２進記号列が選択される。もし元のプールにＮ個の２進記号列があるなら 、該ホイール５９２はＮ個の新親記号列を選択するためＮ回廻される。ここで重 要な点はもしそれが高い適応度値を有するなら該同じ２進記号列が１回より多く 選ばれ得ることである。逆に、低い適応度関数を有する２進記号列は、それが完 全に排除されることはないが、親として決して選択されないことが起こり得る。 次いでＮ個の親が、新しい子の２進記号列発生への先駆者としてＮ／２個の対に 対化される。 ５．子記号列を創る親の交叉（crossover）と突然変異（mutation） 一旦２つの親が選ばれると、図５Ｄに示す、交叉オペレーション（crossover operation）５９４が行われるべきか否かを決定するために加重コインがフリッ プされる。もしこれが交叉オペレーションとなるなら、クロシングサイトがビッ ト位置１と該記号列内の最後のビット位置の次にあるの最後の起こり得るクロシ ングサイトとの間でランダムに選択される。該クロシングサイトは各親を右側と 左側に分割する。図５Ｄに示す様に、各親の左側を他の親に右側と連結すること により２つの子記号列が創られるが、そこでは該親遺伝子１０００１と０００１ １は左半分１００と０００、そして右半分０１と１１に分割され、次いで１００ １１と０００１１を形成するよう組み合わされる。最後に、該２つの子記号列が 創られた後、該子記号列プールの多様性を増やすために該子記号列の小数の個別 ビットがランダムに逆にされる（突然変異される）。これは与えられたビットが 逆にされる確率に換算して指定出来る。逆転の確率は望ましいビット突然変異の 数と該記号列内ビット数に基づいて尺度合わせされる。すなわち、もし記号列当 たり平均５つの突然変異が望まれるならば、与えられたビット変更の確率は１０ ０ビット記号列用に０．０５に、そして５０ビット記号列用に０．１等に設定さ れる。, 入金不要ボーナス 一覧. ６．発展型過程の継続 過程５９０に示す様に、上記過程２−５は、各創られた子記号列プールを次世 代用の新しい親プールとして使用して、数回（又は数世代）繰り返される。該子 記号列プールが発展すると、それらの対応適応度は平均で改善すべきであるが、 それは各世代で、新しい子記号列を創るために、より適した記号列が優先的にメ ートされるからである。 最適化問題を解くための遺伝的アルゴリズムの使用で、解かれる必要にある２ つの重要な項目がある。第１の項目はエンコーデイングスキームである。該問題 がビット記号列としてエンコードされ得る解の役に立つか？第２の項目は該適応 度関数の選出である。該発展型過程は該適応度関数により統制される（すなわち 、導かれる）ので、その解の質は間近な目標への適応度関数のマッチングに密接 に依存している。 ここに説明した好ましい方法では、第１の項目は、図４で図解され、各ビット がデータ集合のＮの入力の１つと対応する、Ｎビット２進フイーチャービット記 号列を含む遺伝子を規定することにより解決される。該Ｎビット２進フイーチャ ービット記号列の各ビットは対応入力を参照し、もし該対応入力が該フイーチャ ー部分空間内にあれば該値１を、もし該対応入力が該フイーチャー部分空間内に 無ければ該値０を有する。 該好ましい方法では、第２項目はフイーチャー部分空間のグローバルエントロ ピーを計算する情報エントロピーメザー（informational entropy measures）を 使用することにより解決される。該フイーチャー部分空間のグローバルエントロ ピーは、それから最適モデルが発展させられ得る最適フイーチャー組み合わせの プールの発展をドライブする適応度関数として使用される。該グローバルエント ロピーは、フイーチャー部分空間内のセルのローカルエントロピーを最初に決定 し、そして該ローカルエントロピーの加重和として全体のフイーチャー部分空間 のグローバルエントロピーを計算することにより計算される。代わりに、部分空 間のグローバルエントロピーは、該全体の部分空間の間で、与えられる出力用の 点の分布を調べ、そして次いで全ての状態に亘り特定状態向けエントロピーの加 重平均を形成することにより決定されてもよい。フイーチャー部分空間プールを 保持する能力は、そのどちらも最終モデルのローバストさに寄与する該解空間内 の冗長度と多様性の双方を提供する。 ローカルセルエントロピーとグローバル部分空間エントロピーの決定 好ましい方法の側面に依れば、情報コンテントのレベルが測定される。