Maschinelles Lernen im Handel: Theorie, Modelle, Praxis und Algo-Trading - Seite 1525
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7-8 Minuten Kommentar eines Praktikers zu unserem Thema
IMHO natürlich, aber Madam macht nicht den Eindruck eines cfmn, und die Sendung ist a la Malakhov und Co.
Wenn es um automatische Selbstoptimierung ginge, wäre das interessanter als maschinelles Lernen.
Oder niemand wirft die Frage auf, wie ein selbstlernender Roboter sein gesamtes Wissen behalten soll und wie er es schnell wiederfinden kann. Das heißt aber nicht, dass sie beim Auftauchen einer neuen Zecke diese analysieren und daraus wieder lernen muss.
Das heißt, es ist ein nie endender Prozess, und der Roboter wird nicht in der Lage sein, mit der Zeit Schritt zu halten, und er wird jedes Mal in außergewöhnlichen Situationen zusammenbrechen, weil er nicht weiß, was er tun soll.
Warum ist maschinelles Lernen keine Optimierungsaufgabe? das ist doch alles dasselbe...
Warum ist maschinelles Lernen keine Optimierungsaufgabe? Das ist doch alles dasselbe...
Optimierungen gibt es sowohl bei Standard-EAs als auch bei solchen mit NS, aber bei einfachen EAs ist man durch den Bereich der optimierbaren Parameter begrenzt, bei NS durch den Bereich der Gewichte, der um tausend Größenordnungen größer ist als der Bereich der optimierbaren gewöhnlichen Parameter mit der gleichen Anzahl von Parametern. Habe ich Ihre Frage beantwortet?
Was ist maschinelles Lernen anderes als eine Optimierungsaufgabe? das ist doch alles das Gleiche...
Was haben viele angesehene Persönlichkeiten zu dem Artikel zu sagen?
Ich bin zufällig darüber gestolpert, der Schreibstil hat mir gefallen. Wie viel vom Inhalt ist wahr?
elibrarius:
7-8 Minuten Kommentar eines Praktikers zu unserem Thema
Das 82. Jahr der UdSSR
Was haben viele angesehene Persönlichkeiten zu dem Artikel zu sagen?
Ich bin zufällig darüber gestolpert, der Schreibstil hat mir gefallen. Wie sehr entspricht der Inhalt der Realität?
Sehr cooler Artikel, danke, dass Sie ihn gefunden haben.
Der Artikel zeigt sehr gut, was was ist, mit detaillierten Erklärungen und Diagrammen.
Ich begann den Artikel zu lesen und verstand bereits die Richtung, in der ich das Material für meinen langjährigen Wunsch studieren muss.
Ich habe keine Antwort auf die Frage, die ich hier gestellt habe, aber ich habe sie in dem Artikel gefunden.
Ich habe den Artikel noch nicht zu Ende gelesen, aber ich habe das Gefühl, dass ich ihn mehrmals und zu verschiedenen Zeitpunkten lesen muss, um die notwendigen Details zu erfassen.
Und speichern Sie die HTML-Seite im Archiv, nur für den Fall.
Zu Ihrer Frage "Wie viel von dem Inhalt ist wahr?"
Das ist im Grunde die Grundlage des Verständnisses, das in einer sehr klaren Sprache geschrieben ist.
Und es scheint mir, dass lokale Denker, die versuchen, Entscheidungsbäume zu verwenden, den falschen Weg gehen.
Aus dem Artikel geht hervor, dass es sich bei Entscheidungsbäumen um einen Klassifizierungstyp handelt.
Dieser Typ ist für die Vorhersage von Objektkategorien konzipiert, nicht für die Vorhersage von Zahlen.
Vielleicht liege ich falsch, denn ich kann die Aufgabe nicht kennen.
Auch hier handelt es sich um ein grundlegendes Verständnis dafür, wo man ansetzen kann, und wie der Artikel sagt, gibt es viele verschiedene Arten von Problemlösungen.
Die Hauptsache ist, dass Sie den richtigen Typ für Ihre Aufgabe wählen.
So, das war's, weitergelesen ))
Um eine schnelle Antwort zu erhalten, wählte ich natürlich einen Online-Chat auf der Website des Mobilfunkunternehmens, in der Hoffnung, dass am anderen Ende ein Live-Mitarbeiter sitzt.
Aber nachdem ich ein paar Fragen gestellt und eine Antwort erhalten hatte, wurde mir sofort klar, dass mir ein Chatbot antwortete, da die Frage, die ich ihm gestellt hatte, nicht korrekt beantwortet werden konnte,
und forderte mich immer wieder auf, die Frage zu klären.
Nachdem ich erneut eine solche Antwort erhalten hatte, schrieb ich ihm, dass Sie ein dummer und nutzloser Bot sind.
(Worauf er mir ehrlich sagte: "Tut mir leid, ich lerne gerade").
Ich habe mich gerade an diesen Moment der Kommunikation mit dem Bot erinnert)
Da ursprünglich der falsche Typ für die Implementierung gewählt wurde, wie aus dem Artikel hervorgeht, gehören Entscheidungsbäume zum Typ Klassifikation.
Nicht nur. Sie können auch Regressionen durchführen.
Und nicht nur das. Auch sie können sich zurückentwickeln.
OK, ich hab's. Die Regression auf Bäumen erweitert also die Möglichkeiten der normalen Regression?
Und noch eine Frage: Sind Regression und Gradientenabstieg ähnliche oder unterschiedliche Algorithmen zur Lösung des Problems?
Wenn sie ähnlich sind, welcher Algorithmus ist dann genauer?