Maschinelles Lernen im Handel: Theorie, Modelle, Praxis und Algo-Trading - Seite 176
Sie verpassen Handelsmöglichkeiten:
- Freie Handelsapplikationen
- Über 8.000 Signale zum Kopieren
- Wirtschaftsnachrichten für die Lage an den Finanzmärkte
Registrierung
Einloggen
Sie stimmen der Website-Richtlinie und den Nutzungsbedingungen zu.
Wenn Sie kein Benutzerkonto haben, registrieren Sie sich
1) keine Kommentare. Was für ein Schwachsinn.
1)Äh... Nun, Sie definieren Leugnen, Mister, das letzte Mal habe ich Ihnen zugestimmt, dass ich absichtlich allein die Irre geführt habe, indem ichLügen erzählte, aber jetzt leugnen Sie es, also habe ich die Wahrheit gesagt? Oder erklären Sie die Definitionen der Begriffe "Wahn" und "Unsinn". Und was ist die Funktion von Bullshit from Delusion.
2)Auch ich wiederhole, ich habe nicht über eine ANN jeder Art zu sprechen, ist es eine "Black Box" aus einer Reihe von einfachen und komplexen Elementen, von denen einige ANN, was genau zu nennen "Schritte zum Lernen" in diesem Fall ist schwer zu definieren und nicht notwendig, um ehrlich zu sein, ein solcher Begriff für eine lange Zeit, in der Regel sprechen Vorverarbeitung oder Extraktion von Merkmalen, in der Regel zu trennen dieser Prozess macht Sinn für kleine Systeme, und auch für kleine nicht immer, CNN zum Beispiel auf Faltungsschichten extrahiert Merkmale Lernen Filtern, auch diese Ausbildung, in der Tat auch in der wakes Zu den Eigenschaften eines "Netzes" kann ich nur sagen, dass es viele davon gibt, Sie werden sie nicht wiederholen.
3)->1) informiert über L1L2Verlust Funktion))))) Ich werde nichts Neues über sie sagen, ich schlage vor, dass Sie mit Vorontsovs ML-Kursbeginnen , ich würde nicht raten, gleich nach Pappern zu googeln, es könnte sein, dass Ihnen die Grundlage fehlt, um zu verstehen, was was ist, Sie müssen mit den Grundlagen beginnen.
Ich schlage vor, dass Sie mit dem ML-Kurs von Vorontsov beginnen. Ich rate Ihnen nicht, gleich nach Pipern zu googeln, Sie haben wahrscheinlich nicht genug Basis, um zu verstehen, was in ihnen steckt, Sie müssen mit den Grundlagen beginnen.
Ich habe Ihren Hinweis auf Konstantin Woronzow nicht ganz verstanden.
Betrachtet man die Sektion SOFT, so spricht die daraus resultierende Liste vom Elend dieser Ressource, und zwar vom sowjetischen wissenschaftlich geprägten Elend: ein Haufen von Formeln, Theoremen usw., und völliges Fehlen von Werkzeugen für die praktische Arbeit.
Hier ist mein erster, vielleicht oberflächlicher Eindruck von dieser Ressource.
1)Äh... Definieren Sie Leugnen, Mister, das letzte Mal habe ich Ihnen zugestimmt, dassichabsichtlich allein die Irre geführt habe, indem ichLügen erzählte, aber jetzt leugnen Sie es, also habe ich die Wahrheit gesagt? Oder erklären Sie die Definitionen der Begriffe "Wahn" und "Unsinn". Und was ist die Funktion von Bullshit from Delusion.
2)Auch ich wiederhole, ich habe nicht über eine ANN jeder Art zu sprechen, ist es eine "Black Box" aus einer Reihe von einfachen und komplexen Elementen, von denen einige ANN, was genau zu nennen "Schritte zu lernen" in diesem Fall ist es schwierig zu definieren und nicht notwendig, ehrlich gesagt ein solcher Begriff für eine lange Zeit, in der Regel sprechen Vorverarbeitung oder Extraktion von Zeichen, im Allgemeinen zu trennen dieser Prozess hat Sinn für kleine Systeme, und auch für kleine nicht immer, CNN zum Beispiel auf Faltungsschichten extrahiert Zeichen lernen Filterung, es zu lernen, aber auch bei Zu den Eigenschaften eines "Netzes" kann ich nur sagen, dass es viele davon gibt, man kann sie nicht wiederholen.
3)->1) sagt über L1L2Verlust Funktion))))) Ich werde nichts Neues über sie sagen, ich schlage vor, Sie beginnen mit Vorontsovs ML-Kurs, ich würde nicht raten, Papper sofort zu googeln, Sie haben wahrscheinlich nicht genug Grundlage, um zu verstehen, was was ist, müssen Sie mit den Grundlagen beginnen.
Sie können nichts Neues sagen, weil Sie zu faul sind, Zitate aus dem Wiki einzufügen, und Sie können selbst keine Antwort formulieren.
Ich verstehe Ihren Hinweis auf Konstantin Woronzow nicht ganz.