特に、 セル又は部分空間の情報コンテントのレベルはデータ分布の均一性のメザーであ る。すなわち、データが均一である程、システムのモデル化の目的にそれが持つ 予測価値は大きくなり、従って、情報コンテントのレベルは高くなる。該均一性 は多数の代替え的方法で測定されてもよい。１つのこの様な方法はクラスタリン グパラメーター（clustering parameter）を使用する。用語クラスタリングパラ メーターはローカルセルエントロピー、考慮下の特定部分空間上で計算された特 定出力のエントロピー、又はここで論じられる発見的方法、又は他の同様な方法 を指す。 図６を参照すると、個別セルの情報コンテントは方法６００により示されたカ テゴリー的出力システム及び方法６０２による連続する定量的モデル用に決定さ れる。好ましい実施例では、前に論じたニシ（Nishi）の情報エントロピー規定 が、該情報コンテントを表すローカル及びグローバル両エントロピー加重を数学 的に規定するため使用される。本発明の実験型モデリング用には、ニシにより拡 張された、シャノンのエントロピーの概念が、該エントロピーのメザー（measur e）が計算されるデータ集合用の適当なメザーであることが見出されて来た。ニ シの式が出力状態に対応する確率の集合に適用される。等しい出力確率を有する セル（各出力が等しく似ている）は少しの情報コンテントしか有しない。かくし て、高い情報コンテントを有するデータ集合は他より高い、幾らかの確率を有す る。より大きな確率的変動（greater probabilistic variations）は出力状態の 不平衡（imbalance in the output states）を反映し、従って該データ集合の高 い情報豊富さの指標を与える。 好ましい方法では、一般的なエントロピー加重項（general entropic weighti ng term）Ｗが規定され、Ｗ＝１−Ｅの形式を有する。該エントロピー加重項Ｗ はニシの情報エントロピー関数Ｅの補数（complement）であり、完全に不均一な 分布用に値１を有し、完全に均一な分布用に値０を有する。 図６の方法６００を再び参照すると、情報レベルはローカルエントロピー加重 項（local entropic weighting term）を計算することにより決定される。例え ば、部分空間内の与えられたセル用に適当なものは次の仕方で規定され得るが、 すなわち最初に、過程６１０で、ｎ C エントリーを有するデータ集合が創られ、 ここでｎ C は出力状態の数である。各エントリーは下記で与えられるセルｉ用の 特定状態向けローカル確率ｐ C | i に対応しており、 ここでｎ Ci はｃの出力状態を有するセルｉ内の点の数であり、該和はセルｉ内の 全ての出力状態ｋに亘り延び、かくしてセルｉ内の全ての点を含む。与えられセ ルｉ用に、値ｐ C | i のシーケンスは種々の出力状態ｃにある確率を表す。過程６ ２０で該セルの情報コンテントは決定される。好ましくは、ニシの情報エントロ ピー規定が部分空間Ｓ内の与えられたセルｉ用のローカルエントロピー項Ｅを規 定するため使用されるのがよく、 最後に、又過程６２０で、該ローカルエントロピー加重係数は Ｗ i Ls ＝１−Ｅ i s であり、ここで上書きＬｓはＷが部分空間Ｓ内でセル用のローカルエントロピー 関数であることを呼称する。高い情報コンテントを有するセルは高いローカルエ ントロピー加重を有する。すなわち、それらはＷ i Ls の高い値を有する。 LOTTERY / WIN A LAMBO. ブラウザマイニング (終了) フリーロールメイン. 上の方でも書いたとおり、効率よく稼ぐためにはREWARDSポイントをうまく活用する必要があります。そこで基本的にはREWARDSの特典で獲得できるポイントを増やす「REWARD POINTS BONUS」の項目を常に設定しておく方針になります。 まずはフリーロールやルーレットでREWARDS特典を獲得できるポイント(最低12 RP)を獲得します。十分にポイントが獲得できたらその時点で一番いい「REWARD POINTS BONUS」の特典を獲得します。獲得すると24時間獲得ポイント数が増えますので、またフリーロールを回します。これを繰り返し「100 REWARD POINTS / ROLL」を常に獲得できるだけのポイント(1,200 RP)を稼いぎます。 