트레이딩의 머신러닝: 이론, 모델, 실전 및 알고리즘 트레이딩 - 페이지 1695

 
케샤 뿌리 :

예, 이것은 합리적인 방법입니다. 손에 젖꼭지가 있습니다. 말하자면 크레인의 경우 번거로운 것입니다.) 그러나 IMHO 가짜 "삽"을 판매하여 아주 작은 바보를 훔치는 것보다 일자리를 얻는 것이 더 쉽습니다. 아무도 진짜 삽을 가지고 있지 않다는 것을 알고 있습니다.

그러나 나는 비난하지 않습니다. 원칙적으로 나는 사기조차도 존중하지만 크고 작은 것은 아닙니다.

감독자! 당신의 대답은 많은 사람들의 입장의 본질을 반영합니다. 다른 사람들이 가짜 삽을 가지고 있다는 것을 스스로 확신해야 합니다. 그렇지 않으면 안전지대를 떠나야 합니다.

작업에 관해서는 급여의 형태로 이 프로젝트 에 사용한 자원이 더 많이 가져왔을 것이라는 데 동의합니다.

 

케샤 뿌리 :

그러나 나는 비난하지 않습니다. 원칙적으로 나는 사기조차도 존중하지만 크고 작은 것은 아닙니다.

다음과 같은 경우에도 사기가 됩니다.
-실시간으로 실제 시장에서 신경망의 작업을 보여주는 고문을 만듭니다.
- 신경망 신호를 공개 전보 채널로 보냅니다.
- 조회수가 6,000회인 문제 해결 단계를 설명 하는 기사를 작성하세요 .

 
케샤 루트 :

예, 이것은 합리적인 방법입니다. 손에 젖꼭지가 있습니다. 말하자면 크레인의 경우 번거로운 것입니다.) 그러나 IMHO 가짜 "삽"을 판매하여 아주 작은 바보를 훔치는 것보다 일자리를 얻는 것이 더 쉽습니다. 아무도 진짜 삽을 가지고 있지 않다는 것을 알고 있습니다.

그러나 나는 비난하지 않습니다. 원칙적으로 나는 사기조차도 존중하지만 크고 작은 것은 아닙니다.

Kesha, 나는 트렌드와 플랫에 대한 당신의 대답에 깊은 인상을 받았지만 여전히 내 머리에서 그것을 지울 수 없었습니다.

그리고 마침내 답을 찾았습니다.

당신은 어떻게 생각합니까 - 왜 (? 나는이 단어를 강조) 트렌드와 플랫이 있고 하나 또는 두 번째의 출현을 시작하는 방법은 무엇입니까?

님의 글과 의도를 보면 알 수 없습니다...
 

얘들아, 물론 미안하지만 난 너무 멍청해. Rstudio 및 패키지 업데이트와 함께 불가항력이 발생하여 업데이트 이후 스크립트에서 내가 극복할 수 없는 맹렬한 오류를 내놓기 시작했습니다. 그리고 이 모든 것은 그것이 원래 비뚤어지게 쓰여졌다는 사실 때문에 자연 선택이 일어났습니다. :-( 글쎄, 나는 그렇게 생각한다. 시간이 되었기 때문에 나는 옛날을 흔들고, 행렬, 벡터 및 이와 유사한 다른 것들로 땜질하고, 훈련 파일을 즉시 저장하도록 스크립트를 순서대로 배치하고 나는 결과적으로 나는 문서를 읽고 교과서에서 특정 예제를 채점했지만 내 자신의 매개 변수와 오류가 끊임없이 쏟아졌습니다. 내 데이터에 단일 예제를 적용할 수 없었습니다. 따라서 좋은 교과서, 즉 자세한 명령 참조에 대한 링크가 있으면 지침이 있지만 찻주전자에 대해서는 혼자 두지 마십시오.

