Maschinelles Lernen im Handel: Theorie, Modelle, Praxis und Algo-Trading - Seite 1462
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und gucken Sie nicht, wir finden es auch ohne Sie heraus. Geh und lehre deine Flecken, Graalewod.
Nun, ich habe mich an die Trends erinnert. Ich werde sie auf die Liste der zu überprüfenden Funktionen setzen. Ich danke Ihnen!
Bitte, Euer Meister.
Zieh Grimassen und zeig deine Zunge.) Kindergarten).
Welche Art von Gegner aber ist die Kommunikation.
zum Thema kommen, gehen - ist das die Freude an der Kommunikation?
Maxim Dmitrievsky:
oder lesen Sie über den Facebook-Propheten, wie dort Modelle gebaut werden, eine Menge nützlicher Informationen. Bei Python hat es bei mir nicht funktioniert, bei R vielleicht schon.
... Und wie der Prophet gemacht wird - es wurde in diesem Thread gezeigt, aber die Lehrer sind durch die Maschen gerutscht)))
... und wie der Prophet damit durchkommt - es wurde in diesem Thread gezeigt, aber die Gurus haben alles aufgeschnappt)))
Vorwahlen, Ausweise, Passwörter... es ist ein Vergnügen zu lesen...
Les kann zwar nicht addieren und multiplizieren und keine Indikatoren intern erstellen, aber es kann sich gut an Muster aus Preis- oder Indikatorcharts erinnern.
Sie liegen hier falsch. Forest ist ebenso erfolgreich wie NS bei der Wiederherstellung der Regression und kann auch intern die benötigten Indikatoren bilden und direkt mit BP zusammenarbeiten. Hier geht es nur darum, eine echte Aufgabe zu stellen und zu trainieren. Im Allgemeinen mag die MI keine Aufgaben der Art "Geh dorthin, ich weiß nicht wohin"...
Es wird keine Multiplikation oder Division durchgeführt, um etwas zu kombinieren.
Das Endergebnis wird gebildet. Sondern allein durch die Erinnerung an die Eingabekombination der Prädiktoren.
Es werden keine Multiplikationen oder Divisionen durchgeführt, um etwas zu kombinieren.
Es wird sich alles auf der Ebene der Logik gut merken. Wenn er sich nicht erinnert, ist dies ein Problem der Aufgabenstellung.
Meiner Meinung nach ist der Wald eine Datenbank mit schnellem Zugriff.
Vor etwa 3 Jahren habe ich einen Template Finder auf MySQL entwickelt. Von einer Million Beispielen werden die 10-20 ähnlichsten in 50 Spalten gesucht. Ich suchte nach 1 bar in etwa 1 Sekunde. Im Wald ist es hunderte oder tausende Male schneller, ein Blatt zu finden, in dem diese 10-20 Beispiele gesammelt sind.