트레이딩의 머신러닝: 이론, 모델, 실전 및 알고리즘 트레이딩 - 페이지 577

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유리 아사울렌코 :
7.0은 온라인에서 사용할 수 있습니다. 엠비. 이미 거기에 이미?

예, 물론 살펴보겠습니다.

Uladzimir Izerski 가 여기에 쓴 것으로 판단하면 국회는 금광이므로 더 신중하게 연구해야합니다

Alexander_K2 :
좋은 거래를 의미한다면 그 문구가 가장 독창적입니다 :)))))
울라지미르 이제르스키

이미 너무 많습니다. 최고 중에 최고를 선택해야 하는데 어떻게 해야 할지 모르겠습니다.

똑딱이 시간...

 
알렉산더_K2 :

똑딱이 시간...


저도요.

 
울라지미르 이제르스키 :

저도요.


그렇다면 최소한 어떤 NS인가?

 
막심 드미트리예프스키 :

그렇다면 최소한 어떤 NS인가?

무엇이 그 사람에게 붙어 있습니까? NS로 NS. 저에게는 그것들이 모두 동일합니다.)) 유일한 질문은 입력과 출력에 무엇이 있고 어떻게 훈련되는지입니다. 그러나 아무도 실제로 당신에게 말할 것 같지 않습니다.))
 
유리 아사울렌코 :
무엇이 그 사람에게 붙어 있습니까? NS로 NS. 저에게는 그것들이 모두 동일합니다.)) 유일한 질문은 입력과 출력에 무엇이 있고 어떻게 훈련되는지입니다. 그러나 아무도 실제로 당신에게 말할 것 같지 않습니다.))

바로 지금, 구글 - 무엇을 쓰세요 :)

 
막심 드미트리예프스키 :

바로 지금, 구글 - 무엇을 쓰세요 :)

그런데 Maxim, RF가 실제로 실시간으로 처리할 수 있는 입력의 수를 알려주세요. 나는 러시아 연방에 능숙하지 않고 기본 원칙만 있으면 됩니다.
 
유리 아사울렌코 :
그런데 Maxim, RF가 실제로 실시간으로 처리할 수 있는 입력의 수를 알려주세요. 나는 러시아 연방에 능숙하지 않고 기본 원칙만 있으면 됩니다.

dofiga보다 빠르고 매우 빠르지 만 훈련 된 것은 NS보다 느리게 작동합니다. 왜냐하면 당신은 모든 나무를 통과해야합니다. 각 틱 에서 결과를 취하면 NS보다 눈에 띄게 느려집니다. 나쁜 경우에는 감지할 수 없습니다.

비반복 학습, 즉 NS에 비해 즉시

 
막심 드미트리예프스키 :

dofiga보다 빠르고 매우 빠르지 만 훈련 된 것은 NS보다 느리게 작동합니다. 왜냐하면 당신은 모든 나무를 통과해야합니다. 각 틱 에서 결과를 취하면 NS보다 눈에 띄게 느려집니다. 나쁜 경우에는 감지할 수 없습니다.

비반복 학습, 즉 NS에 비해 즉시

분명한.

NN 약 15개 입력 및 6개 레이어(60개 뉴런) - 응답 0.005초. 국회의 경우 테두리를 설정합니다. 최대 15~20개의 입력이 가능합니다. RF가 느리면 더 이상 옵션이 아닌 것으로 나타났습니다.(

 
막심 드미트리예프스키 :
선형 확산 칠면조의 구현은 이미 코드 베이스에 업로드되었습니다. 이것도 안되면 올려볼게요 :) 하지만 이게 훨씬 더 까다롭습니다 :)

작동하지 않는 것을 게시하는 이유는 무엇입니까? 사람들은 시간을 낭비하고 심지어 돈까지 낭비합니다.

 
유리 아사울렌코 :

분명한.

NN 약 15개 입력 및 6개 레이어(60개 뉴런) - 응답 0.005초. 국회의 경우 테두리를 설정합니다. 최대 15~20개의 입력이 가능합니다. RF가 느리면 더 이상 옵션이 아닌 것으로 나타났습니다.(


글쎄, 당신은보아야합니다, 그것은 구현에 달려 있습니다

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