트레이딩의 머신러닝: 이론, 모델, 실전 및 알고리즘 트레이딩 - 페이지 3376

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mytarmailS #:
시퀀스는 테이블 형식이 될 수 없다고요?
처음에는 안 됩니다. 처리 후에는 원하는 방식으로 표시할 수 있으며 전적으로 날짜 사탄주의자의 양심에 달려 있습니다.
 
СанСаныч Фоменко #:

첫 번째 옵션인 표 - Excel 표는 각 행에 시간 마커가 있는 모든 항목에 적용됩니다. 가장 친숙한 형태의 재무 데이터입니다.

두 번째 옵션은 손으로 쓴 편지입니다. 교사와 함께 배우는 경우, 교사는 인쇄된 편지이고 그 아래 열은 이 편지의 손글씨 철자를 변형한 것입니다.

부스팅과 NS 비교. 어느 것이 더 적합하고 어떤 경우에 적합합니까? 아니면 동등한가요?

PS.

rpart (단순 트리), rf, ada, SVM, glm, nnet (아마도 가장 간단한 NS)이있는 Rattle에서. 최악의 결과는 rpart, 끝에서 두 번째는 nnet, 나머지 네 가지는 거의 동일하며 입력 데이터에 따라 다릅니다.

데이터가 있는 테이블!= 표 형식의 데이터. 테이블에는 모든 종류의 데이터가 포함될 수 있습니다. 이들은 서로 다른 것입니다.

음절을 단순화하기 위해 MO에서 표 형식은 일반적으로 이질적인 데이터가 있는 테이블을 의미하는 데 사용됩니다. 그렇지 않고 동질 데이터인 경우 행렬로 작성됩니다.
 

이론적인 질문입니다.

훌륭하게 맞는 TS가 있습니다. 동시에 특정 입력 매개 변수 세트가 실제 패턴을 수익성있게 활용한다는 것이 정확하게 알려져 있습니다. 즉, 이 세트는 적합하지 않습니다.

이 세트를 찾을 수 있을까요?

 
fxsaber #:

이론적인 질문입니다.

훌륭하게 맞는 TS가 있습니다. 동시에 특정 입력 매개 변수 세트가 실제 패턴을 수익성있게 활용한다는 것이 정확하게 알려져 있습니다. 즉, 이 세트는 적합하지 않습니다.

이 세트를 찾을 수 있을까요?

아니요, 고정된 데이터가 아닌 데이터에는 패턴이 없기 때문입니다.

 
fxsaber #:

이론적인 질문입니다.

훌륭하게 맞는 TS가 있습니다. 동시에 특정 입력 매개 변수 세트가 실제 패턴을 수익성있게 활용한다는 것이 정확하게 알려져 있습니다. 즉, 이 세트는 적합하지 않습니다.

이 세트를 찾을 수 있을까요?

네, 찾았습니다.
 
mytarmailS #:
글쎄요, 찾았군요.

TC의 입력 매개 변수에 대해 이야기하고 있고, 저는 입력 데이터의 비정형성에 대해 이야기하고 있습니다. 비정형성으로 작업하는 경우 가치 모델 또는 비정형성으로 계속 어려움을 겪고 있는 MOE의 프레임워크에 기반한 TC를 만들 수 있습니다. 입력 매개변수는 부차적인 역할을 합니다.

 
찾기 어렵고, 잃어버리기 쉽고, 잊어버리기 어렵습니다 :)
 
fxsaber #:

이론적인 질문입니다.

훌륭하게 맞는 TS가 있습니다. 동시에 특정 입력 매개 변수 세트가 실제 패턴을 수익성있게 활용한다는 것이 정확하게 알려져 있습니다. 즉, 이 세트는 적합하지 않습니다.

이 집합을 찾을 수 있을까요?


세트가 있다면(존재한다면) 찾을 수 있습니다.
존재하지 않는 것만 찾는 것은 불가능합니다.
 
fxsaber #:

이론적인 질문입니다.

훌륭하게 맞는 TS가 있습니다. 동시에 특정 입력 매개 변수 세트가 실제 패턴을 수익성있게 활용한다는 것이 정확하게 알려져 있습니다. 즉, 이 세트는 적합하지 않습니다.

이 세트를 찾을 수 있을까요?

무엇에 얼마나 오랫동안 적합하지 않습니까? 나는 물어보기 부끄럽다 :) 여기서 그것이 어떤 것에 적합하지 않다는 것을 증명하는 것이 아마도 더 중요 할 것입니다.

이미 다른 스레드에서 과도한 최적화 후의 신뢰 수준이 가능한 모든 증명 도구 중 가장 낮다는 표를 보여 드렸습니다.
 
Maxim Dmitrievsky #:
무엇에 얼마나 오래 적합하지 않습니까? 물어보기 부끄럽습니다 :) 아마도 어떤 것에 대한 조정이 아니라는 것을 증명하는 것이 더 중요할 것입니다.

이미 다른 스레드에서 과도한 최적화 후 신뢰 수준이 가능한 모든 증명 도구 중 가장 낮다는 표를 보여 드렸습니다.

수익 곡선의 특성은 OOS에 의해 변경되지 않습니다: 크기(OOS_Left) = 크기(OOS_Right) = 크기(샘플). 대체로 그냥 지나칠 수 없는 결과입니다.

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