4400RPが溜まったら、最後にフリーロールの獲得コイン数を増やすREWARDS特典である「FREE BTC BONUS」の「1000% BONUS」を獲得します。これによりフリーロールでの獲得コイン数を増やすことができました。あとはこれを繰り替えることで効率よくフリーロールでコインを獲得することができます。 「REWARD POINTS 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一旦第２発展過程が終了すると、最適モデルベクトルが該モデリング過程用の 最適フイーチャー組み合わせを選択するため使用される。それで、第１発展段階 は高情報エントロピーのフイーチャーのプールを同定したが、該プールはテスト 集合内の予測誤差を最小にする最良部分集合のフイーチャーを見出すために該第 ２発展段階で更に発展させられる。この全体の過程は該モデリング問題への最良 の実験的解を見出すために種々の発展的条件と制限下で繰り返される。, epiphone bitcoin casino es 330. かくして本発明の方法は階層的発展の概念を組み入れるが、そこでは最も情報 豊富なフイーチャーのみならず、最良予測モデルを開発するために必要なフイー チャー部分空間の最適部分集合も、双方を同定するために、発展的方法が使用さ れる。２つに発展段階を有することは該方法のユニークな利点を提供する。第１ 段階は手元の問題に見通しを得るために何れの次のモデリング過程からも独立し て調べ得るフイーチャー部分空間の情報豊富な部分集合を作る。この見通しは今 度は意志決定過程を導くため使用出来る。 従来技術のモデリングパラダイムでの共通の苦言はそれらが入力フイーチャー 内の何処に情報があるかを容易には明らかにしないことである。この欠点は従来 技術の方法の能力を戦略計画と意志決定に参画することを制限する。本発明の方 法では、第１発展段階の後の区切り点が、知的戦略計画と意志決定の可能性のみ ならず、次のモデリング過程が進める価値があるかどうかを決定する機会も考慮 する。例えば、もし入力フイーチャーの充分豊富な集合が見出せないならば、本 発明の方法は、ローバストなモデルを開発する前に、より情報豊富なフイーチャ ーを入力として含むデータへ戻るようモデル作成者（modeler）に指し示す。本 方法はどの情報がないかを指定はしないが、本方法は充たされる必要のある情報 ギャップがあることを指示する。情報ギャップ自体のこの指示は複雑な過程の理 解で非常に価値がある。 情報写像の創生（Creation of Information Map） 図１１を参照すると、該第１発展段階の後、該問題の基本的理解を得るために 該発展したフイーチャーデータ集合内に存在する入力の発生頻度のヒストグラム を作ることも又非常に有用である。このヒストグラムは該問題用の”情報写像（ Information Map）”と規定出来る。幾つかの問題用には、該情報写像の構造は 、入力の或る部分集合が入力の他の部分集合より可成り頻繁に起こるならば該問 題の次元数を減らすために使用出来る。該部分集合の次元数を減らすことは、セ ル当たりサンプル点の平均数で部分空間を占めるために必要なデータ量が該次元 数の増加につれて指数関数的に増加する様な次元数の災いのもう１つの側面を緩 和する追加的利点を有する。図１２は遺伝子リストとその付随情報写像の例であ る。 エグゾースチブ（Exhausitve）な次元的モデリング 図１３を参照すると、もしこの様な次元数削減が可能なら、予測モデルは減少 した入力データ集合を使用して開発可能である。本方法の好ましい実施例に依れ ば、Ｎの最も共通に起こる入力が該情報写像から同定され、次いでＮより小さい か等しい全てのＭ用に該ＮのフイーチャーのＭの部分次元（sub-dimensions）内 への全ての起こり得る射影（projection）が該フイーチャー部分空間を規定する ため計算される。全てのこの様な射影を計算する帰納的アルゴリズム（recursiv e algorithm）は次の様である。 フイーチャーの全ての組み合わせを計算する帰納的技術（recursive techniqu e）は：各部分次元Ｍ用に、Ｎの数のリスト内で全てのＭケ組のもの（M-tuples ）（長さＭの組み合わせ）を同定する問題を考える。第１要素が最初に選択され 次いでＮ−１の数の残りのリスト内の全ての（Ｍ−１）ケ組のもの（長さＭ−１ の組み合わせ）が帰納的仕方で同定される必要がある。