트레이딩의 머신러닝: 이론, 모델, 실전 및 알고리즘 트레이딩 - 페이지 495 1...488489490491492493494495496497498499500501502...3399 새 코멘트 forexman77 2017.10.03 04:36 #4941 알료샤 : 모든 것이 정상이고 결과는 0입니다. 이러한 작은 샘플에서 결과가 통계적으로 편향되지 않은 것으로 밝혀진 것은 행운입니다. 그리고 거꾸로, 당신은 주식을 전혀 볼 필요조차 없습니다. 변동 없이 쉽게 기하급수적으로 만들 수 있습니다. 그리고 포워드 세트를 고를 때 어떤 점에 중점을 둬야 할까요? forexman77 2017.10.03 04:46 #4942 알료샤 : 아아, 그들은 틀렸고 이것은 "무식한 사람"과 속물뿐만 아니라 다층 퍼셉트론의 "무익함"에 관한 Minsky와 그의 권위있는 의견을 기억하십시오))) 나는 일반적으로 Habré에 대한 기사에 대해 침묵합니다. 포럼에 대한 스터핑, 99.9% 광고, 과학적인 팝과 솔직한 쓰레기, "라인 사이" 암시적 형태의 합리적인 생각 0.1%입니다. 개인적으로 알고리즘이 작동하는 방식을 이해하는 데 필요한 지원을 직접 수행하고 네트워크의 라이브러리를 사용하여 확인하십시오. 네, 그리고 네트워크에는 대부분 재포스트 등이 있고, 많은 비디오가 있으며, 코드나 코드에서 특정 구현에 대한 몇 가지 예가 있지만 익숙하지 않은 프로그래밍 언어로 되어 있습니다. СанСаныч Фоменко 2017.10.03 07:08 #4943 올렉 자동판매기 : FA를 제외한 모든 무시 FA 만 ;)) 숨을 고르게 놔두지 않아.. 숨을 고르고 진정해 СанСаныч Фоменко 2017.10.03 07:23 #4944 막심 드미트리예프스키 : 그리고 이 모든 것이 외삽에 관한 한 .. alglib 라이브러리에서 RF를 작성한 사람들도 교육 수준이 낮은 사람들입니까? 그리고 r 블로거도 무지합니다. https://www.r-bloggers.com/extrapolation-is-tough-for-trees/ 권위 있는 사람을 언급할 때 결과를 신뢰한다는 의미입니다. 자격을 갖춘 편집자와 함께 좋은 저널에 결과를 게재하는 매우 유명한 사람들과만 할 수 있습니다. 무슨 얘기를 하는 건가요? 블로그에 대해? 권위인가? 당신의 링크는 내가 무지하다고 부르는 사람들에 대한 고전적인 링크입니다. 저자는 적용이 극도로 제한된 모델인 선형 회귀 를 취하고 거기에서 무언가를 주장합니다. 선형 회귀의 경우 입력 데이터의 속성이 매우 중요하며 결과를 신뢰할 수 있는지 정당화하는 것이 매우 중요합니다. 기사 어디에 있나요? 이것은 모든 모델에 적용되는 통계의 기초입니다. 이 입장은 통계 공리(그리고 모든 수학은 물론)에 의해 매우 간략하게 공식화됩니다. GARBAGE IN - GARBAGE OUTPUT. 이것을 모르거나 실행에 옮기지 않는 사람은 퍼셉트론이라는 단어를 알든 모르든 빽빽한 무지에 속한다고 생각합니다. 라이브러리를 MQL5로 변환할 때입니다. 초보자의 질문 MQL5 MT5 BrainSystem: 거래 시스템 개발 Maxim Dmitrievsky 2017.10.03 09:24 #4945 산산이치 포멘코 : 권위 있는 사람들을 언급할 때 결과를 신뢰한다는 의미입니다. 자격을 갖춘 편집자와 함께 좋은 저널에 결과를 게재하는 매우 유명한 사람들과만 할 수 있습니다. 무슨 얘기를 하는 건가요? 블로그에 대해? 권위인가? 당신의 링크는 내가 무지하다고 부르는 사람들에 대한 고전적인 링크입니다. 저자는 적용이 극도로 제한된 모델인 선형 회귀 를 취하고 거기에서 무언가를 주장합니다. 선형 회귀의 경우 입력 데이터의 속성이 매우 중요하며 결과를 신뢰할 수 있는지 정당화하는 것이 매우 중요합니다. 기사 어디에 있나요? 이것은 모든 모델에 적용되는 통계의 기초입니다. 