모델은 시계열 에 의해 생성되며 그 반대도 마찬가지입니다. VR이 주어진 매개변수로 모델에서 생성될 때 "시뮬레이션"이라고 하는 역 모드가 있지만 실제 모델을 테스트하는 데 사용됩니다. 그러나 이것은 다양한 유형의 추세, 분산 동작의 다양한 변형 및 분포에서 모델의 동작을 확인할 수 있는 테스트입니다. 이것은 여기에서 전혀 논의되지 않은 완전히 다른 모델 테스트 아이디어입니다.
모델은 시계열에 의해 생성되며 그 반대도 마찬가지입니다. VR이 주어진 매개변수로 모델에서 생성될 때 "시뮬레이션"이라고 하는 역 모드가 있지만 실제 모델을 테스트하는 데 사용됩니다. 그러나 이것은 다양한 유형의 추세, 분산 동작의 다양한 변형 및 분포에서 모델의 동작을 확인할 수 있는 테스트입니다. 이것은 여기에서 전혀 논의되지 않는 완전히 다른 모델 테스트 아이디어입니다.
교사와의 훈련은 원칙적으로 고정되지 않은 프로세스로 작업하는 데 적합하지 않습니다. 이것은 모든 책에 기록되어 있습니다.
금융 시리즈에 딥 네트워크를 적용 할 수 없는 근거가 어딘가에 있습니까?)
금융 시리즈에 딥 네트워크를 적용 할 수 없는 근거가 어딘가에 있습니까?)
포럼에서 가장 똑똑한 사람들이 사본을 깨뜨렸다는 적어도 이 주제의 형태로 증거가 있습니다.
지도 학습에 고정성이 필요하다는 내용은 어디에 있습니까?
당신이 사기라고 부르는 것은 산더미 같은 출판물과 함께 여러 번 입증되었지만 거래를 위한 교사 없이는 훈련에 대해 전혀 아무 것도 없습니다.
주님, 예, 모든 곳에서 Khaikin에서 누군가에게 사랑받는 예를 들어
내 예에서 NN이 외삽할 수 없음을 보여주었습니다.
내가 의식이라고 부르는 것은 항상 변형에 대한 정보의 손실이며, 이로부터 고정되지 않은 VR을 복원하는 것은 불가능합니다. 왜냐하면 초기 조건과 작은 변동에 매우 민감합니다.
그러나 나는 누구를 설득하지 않습니다. 이것은 내 의견입니다.
그리고 선생님 없이는 아무 말도 할 수 없어 terra incognita
내 예에서 NN이 외삽할 수 없음을 보여주었습니다.
귀하의 예는 귀하의 개인 기술 또는 기술이 아님을 보여주는 증거이며 현재 순간에만 가능합니다. 증거가 사례에 기반한 것이 아니며 사용 가능한 증거가 사례에 의해 확인되기 때문에 귀하의 사례는 전체 국회의 능력과 관련이 없습니다.
내가 의식이라고 부르는 것은 항상 변형 에 대한 정보의 손실이며 , 이로부터 고정되지 않은 VR을 복원하는 것은 불가능합니다. 왜냐하면 초기 조건과 작은 변동에 매우 민감합니다.
정확히 반대이기 때문에 문제가 익숙하지 않습니다. 또한, 고정되지 않은 시리즈로 작업한다는 아이디어는 변형이 아니라 시리즈의 확장입니다.
내 예에서 NN이 외삽할 수 없음을 보여주었습니다.
귀하의 예는 귀하의 개인 기술 또는 기술이 아님을 보여주는 증거이며 현재 순간에만 가능합니다. 증거가 사례에 기반한 것이 아니며 사용 가능한 증거가 사례에 의해 확인되기 때문에 귀하의 사례는 전체 국회의 능력과 관련이 없습니다.
내가 의식이라고 부르는 것은 항상 변형 에 대한 정보의 손실이며 , 이로부터 고정되지 않은 VR을 복원하는 것은 불가능합니다. 왜냐하면 초기 조건과 작은 변동에 매우 민감합니다.
