트레이딩의 머신러닝: 이론, 모델, 실전 및 알고리즘 트레이딩 - 페이지 2125 1...211821192120212121222123212421252126212721282129213021312132...3399 새 코멘트 Valeriy Yastremskiy 2020.11.16 19:25 #21241 이고르 마카누 : ? 실제 읽기))) 같은 책, 작품의 시작: http://www.ievbras.ru/ecostat/Kiril/Library/Book1/Content0/Content0.htm#Ref 당신은 정말로 이것을 읽고 있습니까? 그 의미는 그것이 연산 능력 없이 작성되었고 논리가 전경에 있다는 것입니다. 그리고 언급한 바와 같이 작동합니다) 물론 많은 양의 물이 있지만 여기서 직접 걸러낼 수 있습니다. 그리고 시작, 글쎄요, 바로 그때, 이 시작이 없었다면 책도 없었을 것입니다. 이것도 고려할 수 있다 Igor Makanu 2020.11.16 19:25 #21242 막심 드미트리예프스키 : http://gmdh.net/articles/theory/bookInductModel.pdf 큰 장점은 선형 모델이 항상 로컬 최소값으로 수렴한다는 것입니다. 따라서 이 방법은 여전히 유효합니다. 이 책을 몇 년 전에 본 외관상 ... 글쎄, 그렇습니다. 매혹적이지만 실제로는 - 왜? 목표가 졸업장이나 박사 학위를 쓰는 것이라면 - 예, 이것은 참고서입니다. 목표가 시계열이라면 이 책은 다른 것, 컴퓨터 개발 초기에 랜덤 포레스트의 발명에 관한 것입니다. IMHO, NS 앙상블도 실용화에 제대로 뿌리를 내리지 못했는데 VR과 어떻게 연동되나요? 글쎄, 옵션으로 많은 NS를 쌓지만 결국 자동 인코더를 얻습니까? - 이 책 으로 convolutional network 도 얻을 수 있을지 의문이다. 오래된 지식, Vorontsov는 데이터 처리와 더 관련이 있습니다. 저는 VR에 대한 온라인 과정을 조금씩 살펴보고 있습니다. 여기에 뭔가가 있습니다.) 고전적인 기술 분석은 더 이론부터 실습까지 Murrey 수학 거래 시스템 Maxim Dmitrievsky 2020.11.16 19:29 #21243 도서관 : 테스트와 기차의 모든 포인트가 하나의 공통 목록에서 순위가 매겨지면(일부 패턴에 따라 재배열됨), 이는 이들이 혼합되어 있음을 의미합니다. 내가 이해하는 대로. 테스트는 어떤 식으로든 기차와 혼합되어서는 안 됩니다. 점이 독립적인 경우( 자기상관 이 없음) 간섭이 가능하고 필요합니다. 실제로 이것이 랜덤 포레스트가 작동하는 방식입니다. mytarmailS 2020.11.16 19:29 #21244 이고르 마카누 : 이 책을 몇 년 전에 본 외관상 ... 글쎄, 그렇습니다. 매혹적이지만 실제로는 - 왜? 목표가 졸업장이나 박사 학위를 쓰는 것이라면 - 예, 이것은 참고서입니다. 목표가 시계열이라면 이 책은 다른 것, 컴퓨터 개발 초기에 랜덤 포레스트의 발명에 관한 것입니다. IMHO, NS 앙상블도 실용화에 제대로 뿌리를 내리지 못했는데 VR과 어떻게 연동되나요? 글쎄, 옵션으로 많은 NS를 쌓지만 결국 자동 인코더를 얻습니까? - 이 책으로 convolutional network도 얻을 수 있을지 의문이다. 오래된 지식, Vorontsov는 데이터 처리와 더 관련이 있습니다. 저는 VR에 대한 온라인 과정을 조금씩 살펴보고 있습니다. 여기에 뭔가가 있습니다.) 무슨 얘기를 하는 건가요?? 