Profil von Super_C | Binance Square

Schauen Sie nach, ob Sie es auf die Liste geschafft haben:
Spitzname – Wöchentliche Belohnung
D****r – 173,86 FDUSD
四**律 – 151,39 FDUSD
币****啦 – 124,09 FDUSD
D****C – 115,69 FDUSD
O****歌 – 108,74 FDUSD

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龚有柴GongYouchai

Die jüngste Wertentwicklung der A-Aktien erregte große Aufmerksamkeit. Aufgrund des vorangegangenen rasanten Anstiegs konnten viele Menschen nicht mit dem Tempo mithalten, was dazu führte, dass sie vom Markt verdrängt wurden und dann auf einem hohen Niveau aufholten. und waren direkt am Gipfel des Berges gefangen.
Kryptowährungen haben viele Ähnlichkeiten mit dem Aktienmarkt. Tatsächlich sollten Sie nicht erwarten, dass der Markt über Nacht um Tausende oder sogar Zehntausende Punkte steigt. Der idealste Markttrend ist ein stabiler Bullenmarkt, bei dem die Preise allmählich steigen und gleichzeitig allmählich auswaschen, was die Haltekosten der Anleger erhöht.

Erinnern Sie sich an den Prozess, bei dem Bitcoin allmählich von 10.000 Punkten auf 30.000 Punkte und dann von 30.000 Punkten auf 60.000 Punkte stieg. Jeder Schritt ging mit einem Auswaschen einher. Nachdem der Bitcoin-Preis nun 60.000 Punkte erreicht hat, könnte der nächste Schritt weiterhin ein Auswaschen sein und das Ziel könnte bei 90.000 Punkten oder sogar höher liegen. In diesem Prozess werden einige Menschen unweigerlich Verluste erleiden, und andere werden sich dafür entscheiden, ihre Verluste zu reduzieren und den Markt zu verlassen. Dies ist der normale Zustand des Marktes.
Mein Rat an alle ist, dass Bitcoin Ihr Eckpfeiler auf dem Kryptowährungsmarkt sein sollte. Egal wie stark die Altcoins schwanken, der Besitz von Bitcoin ist der Schlüssel. Halten Sie sich aber nicht daran fest und seien Sie flexibel. Wir sind hinsichtlich der langfristigen Aussichten des Kryptowährungsmarktes und von Bitcoin optimistisch, was uns jedoch nicht daran hindert, kurzfristige Swing-Operationen durchzuführen.

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Zu den in Empfehlungsalgorithmen häufig verwendeten Bewertungsindikatoren gehören Accuracy (Genauigkeit), Precision (Präzision), Recall (Recall) und AUC (Fläche unter der Kurve). Diese Metriken werden verwendet, um die Leistung und Wirksamkeit von Empfehlungsalgorithmen zu bewerten. 1. Genauigkeit: Genauigkeit bezieht sich auf den Anteil richtiger Vorhersagen an allen Vorhersageergebnissen. In Empfehlungssystemen gibt die Genauigkeit an, wie viele der vorhergesagten Empfehlungsergebnisse tatsächlich für den Benutzer von Interesse sind. Die Genauigkeit liegt zwischen 0 und 1. Je höher der Wert, desto genauer sind die Empfehlungsergebnisse. 2. Präzision: Präzision bezieht sich auf den Anteil wirklich positiver Proben an allen Ergebnissen, die als positive Proben vorhergesagt wurden. In Empfehlungssystemen gibt Präzision an, wie viele der dem Benutzer empfohlenen Elemente für den Benutzer tatsächlich von Interesse sind. Die Genauigkeit liegt zwischen 0 und 1. Je höher der Wert, desto höher ist der Anteil der Elemente, an denen der Benutzer interessiert ist, die in den Empfehlungsergebnissen enthalten sind. 3. Rückruf: Der Rückruf bezieht sich auf den Anteil aller wirklich positiven Proben, die erfolgreich als positive Proben vorhergesagt wurden. In einem Empfehlungssystem gibt die Rückrufrate an, wie viele Artikel, an denen der Benutzer wirklich interessiert ist, dem Benutzer erfolgreich empfohlen werden. Die Erinnerungsrate liegt zwischen 0 und 1. Je höher der Wert, desto höher ist der Anteil der Elemente, an denen der Benutzer interessiert ist, die in den Empfehlungsergebnissen enthalten sind. 4. AUC (Fläche unter der Kurve): AUC ist ein Indikator zur Bewertung der Ranking-Leistung eines Empfehlungssystems. Es stellt die Fähigkeit des Empfehlungsalgorithmus dar, positive und negative Proben zu sortieren, d. h. die Wahrscheinlichkeit, dass die empfohlenen Ergebnisse unter allen Paaren positiver und negativer Proben korrekt sortiert werden können. Der Wert der AUC liegt zwischen 0,5 und 1. Je näher der Wert bei 1 liegt, desto besser ist die Sortierfähigkeit. Es ist zu beachten, dass die Interpretation und Verwendung dieser Bewertungsindikatoren je nach spezifischem Empfehlungsalgorithmus und Anwendungsszenario variieren kann. In bestimmten Anwendungen können geeignete Bewertungsindikatoren basierend auf Geschäftsanforderungen und Algorithmusmerkmalen ausgewählt werden, um die Leistung des Empfehlungsalgorithmus zu bewerten.

