Maschinelles Lernen im Handel: Theorie, Modelle, Praxis und Algo-Trading - Seite 2074
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Worin besteht der Unterschied?
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Wissen Sie noch, wie diese Vorhersage heißt, wenn Sie einen Schritt vorausplanen, dann prognostizieren Sie mit diesem Punkt, usw.
Was ist der Unterschied?
lesen ) Ich verstehe die Mathematik nicht.
Es ist eher wie MSUA, funktioniert aber über die Faltung von Merkmalen und nicht über Polynome.Erinnern Sie sich noch daran, wie es heißt, wenn man eine Vorhersage einen Schritt voraus macht, dann eine weitere Vorhersage an diesem Punkt, usw.
viele zu viele in RNN
Ich habe mich für einen Kurs über Faltungsnetze angemeldet %) 72 Stunden. Nun, der erste Teil ist Python zu lernen und solche Sachen (die ich bereits kenne)
Es gibt einen Grund, warum ich überhaupt auf ROCKET verlinkt habe - es ist eine Art cooler Funktionskonverter. Erzeugt viele unkorrelierte Merkmale aus den ursprünglichen Merkmalen und verbessert die Qualität der Klassifizierung.
empfehlenswert bei linearen Modellen (weil man so viele Funktionen erhält)
Ich werde es ausprobieren müssen.
Das Bild ist wunderschön gezeichnet. Zu verstehen, wie man Daten aufbereitet. Schließlich werden durch die Normalisierung einer Reihe eine Menge unnötiger Daten entfernt.
Viele zu viele in RNN
Nur dort? Wie zu suchen, können Sie Schlüsselbegriffe. Wann werden Sie tcn sehen?
Ich habe mich für einen Kurs über Faltungsnetze angemeldet %) 72 Stunden. Nun, der erste Teil besteht darin, Python zu lernen und solche Sachen (die ich bereits kenne).
wird nicht überflüssig sein)
Einfach da? Wie Sie suchen, können Sie Schlüsselbegriffe. Wann werden Sie sich tcn ansehen?
Ich weiß nicht, was das bedeutet, es ist der einzige Ort, den ich kenne.
wenn ich einen Kurs über Spulen belege. Ich weiß noch nicht, wie ich sie benutzen soll.
Eine Frage an die Einwohner...
Hat jemand versucht, einen Indikator durch ein Netz zu beschreiben, nicht um ihn vorherzusagen, sondern um ein Phantom zu beschreiben/zu kopieren/wiederherzustellen/zu schaffen...
Es ist nicht sehr nützlich, aber wir können die Qualität der Datenverarbeitung/Normalisierung und ihre Qualität beurteilen, und es ist nicht schlecht zu wissen, dass das Raster nicht funktioniert, nicht weil es dumm ist, sondern weil wir die Daten nicht gut dargestellt haben oder umgekehrt.
Viele Menschen haben es versucht. Mich eingeschlossen. Es können sowohl einfache MA als auch komplexe Bandpassfilter eingesetzt werden.
Alles, was aus Stäben gebaut werden kann, kann NS/Wald leicht replizieren.
Aus diesem Grund ist es wenig sinnvoll, Indikatoren zu füttern, die auf ihnen basieren, abgesehen von Balken.
Aber zum Beispiel ZZ kann kaum reproduziert werden. Oder, wie Alexey Nikolaev vorschlug, kaum jemand wird 60 oder mehr Riegel für 2 Monate Tiefe füttern.