부호이 또는 쇼? Ivakhnenko가 그를 위해 누구인지 Vorontsov에게 물어보십시오 ... Forester 2020.11.16 19:46 #21245 막심 드미트리예프스키 : 점이 독립적인 경우(자기상관이 없음) 간섭이 가능하고 필요합니다. 실제로 이것이 랜덤 포레스트가 작동하는 방식입니다. 각 포인트가 있는 시계열에서 양쪽에 2-3개의 포인트는 매우 상관관계가 있는 포인트입니다. 저것들. 독립 조건이 충족되지 않음 mytarmailS 2020.11.16 19:49 #21246 도서관 : 각 포인트가 있는 시계열에서 양쪽에 2-3개의 포인트는 매우 상관관계가 있는 포인트입니다. 저것들. 독립 조건이 충족되지 않음 시계열 에 대한 특별한 샘플링 방법이 있으며 모든 것이 거기에서 고려됩니다. Maxim Dmitrievsky 2020.11.16 19:50 #21247 도서관 : 각 포인트가 있는 시계열에서 양쪽에 2-3개의 포인트는 매우 상관관계가 있는 포인트입니다. 저것들. 독립 조건이 충족되지 않음 이러한 중복 항목을 삭제할 수 있습니다. 새 데이터에서 즉시 빠르게 작업을 시작하지만 스프레드는 Igor Makanu 2020.11.16 19:51 #21248 막심 드미트리예프스키 : 점이 독립적인 경우(자기상관이 없음) 간섭이 가능하고 필요합니다. 아니요 ACF는 VR을 평가할 때 이를 위해 설계되지 않았습니다. 자기 상관 은 시차 = 1에 대한 것이 아니라 다른 시차에 대한 것일 수 있습니다. ACF 평가는 어떤 지연의 종속성이 있는지 여부에 대한 평가가 아니라 단순히 프로세스 모델을 식별하는 방법 중 하나입니다. VR이 속하는 프로세스를 결정한 후 데이터 전처리를 시작합니다. VR 자체 또는 지연 샘플을 사용합니다. Maxim Dmitrievsky 2020.11.16 19:56 #21249 이고르 마카누 : 아니요 예 ~ 전에 재교육 중인 역상관 후. 라벨의 직렬화도 고려해야 합니다. Forester 2020.11.16 19:58 #21250 막심 드미트리예프스키 : 이러한 중복 항목을 삭제할 수 있습니다. 새 데이터에서 즉시 빠르게 작업을 시작하지만 스프레드는 그리고 스프레드가 커버하지 않으면 요점이 무엇입니까? 1...211821192120212121222123212421252126212721282129213021312132...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
? 실제 읽기)))
같은 책, 작품의 시작:
http://www.ievbras.ru/ecostat/Kiril/Library/Book1/Content0/Content0.htm#Ref
당신은 정말로 이것을 읽고 있습니까?
그 의미는 그것이 연산 능력 없이 작성되었고 논리가 전경에 있다는 것입니다. 그리고 언급한 바와 같이 작동합니다) 물론 많은 양의 물이 있지만 여기서 직접 걸러낼 수 있습니다. 그리고 시작, 글쎄요, 바로 그때, 이 시작이 없었다면 책도 없었을 것입니다. 이것도 고려할 수 있다
http://gmdh.net/articles/theory/bookInductModel.pdf
큰 장점은 선형 모델이 항상 로컬 최소값으로 수렴한다는 것입니다. 따라서 이 방법은 여전히 유효합니다.
이 책을 몇 년 전에 본
외관상 ... 글쎄, 그렇습니다. 매혹적이지만 실제로는 - 왜? 목표가 졸업장이나 박사 학위를 쓰는 것이라면 - 예, 이것은 참고서입니다.
목표가 시계열이라면 이 책은 다른 것, 컴퓨터 개발 초기에 랜덤 포레스트의 발명에 관한 것입니다.
