Maschinelles Lernen im Handel: Theorie, Modelle, Praxis und Algo-Trading - Seite 3027
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Ich denke, nur um eine Überprüfung Bot auf einmal zu generieren und überprüfen Sie die notwendigen Regeln durch einen Tester / Optimierer
Es ist besser, die Blattauswahl in Python zu machen, und das endgültige Modell - nun, man kann es im Terminal machen. Aber Sie müssen die Regeln in das Terminal übertragen, was auch nicht so einfach ist. Deshalb ist es besser, alles in Python zu machen - auch wenn es in gewisser Hinsicht weniger genau ist, aber man kann den Prozess von Anfang bis Ende verfolgen. Dies ist nur ein Experiment für jetzt....
Warum sollte man Regeln in einen Booster stecken?
Ich habe sie aufgeschrieben, eine Möglichkeit, sie zusammenzufassen. Verteilen Sie im Wesentlichen Gewichte und beseitigen Sie Unstimmigkeiten. Identifizieren Sie die besten Instanzen.
Sie könnten einen einfachen Baum verwenden. Oder Sie könnten selbst aggregieren und Gewichte vergeben. Ich habe alle diese Methoden ausprobiert.
Haben Sie eine andere Idee?
Es ist besser, die Blätter in Python auszuwählen, und das endgültige Modell - nun, Sie können es im Terminal tun. Aber Sie müssen die Regeln in das Terminal übertragen, was auch nicht so einfach ist. Deshalb ist es besser, alles in Python zu machen - auch wenn es in gewisser Hinsicht weniger genau ist, aber man kann den Prozess von Anfang bis Ende verfolgen. Dies ist nur ein Experiment für jetzt....
Nun, es kostet nichts, die Regeln zu verschieben.
Auswahl in Python durch Metriken, vielleicht werde ich einen Tester für sie machen.
Man kann eine Menge Dinge tun. Durch Holzmodelle, durch lineare Modelle, durch Boustings.
+ der Generator von Zeichen durch Versöhnungen, einer der effektivsten. Aber es wird lange dauern, bis man zählen kann. Es ist ein automatisches Analogon Ihrer Quantisierung.
Ich schrieb - eine Möglichkeit, sie zu aggregieren. Verteilen Sie im Wesentlichen Gewichte und beseitigen Sie Inkonsistenzen. Identifizieren Sie die besten Instanzen.
Sie könnten einen einfachen Baum verwenden. Oder Sie aggregieren und verteilen die Gewichte selbst. Ich habe versucht, alle diese Methoden anzuwenden.
Haben Sie eine andere Idee?
Nun, es kostet nichts, die Regeln zu verschieben.
Python Auswahl von Metriken, vielleicht werde ich einen Tester für sie zu machen.
Es gibt eine Menge Dinge, die man tun kann. Durch Holzmodelle, durch lineare Modelle, durch Boustings.
+ Feature-Generator durch Kollationen, eine der effizientesten. Aber es wird lange dauern, bis man zählen kann. Es ist eine automatische Analogie zu Ihrer Quantisierung.
Was ist eine "Sortierung"?
So löst die Statistik per Regel dieses Problem
Baummodell zur Beseitigung von Inkonsistenzen und zur Aufdeckung gegenseitiger nichtlinearer Abhängigkeiten. Es geht nicht darum, Blätter von einem Baum zu verwenden, sondern von vielen verschiedenen Bäumen.
Baummodell zur Beseitigung von Widersprüchen und zur Aufdeckung gegenseitiger nichtlinearer Abhängigkeiten. Es geht nicht darum, Blätter von einem einzigen Baum zu verwenden, sondern von vielen verschiedenen Bäumen.
Diese Regeln sind nur binäre Attribute für das Modell?
Das ist richtig.
Was ist "Versöhnung"?
Faltungen, Faltungskerne.
Faltungs-Kernel-Transformation