Zu den in Empfehlungsalgorithmen häufig verwendeten Bewertungsindikatoren gehören Accuracy (Genauigkeit), Precision (Präzision), Recall (Recall) und AUC (Fläche unter der Kurve). Diese Metriken werden verwendet, um die Leistung und Wirksamkeit von Empfehlungsalgorithmen zu bewerten.
1. Genauigkeit: Genauigkeit bezieht sich auf den Anteil richtiger Vorhersagen an allen Vorhersageergebnissen. In Empfehlungssystemen gibt die Genauigkeit an, wie viele der vorhergesagten Empfehlungsergebnisse tatsächlich für den Benutzer von Interesse sind. Die Genauigkeit liegt zwischen 0 und 1. Je höher der Wert, desto genauer sind die Empfehlungsergebnisse.
2. Präzision: Präzision bezieht sich auf den Anteil wirklich positiver Proben an allen Ergebnissen, die als positive Proben vorhergesagt wurden. In Empfehlungssystemen gibt Präzision an, wie viele der dem Benutzer empfohlenen Elemente für den Benutzer tatsächlich von Interesse sind. Die Genauigkeit liegt zwischen 0 und 1. Je höher der Wert, desto höher ist der Anteil der Elemente, an denen der Benutzer interessiert ist, die in den Empfehlungsergebnissen enthalten sind.
3. Rückruf: Der Rückruf bezieht sich auf den Anteil aller wirklich positiven Proben, die erfolgreich als positive Proben vorhergesagt wurden. In einem Empfehlungssystem gibt die Rückrufrate an, wie viele Artikel, an denen der Benutzer wirklich interessiert ist, dem Benutzer erfolgreich empfohlen werden. Die Erinnerungsrate liegt zwischen 0 und 1. Je höher der Wert, desto höher ist der Anteil der Elemente, an denen der Benutzer interessiert ist, die in den Empfehlungsergebnissen enthalten sind.
4. AUC (Fläche unter der Kurve): AUC ist ein Indikator zur Bewertung der Ranking-Leistung eines Empfehlungssystems. Es stellt die Fähigkeit des Empfehlungsalgorithmus dar, positive und negative Proben zu sortieren, d. h. die Wahrscheinlichkeit, dass die empfohlenen Ergebnisse unter allen Paaren positiver und negativer Proben korrekt sortiert werden können. Der Wert der AUC liegt zwischen 0,5 und 1. Je näher der Wert bei 1 liegt, desto besser ist die Sortierfähigkeit.
Es ist zu beachten, dass die Interpretation und Verwendung dieser Bewertungsindikatoren je nach spezifischem Empfehlungsalgorithmus und Anwendungsszenario variieren kann. In bestimmten Anwendungen können geeignete Bewertungsindikatoren basierend auf Geschäftsanforderungen und Algorithmusmerkmalen ausgewählt werden, um die Leistung des Empfehlungsalgorithmus zu bewerten.