IMHO, NS 앙상블도 실용화에 제대로 뿌리를 내리지 못했는데 VR과 어떻게 연동되나요? 글쎄, 옵션으로 많은 NS를 쌓지만 결국 자동 인코더를 얻습니까? - 이 책 으로 convolutional network 도 얻을 수 있을지 의문이다.
오래된 지식, Vorontsov는 데이터 처리와 더 관련이 있습니다. 저는 VR에 대한 온라인 과정을 조금씩 살펴보고 있습니다. 여기에 뭔가가 있습니다.)
테스트와 기차의 모든 포인트가 하나의 공통 목록에서 순위가 매겨지면(일부 패턴에 따라 재배열됨), 이는 이들이 혼합되어 있음을 의미합니다. 내가 이해하는 대로. 테스트는 어떤 식으로든 기차와 혼합되어서는 안 됩니다.
점이 독립적인 경우( 자기상관 이 없음) 간섭이 가능하고 필요합니다.
실제로 이것이 랜덤 포레스트가 작동하는 방식입니다.
이 책을 몇 년 전에 본
외관상 ... 글쎄, 그렇습니다. 매혹적이지만 실제로는 - 왜? 목표가 졸업장이나 박사 학위를 쓰는 것이라면 - 예, 이것은 참고서입니다.
목표가 시계열이라면 이 책은 다른 것, 컴퓨터 개발 초기에 랜덤 포레스트의 발명에 관한 것입니다.
IMHO, NS 앙상블도 실용화에 제대로 뿌리를 내리지 못했는데 VR과 어떻게 연동되나요? 글쎄, 옵션으로 많은 NS를 쌓지만 결국 자동 인코더를 얻습니까? - 이 책으로 convolutional network도 얻을 수 있을지 의문이다.
오래된 지식, Vorontsov는 데이터 처리와 더 관련이 있습니다. 저는 VR에 대한 온라인 과정을 조금씩 살펴보고 있습니다. 여기에 뭔가가 있습니다.)
무슨 얘기를 하는 건가요?? 부호이 또는 쇼?
Ivakhnenko가 그를 위해 누구인지 Vorontsov에게 물어보십시오 ...
점이 독립적인 경우(자기상관이 없음) 간섭이 가능하고 필요합니다.
실제로 이것이 랜덤 포레스트가 작동하는 방식입니다.
각 포인트가 있는 시계열에서 양쪽에 2-3개의 포인트는 매우 상관관계가 있는 포인트입니다. 저것들. 독립 조건이 충족되지 않음
시계열 에 대한 특별한 샘플링 방법이 있으며 모든 것이 거기에서 고려됩니다.
각 포인트가 있는 시계열에서 양쪽에 2-3개의 포인트는 매우 상관관계가 있는 포인트입니다. 저것들. 독립 조건이 충족되지 않음
이러한 중복 항목을 삭제할 수 있습니다. 새 데이터에서 즉시 빠르게 작업을 시작하지만 스프레드는
점이 독립적인 경우(자기상관이 없음) 간섭이 가능하고 필요합니다.
아니요
ACF는 VR을 평가할 때 이를 위해 설계되지 않았습니다.
자기 상관 은 시차 = 1에 대한 것이 아니라 다른 시차에 대한 것일 수 있습니다.
ACF 평가는 어떤 지연의 종속성이 있는지 여부에 대한 평가가 아니라 단순히 프로세스 모델을 식별하는 방법 중 하나입니다. VR이 속하는 프로세스를 결정한 후 데이터 전처리를 시작합니다. VR 자체 또는 지연 샘플을 사용합니다.
아니요
예
~ 전에
재교육 중인 역상관 후. 라벨의 직렬화도 고려해야 합니다.
이러한 중복 항목을 삭제할 수 있습니다. 새 데이터에서 즉시 빠르게 작업을 시작하지만 스프레드는