Wenn wir den Abschnitt SOFT betrachten, spricht die gegebene Liste über den Elend dieser Ressource, oder genauer über das sowjetische wissenschaftliche Elend: ein Haufen von Formeln, Theoremen und anderem, und anderes und völliges Fehlen von Werkzeugen für die praktische Arbeit.
Hier ist mein erster, vielleicht oberflächlicher Eindruck von dieser Ressource.
Atmen Sie eine halbe Minute lang tief durch... Das geht vorbei. Du hast dich ein bisschen blamiert, das ist keine große Sache))) Und du hast Recht, es nicht für dich zu behalten, sondern direkt in die Unhöflichkeit, wenn du einen Groll zurückhältst, verdirbt es deine Gesundheit(((.
Erlaubt mir zu sticheln, mich zu beleidigen, sogar die Bilder mit etwas Ekelhaftem zu bekleben und es mit mir zu verlinken, Dampf abzulassen, komplett! Wenn Sie das Gefühl haben, dass R^2 und L1-Rahmen Ihnen keinen Seelenfrieden geben, brauchen Sie eine Therapie
Der liebe Konstantin Vyacheslavovich leitet einen guten Einführungskurs über maschinelles Lernen auf Russisch, den ich Alexei Burnakov empfohlen habe, um ML zu beherrschen. Denn aus irgendeinem Grund hat er beschlossen, dass ich ihm beibringen sollte, was die L1- und L2-Normen sind.
Mit welcher Begründung bezeichnen Sie ihn als "geachtet"?
Ich habe allen Grund, Ihren Woronzow nicht zu respektieren.
Lassen Sie mich das erklären.
Wenn wir uns die Liste seiner Abschlüsse und Titel ansehen, kann eine Person dieses Niveaus nicht unwissend über maschinelles Lernen in R sein. Es handelt sich um Tausende von Funktionen und Hunderte von Monographien, die nicht erwähnt werden, aber die Erwähnung ist obligatorisch) auf der Seite "Maschinelles Lernen". Füreinen RAS-Professor, der in Physik und Mathematik prom oviert hat und so weiter und so fort, ist das eine Sache jenseits der Vorstellungskraft! Wenn man zu Sowjetzeiten eine solche Unwissenheit aufdeckte, wurde man für den Rest seines Lebens zum Gespött, und man konnte sich nie wieder reinwaschen.
Das ist es, worum es geht.
Mit welcher Begründung bezeichnen Sie ihn als "geachtet"?
Ich habe allen Grund, Ihren Woronzow nicht zu respektieren.
Lassen Sie mich das erklären.
Wenn wir uns die Liste seiner Abschlüsse und Titel ansehen, kann eine Person dieses Niveaus nicht unwissend über maschinelles Lernen in R sein. Es handelt sich um Tausende von Funktionen und Hunderte von Monographien, die nicht erwähnt werden, aber die Erwähnung ist obligatorisch) auf der Seite "Maschinelles Lernen". Füreinen RAS-Professor, der in Physik und Mathematik prom oviert hat und so weiter und so fort, ist das eine Sache jenseits der Vorstellungskraft! Wenn man zu Sowjetzeiten eine solche Unwissenheit aufdeckte, wurde man für den Rest seines Lebens zum Gespött, und man konnte sich nie wieder reinwaschen.
Das ist es, worum es geht.
Konstantin Wjatscheslawowitsch kenne ich persönlich, nicht vom Hörensagen, ich weiß, sein Niveau der Kompetenz und die Fähigkeit, echte Probleme zu lösen, setze ich es auf eine Stufe mit Lekun und Hinton, in Bezug auf Ihre Metrik der Bewertung von ML-Experten nicht zustimmen. Und ich werde erklären, warum.
Jetzt ist z.B. Python für ML in der breiten Masse populär, IMHO sind solche Skriptsprachen wie Python, Matlab, R usw. vor allem für Anfänger gut, um SCHNELL viele STANDARD-Tools auszuprobieren und die Ergebnisse der Arbeit sofort zu visualisieren. Leider hat die Praxis in prodokshin gezeigt, dass Standardtools selten so verwendet werden, wie sie sind, alle Tools sind selbst modifiziert und ständig veränderbar und müssen schnell arbeiten, jedes Mal, wenn Sie von einer Skriptsprache zu C++ umschreiben, wissen Sie wahrscheinlich, was für ein Schmerz (((( Aber eine Reihe von Ersatzteilen und Shells zu schreiben, Um so bequem von Ihrer Umgebung aus zu arbeiten, auf die nativen Python-Pluspunkte und fast so prägnant (für Standardaufgaben) wie in Python, können Sie und sollten Sie, es wird riesige Dividenden als jedes Mal, wenn Sie Prototyp in Python und schreiben es in Syes bringen. Die Änderungen, die es immer geben wird, werden um fast eine Größenordnung schneller vorgenommen. Daher überrascht es mich nicht, dass ein Guru des maschinellen Lernens vielleicht keine Ahnung von R oder Python hat.