이 입장은 통계 공리(그리고 모든 수학은 물론)에 의해 매우 간략하게 공식화됩니다. GARBAGE IN - GARBAGE OUTPUT. 이것을 모르거나 실행에 옮기지 않는 사람은 퍼셉트론이라는 단어를 알든 모르든 빽빽한 무지에 속한다고 생각합니다. 주석, 당신은 여기 또는 무언가를 쿵쾅 거리고 있습니다. Dr. Trader 2017.10.03 09:26 #4946 숲이 외삽할 수 있습니까? 네. 그는 그것을 잘합니까? 아니요. Maxim Dmitrievsky 2017.10.03 09:28 #4947 박사 상인 : 숲이 외삽할 수 있습니까? 네. 그는 그것을 잘합니까? 아니요. RF는 절대적으로 외삽할 수 없습니다. 이는 위의 기사에서 볼 수 있는 것처럼 의사결정 트리의 구조 때문입니다. СанСаныч Фоменко 2017.10.03 09:37 #4948 막심 드미트리예프스키 : RF는 절대적으로 근사할 수 없습니다. 이는 위의 기사에서 볼 수 있는 것처럼 의사결정 트리의 구조 때문입니다. 주석! 외삽과 근사는 완전히 다른 개념입니다. 전혀 제정신이 아니니? Maxim Dmitrievsky 2017.10.03 09:41 #4949 산산이치 포멘코 : 주석! 외삽과 근사는 완전히 다른 개념입니다. 전혀 제정신이 아니니? 네, 그 순간에 근사에 대해 읽고 있었기 때문에 실수로 단어를 혼동했습니다. Dr. Trader 2017.10.03 09:41 #4950 다음은 흥미로운 예입니다. 이것은 한 번 toxic에서 이 스레드에 게시했습니다. 이 경우 외삽은 "알려진 점의 구름" 밖의 예측이 됩니다. 알려진 점이 잘 클러스터되면 외삽이 대부분의 모델에 문제를 일으키지 않는다는 것이 분명합니다. 그러나 알려진 포인트가 명백한 클러스터 없이 더 무작위로 위치한다면 예측 자체가 더 나빠질 것이고 외삽은 신뢰할 수 없을 것입니다. 예측자에 관한 모든 것입니다. 모델에 쓰레기를 집어넣는다면 실제로 좋은 외삽법이 없을 것입니다. 특히 외환의 경우 이상적인 예측 변수를 찾을 수 없을 것이므로 재무 데이터에 대한 외삽을 거래하지 않습니다. 1...488489490491492493494495496497498499500501502...3399 새 코멘트 사유: 취소 트레이딩 기회를 놓치고 있어요: 무료 트레이딩 앱 복사용 8,000 이상의 시그널 금융 시장 개척을 위한 경제 뉴스 등록 로그인 공백없는 라틴 문자 비밀번호가 이 이메일로 전송될 것입니다 오류 발생됨 Google으로 로그인 웹사이트 정책 및 이용약관에 동의합니다. 계정이 없으시면, 가입하십시오 MQL5.com 웹사이트에 로그인을 하기 위해 쿠키를 허용하십시오. 브라우저에서 필요한 설정을 활성화하시지 않으면, 로그인할 수 없습니다. 사용자명/비밀번호를 잊으셨습니까? Google으로 로그인
모든 것이 정상이고 결과는 0입니다. 이러한 작은 샘플에서 결과가 통계적으로 편향되지 않은 것으로 밝혀진 것은 행운입니다. 그리고 거꾸로, 당신은 주식을 전혀 볼 필요조차 없습니다. 변동 없이 쉽게 기하급수적으로 만들 수 있습니다.
그리고 포워드 세트를 고를 때 어떤 점에 중점을 둬야 할까요?
아아, 그들은 틀렸고 이것은 "무식한 사람"과 속물뿐만 아니라 다층 퍼셉트론의 "무익함"에 관한 Minsky와 그의 권위있는 의견을 기억하십시오)))
나는 일반적으로 Habré에 대한 기사에 대해 침묵합니다. 포럼에 대한 스터핑, 99.9% 광고, 과학적인 팝과 솔직한 쓰레기, "라인 사이" 암시적 형태의 합리적인 생각 0.1%입니다.개인적으로 알고리즘이 작동하는 방식을 이해하는 데 필요한 지원을 직접 수행하고 네트워크의 라이브러리를 사용하여 확인하십시오.
네, 그리고 네트워크에는 대부분 재포스트 등이 있고, 많은 비디오가 있으며, 코드나 코드에서 특정 구현에 대한 몇 가지 예가 있지만 익숙하지 않은 프로그래밍 언어로 되어 있습니다.