一旦全てのこの様な（Ｍ −１）ケ組のものが同定され、該第１要素と組み合わされると、元のリストの第 ２要素が新しい第１要素として選択され、次いで該第２要素の過ぎた該Ｎ−２の 残りの要素内の全ての（Ｍ−１）ケ組のものが同定される。この過程は該第１要 素が該元のリストの終わりからのＭ＋１番目の要素を越えるまで続く。該アルゴ リズムはそれがそれ自身を呼ぶので本質的に帰納的であり、それは又該要素の順 序付けが重要でないことを仮定している。 一旦与えられた部分次元Ｍ用の全てのフイーチャーの部分空間のプールが同定 されると、このプールは、上記説明の方法を使用してテスト集合内の出力値を予 測するために使用されるフイーチャー部分空間の集合として直接使用され得る。 この過程は各部分次元Ｍ用の複数の量子化条件に亘って繰り返され得る。次いで 最適な（部分次元、量子化）−対｛optimum（sub-dimension, quantization）-p airs｝がテスト集合上の全予測誤差を最小化することに基づいて選択される。最 適な（部分次元、量子化）対が選択された後、該最適な（部分次元、量子化）条 件に対応するフイーチャー部分空間のプールは該第２の発展段階用のスタート点 として使用され得る。この第２発展段階はテスト集合内に最小全予測誤差を有す るこのプールからフイーチャー部分空間の最適部分集合を選択し、かくして最適 モデルを規定する。 一般的規則として、テスト集合上で充分な全予測精度をなお保存する比較的低 い部分次元表現を決定することが有利と分かった。より低い部分次元で、より高 いセル母集団統計が量子化の比較的精細なレベルに於いてさえもなお保持され得 て、かくして該モデルの精度を改善する。 もし元のデータ集合の次元が非常には高くないなら、エグゾースチブな次元モ デリングの方法は元のデータ集合に直接適用され得る。これは高情報エントロピ ーを有するフイーチャーのプールを同定する第１発展過程を行う必要性を取り除 く。 定量的モデリング 出力変数の人工的量子化を行うことによる定量的モデリング問題の分類問題へ の変換はローカル及びグローバルエントロピー係数を計算するために有用である 。発生する自然な疑問は元のデータ集合内に存在する精度を如何に最終予測モデ ル内に保存するかである。これは、もし出力ビン解像度が乏しいセル統計を避け るためデータ集合のサイズにより抑制されるならば、特に重要である。伝統的分 類問題用には、出力変数が起こり得る状態の離散的総体（ensemble）の１つを仮 定出来るのみなので該精度問題（precision issue）は存在しない。 出力変数の人工的量子化を行う１つの利点はローカル及びグローバル情報メザ ーの計算が、サンプル点の数から共に独立したカテゴリー又はセル上で加算が行 われるシャノンの項に基づくことである。これはサンプル母集団統計を情報コン テントから分離することを容易化する。定量的モデリング用には、出力変数の人 工的量子化は該ローカル及びグローバルエントロピーが同じ方法で計算されるこ とを可能にして、かくしてサンプル母集団統計からの情報メザーの分離を保持す る。 最初に出力値の”スペクトラム”が全ての人工的出力変数カテゴリーに亘って バランスを取られる。これは、各カテゴリー内の最終母集団が共通の目標値にあ るように各出力カテゴリー内の各データ項目を或る尺度係数で有効に複製するこ とにより達成される。典型的共通目標値はデータ点の全数を表す数である。 データバランス化の１方法が上記で説明されたが、特定状態確率（state-spec ific probabilities）はその状態に対応する点の数に基づき正規化される。デー タを明確に複製することなくデータをバランス化する代わりの取り組みを下記で 説明する。ニシの情報エントロピー項の計算は、Ｎがデータ集合のサイズを表す 場合のｌｎ（１／Ｎ）係数を含む正規化項を有するが、この正規化は主にエント ロピー項を０と１の間の値に制限するため役立っている。該正規化項は、均一性 の程度が該データ集合のサイズに依存する問題に直接向けられていない。 https://www.aurasoulcare.com/forum/forum-rund-um-beauty/burning-sun-bonasuhurisupinkazino 4 Trueflip – KYC不要、2017年誕生の暗号通貨カジノ., オンカジ 0.01ベット. 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