정확히 그 반대의 경우가 아니기 때문에 문제에 익숙하지 않습니다. 또한, 고정되지 않은 시리즈로 작업한다는 아이디어는 변형이 아니라 시리즈의 확장입니다.
Oh 똑똑하지 말고 신호를 보여줘
빌드된 모델에서 알 수 없는 VR 조각을 복원하는 것은 불가능합니다. 왜냐하면 비정상 프로세스
저것들. 사실, NN은 다른 데이터로부터 학습하여 임의의 도보 일정을 예측할 수 있어야 합니다.Oh 똑똑하지 말고 신호를 보여줘
빌드된 모델에서 UNKNOWN VR을 복원하는 것은 불가능합니다. 비정상 프로세스
GARCH를 읽으십시오.
모델은 시계열 에 의해 생성되며 그 반대도 마찬가지입니다. VR이 주어진 매개변수로 모델에서 생성될 때 "시뮬레이션"이라고 하는 역 모드가 있지만 실제 모델을 테스트하는 데 사용됩니다. 그러나 이것은 다양한 유형의 추세, 분산 동작의 다양한 변형 및 분포에서 모델의 동작을 확인할 수 있는 테스트입니다. 이것은 여기에서 전혀 논의되지 않은 완전히 다른 모델 테스트 아이디어입니다.
바로 지금 내가 말할 것이다.
주님! 주제가 사라진 지 오래입니다.
왜 그런지 아세요? 당신 중 누구도 인용문 흐름의 강도로 작업하려고 하지 않습니다. 악명 높은 비정상 현상이 존재하는데, 이는 정상 포아송 유동으로 변환하는 것이 거의 불가능하지만 계산에서는 반드시 고려해야 합니다.
귀하의 입력은 쓰레기로 가득합니다. 무엇을 원하세요?
당신 모두가 달과 같은 위대한 Feynman이 남긴 것처럼 점진적인 속도 로 작업하는 것이 필요합니다. 하도록 하다!NN만 사용하고 옵션 중 하나만 사용하고 시골 속임수를 사용하고 여기에서 모든 기계 학습으로 일반화합니다.
NN 외에도 수백 개의 기계 학습 모델 이 있으며 캐럿 쉘 아래에 약 200개의 조각이 조립됩니다. 이 외에도 초기 데이터 준비, 이 외에도 모델 평가 - 일부 농장의 도구로 자신을 제한했기 때문에 모든 것에 대해 극히 제한된 아이디어를 가지고 있습니다.
추신.
교사 없이 배우는 것은 원칙적으로 거래에 사용될 수 없습니다. 왜냐하면 항상 교사 이익이 있기 때문입니다. 이것은 보강이 있는 NS로 가려질 수 있지만 PROFIT은 있어야 합니다.
GARCH를 읽으십시오.
모델은 시계열에 의해 생성되며 그 반대도 마찬가지입니다. VR이 주어진 매개변수로 모델에서 생성될 때 "시뮬레이션"이라고 하는 역 모드가 있지만 실제 모델을 테스트하는 데 사용됩니다. 그러나 이것은 다양한 유형의 추세, 분산 동작의 다양한 변형 및 분포에서 모델의 동작을 확인할 수 있는 테스트입니다. 이것은 여기에서 전혀 논의되지 않는 완전히 다른 모델 테스트 아이디어입니다.
미리 보고할 때만 누군가에게 조언을 해주기로 상호 합의해야 합니다. 알았죠?
그렇지 않으면 수백 가지 다른 의견 중 하나일 뿐입니다.
나는 무엇인가를 하고 나서 나의 결과와 나의 의견을 적고 누구에게도 강요하지 않는다
미리 보고할 때만 누군가에게 조언을 해주기로 상호 합의해야 합니다. 알았죠?
그렇지 않으면 수백 가지 다른 의견 중 하나일 뿐입니다.
위에서 나는 통화 쌍 거래 분야의 출판물뿐만 아니라 기성품 소프트웨어 패키지로 지원할 수 있는 수천 명의 만장일치의 의견을 제시했습니다.
GARCH에 대해 구체적으로 이야기하는 경우 " Econometrics "라는 matlab 도구 상자는 GARCH입니다.