FA를 제외한 모든 무시
FA 만
;))
숨을 고르게 놔두지 않아.. 숨을 고르고 진정해
그리고 이 모든 것이 외삽에 관한 한 ..
alglib 라이브러리에서 RF를 작성한 사람들도 교육 수준이 낮은 사람들입니까?
그리고 r 블로거도 무지합니다.
https://www.r-bloggers.com/extrapolation-is-tough-for-trees/
권위 있는 사람을 언급할 때 결과를 신뢰한다는 의미입니다. 자격을 갖춘 편집자와 함께 좋은 저널에 결과를 게재하는 매우 유명한 사람들과만 할 수 있습니다.
무슨 얘기를 하는 건가요? 블로그에 대해? 권위인가?
당신의 링크는 내가 무지하다고 부르는 사람들에 대한 고전적인 링크입니다.
저자는 적용이 극도로 제한된 모델인 선형 회귀 를 취하고 거기에서 무언가를 주장합니다.
선형 회귀의 경우 입력 데이터의 속성이 매우 중요하며 결과를 신뢰할 수 있는지 정당화하는 것이 매우 중요합니다. 기사 어디에 있나요?
이것은 모든 모델에 적용되는 통계의 기초입니다.
이 입장은 통계 공리(그리고 모든 수학은 물론)에 의해 매우 간략하게 공식화됩니다. GARBAGE IN - GARBAGE OUTPUT.
이것을 모르거나 실행에 옮기지 않는 사람은 퍼셉트론이라는 단어를 알든 모르든 빽빽한 무지에 속한다고 생각합니다.
권위 있는 사람들을 언급할 때 결과를 신뢰한다는 의미입니다. 자격을 갖춘 편집자와 함께 좋은 저널에 결과를 게재하는 매우 유명한 사람들과만 할 수 있습니다.
무슨 얘기를 하는 건가요? 블로그에 대해? 권위인가?
당신의 링크는 내가 무지하다고 부르는 사람들에 대한 고전적인 링크입니다.
저자는 적용이 극도로 제한된 모델인 선형 회귀 를 취하고 거기에서 무언가를 주장합니다.
선형 회귀의 경우 입력 데이터의 속성이 매우 중요하며 결과를 신뢰할 수 있는지 정당화하는 것이 매우 중요합니다. 기사 어디에 있나요?
이것은 모든 모델에 적용되는 통계의 기초입니다.
이 입장은 통계 공리(그리고 모든 수학은 물론)에 의해 매우 간략하게 공식화됩니다. GARBAGE IN - GARBAGE OUTPUT.
이것을 모르거나 실행에 옮기지 않는 사람은 퍼셉트론이라는 단어를 알든 모르든 빽빽한 무지에 속한다고 생각합니다.
주석, 당신은 여기 또는 무언가를 쿵쾅 거리고 있습니다.
숲이 외삽할 수 있습니까? 네.
그는 그것을 잘합니까? 아니요.
숲이 외삽할 수 있습니까? 네.
그는 그것을 잘합니까? 아니요.
RF는 절대적으로 외삽할 수 없습니다. 이는 위의 기사에서 볼 수 있는 것처럼 의사결정 트리의 구조 때문입니다.
RF는 절대적으로 근사할 수 없습니다. 이는 위의 기사에서 볼 수 있는 것처럼 의사결정 트리의 구조 때문입니다.
주석!
외삽과 근사는 완전히 다른 개념입니다.
전혀 제정신이 아니니?
주석!
외삽과 근사는 완전히 다른 개념입니다.
전혀 제정신이 아니니?
네, 그 순간에 근사에 대해 읽고 있었기 때문에 실수로 단어를 혼동했습니다.
다음은 흥미로운 예입니다. 이것은 한 번 toxic에서 이 스레드에 게시했습니다.
이 경우 외삽은 "알려진 점의 구름" 밖의 예측이 됩니다.
알려진 점이 잘 클러스터되면 외삽이 대부분의 모델에 문제를 일으키지 않는다는 것이 분명합니다.
그러나 알려진 포인트가 명백한 클러스터 없이 더 무작위로 위치한다면 예측 자체가 더 나빠질 것이고 외삽은 신뢰할 수 없을 것입니다.
예측자에 관한 모든 것입니다. 모델에 쓰레기를 집어넣는다면 실제로 좋은 외삽법이 없을 것입니다.
특히 외환의 경우 이상적인 예측 변수를 찾을 수 없을 것이므로 재무 데이터에 대한 외삽을 거래하지 않습니다.