PS: Über "Tausende von Funktionen und Monographien". Nun, zum Beispiel in Mql auch Tausende, wahrscheinlich Zehntausende von Funktionen, Klassen und Programme geschrieben werden und wie viele von ihnen sind Sie verwenden (von jemand anderem gemacht)?
Konstantin Wjatscheslawowitsch kenne ich persönlich, nicht vom Hörensagen, ich kenne das Niveau seiner Kompetenz und seiner Fähigkeit, ECHTE Probleme zu lösen, ich setze ihn auf eine Stufe mit Lukun und Hinton, in Bezug auf Ihre Metrik der Bewertung von ML-Spezialisten Ich stimme nicht zu. Und ich werde erklären, warum.
Jetzt ist z.B. Python für ML in der breiten Masse populär, IMHO sind solche Skriptsprachen wie Python, Matlab, R usw. vor allem für Anfänger gut, um SCHNELL viele STANDARD-Tools auszuprobieren und die Ergebnisse der Arbeit sofort zu visualisieren. Leider hat die Praxis in prodokshin gezeigt, dass Standard-Tools selten so verwendet werden, wie sie sind, alle Werkzeuge sind selbst modifiziert und ständig modifizierbar und müssen schnell arbeiten, jedes Mal, wenn Sie von Skriptsprache zu C + + umschreiben Sie wahrscheinlich wissen, was ein Schmerz (((( Aber eine Reihe von Ersatzteilen und Schalen zu schreiben, Um so bequem von Ihrer Umgebung aus zu arbeiten, auf die nativen Python-Pluspunkte und fast so prägnant (für Standardaufgaben) wie in Python, können Sie und sollten Sie, wird es HUGE Dividenden als jedes Mal, wenn Sie Prototyp in Python und schreiben es in Syes bringen. Die Änderungen, die es immer geben wird, werden um fast eine Größenordnung schneller vorgenommen. Daher überrascht es mich nicht, dass ein Guru des maschinellen Lernens vielleicht keine Ahnung von R oder Python hat.
PS: Über "Tausende von Funktionen und Monographien". Nun, zum Beispiel in Mql auch Tausende, wahrscheinlich Zehntausende von Funktionen, Klassen und Programme geschrieben werden und wie viele von ihnen (alien-made) sind Sie verwenden?
Du verstehst es nicht: Der Guru mag sie nicht benutzen, aber der Guru MUSS ANALOGE ARBEITEN. Und wenn er es nicht erwähnt, ist er kein Guru. Es geht also überhaupt nicht um R. Es geht um das Prinzip.
Ich kenne diese Art von Öffentlichkeit noch gut aus der Sowjetzeit. All diese "Gurus" saßen in Bildungsinstituten und beschäftigten sich mit wissenschaftlichen Vorstellungen, die mit nichts zu tun hatten. Und es war absolut unmöglich, sie dazu zu bringen, ihre Augen auf die Praxis zu richten. Und wenn dieses Publikum zu Sowjetzeiten irgendwie zur Vernunft gebracht werden konnte, so ist es heute eine geschlossene Klasse von Menschen, wenn man die zahlreichen Referenzen betrachtet. Und diese Klasse hat im Allgemeinen keinen Bezug zur Weltwissenschaft, zu einem Welttrend - sie haben sich isoliert und schreiben dort etwas, schreiben...
PS.
Anforderungen an die auf dieser Website veröffentlichten Artikel: obligatorischer Verweis auf Analoga am Anfang des Artikels.
Leute, hört auf, über Galle zu schimpfen, wenn nur 10% dieser Energie in die richtige Richtung kanalisiert werden könnte.... ehhh, wenn wir uns doch nur alle zusammenschließen und etwas gemeinsam tun könnten, ehhhh ich wünschte, es wäre möglich...
Leute, ich habe, was ich denke, ist eine ziemlich starke Idee, wie man Muster aus Daten zu extrahieren, ich habe es für eine lange Zeit gepflegt und ich bin sicher, wenn diese Methode nicht funktioniert, aber keine MO wird, aber Hilfe ist in der Umsetzung und auch in der tatsächlichen Rechenleistung benötigt
Wenn jemand bereit ist, sich an der Entwicklung zu beteiligen, melden Sie sich bitte ...
SanSanych Fomenko:
Der Guru mag es nicht benutzen, aber der GURU MUSS ANALOGE ARBEITEN. Und wenn er es nicht erwähnt, ist er kein Guru.
Ich habe es verstanden, er ist ein Pechvogel, aber ansonsten ist er ein Guru.
SanSanych Fomenko:
All diese "Gurus" befanden sich in Ausbildungsinstituten und beschäftigten sich mit wissenschaftlichen Phantasien, die mit nichts zu tun hatten. Und es war absolut unmöglich, sie dazu zu bringen, ihre Augen auf die Praxis zu richten.Wie wäre es damit: http://www.forecsys.ru/ru/site/projects/safran/ in 97? Sie sagen, das hat nichts mit dem Fall zu tun?))