내가 벡터로부터 기본 행렬을 만들 수 없습니다. 기본을 이해하지 못해서가 아니라 그가 이것저것을 좋아하지 않기 때문입니다. 계속해서 오류가 쏟아지고 있습니다.....슬픔 :-(

그리고 결국, 가장 중요한 것은 변수 중 하나에 맹세하는 것이 었습니다. 잘못된 유형임을 알 수 있습니다. 그녀는 전에는 그런 유형이었지만, 갑자기 그녀는 잘못된 유형이 되었습니다. R은 자동 데이터 변환 을 사용하지만. 할 말은 다음과 같습니다.-(

 
마이클 마르쿠카이테스 :

할 말은 다음과 같습니다.-(

라머))

 
알렉세이 비아즈미킨 :

나는 CatBoost를 공부했으므로 그것에 대해 이야기하겠습니다.

나무의 깊이는 4-6 분할을 권장합니다. 나는 일반적으로 이 깊이를 시도한다.

예측기는 선택할 수 있는 세 가지 알고리즘으로 나뉩니다. 소위 그리드가 생성됩니다.

분리 결과도 흥미롭게 뽑아내고 있다. 그리고 AlgLib은 숲을 위한 나무를 만들 때 예측자를 동일한 부분으로 나누는 것은 무엇입니까?

여기에서 파이썬에서 나무를 보는 방법을 찾았습니다. https://github.com/catboost/tutorials/blob/master/model_analysis/visualize_decision_trees_tutorial.ipynb
그러나 그래픽 구성 에 일종의 실패가 있습니다. 분명히 graphviz 모듈이 구식입니다.

JSON https://github.com/catboost/tutorials/blob/master/model_analysis/model_export_as_json_tutorial.ipynb를 볼 수 있습니다.
이것은 깊이가 2인 대칭 트리에 대해 밝혀졌습니다.
분할: [
{
"테두리": 4.550000190734863,
"float_feature_index": 12,
"split_index": 15,
"split_type": "FloatFeature"
},
{
"테두리": 2.423949956893921,
"float_feature_index": 7,
"split_index": 7,
"split_type": "FloatFeature"
}


catboost/tutorials
catboost/tutorials
  • catboost
  • github.com
CatBoost tutorials repository. Contribute to catboost/tutorials development by creating an account on GitHub.
 
mytarmailS :

라머))

예, 나는이 단어를 두려워하지 않고 LOSHEK라고 말할 것입니다. 그러나 수단이 중요하지 않을 때 궁극적으로 목표를 달성하는 바보는 없습니다. 예, 이것으로 하루를 죽였지만 R이 옵티마이저의 최종 파일을 언로드하도록 만들었습니다. 이전에는 Excel을 통해 데이터를 끌어야 했지만 이제는 그렇지 않습니다. 으아아아아ㅏㅏㅏㅏㅏㅏㅏㅏㅏㅏㅏㅏㅏㅏㅏㅏㅏㅏㅏㅏㅏㅏㅏㅏㅏㅏㅏㅏㅏㅏㅏㅏㅏㅏㅏㅏㅏㅏㅏㅏㅏㅏㅏㅏㅏㅏㅏㅏㅏㅏㅏㅏㅏㅏㅏㅏㅏㅏㅏㅏㅏㅏㅏㅏㅏㅏㅏㅏㅏㅏㅏㅏㅏㅏㅏㅏㅏㅏㅏㅏㅏㅏㅏㅏㅏㅏㅏㅏㅏㅏㅏㅏㅏㅏㅏㅏㅏㅏㅏㅣ
 
도서관 :

여기에서 나는 당신이 파이썬 나무에서 볼 수 있는 것을 찾았습니다

아름다운. 그러나 나는 예측자의 범위를 분할하는 그리드를 보는 데 관심이 있습니다. 그런 다음 정렬됩니다.

 
알렉세이 비아즈미킨 :

아름다운. 그러나 나는 예측자의 범위를 분할하는 그리드를 보는 데 관심이 있습니다. 그런 다음 정렬됩니다.

R에 vtreat를 사용하지 않는 이유가 궁금하십니까? 여전히 목표와 관련된 입력 데이터의 레벨을 표시하고 목표에 중요한 예측을 선택합니다. 분류 외에도 예측 옵션도 있습니다. 솔직히 말해서, 나는 그것 없이는 무엇을 할 수 있을지 모르겠습니다. . . . .
 

RTS에서 2000을 기다리시는 분들을 위한 오늘의 또 다른 주제 :-)


사유: