Maschinelles Lernen im Handel: Theorie, Modelle, Praxis und Algo-Trading - Seite 2986
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Worin sehen Sie den Vorteil solcher Modelle? Haben sie besser abgeschnitten als andere? Sind sie theoretisch widerstandsfähiger gegen Änderungen der Eingabedaten?
Die Einfachheit der Implementierung und die Leichtigkeit des Umlernens/Selbstlernens, wenn man einfach neue Zeilen hinzufügen und alte löschen kann.
Es gibt auch viele Nachteile - zum Beispiel funktioniert es nicht gut bei einer großen Anzahl von Attributen. Aber für eine erste Bewertung der Nützlichkeit von Merkmalen ist es gut geeignet.
Das Interesse an einem lokalen Analogon von Bäumen rührt daher, dass sie sich besser für diskontinuierliche Muster eignen, während KNN und LWLR besser für kontinuierliche Muster geeignet sind. Man möchte sozusagen einen vollständigeren Satz von Werkzeugen haben.
Warum nicht? Wir sollten bald ein solches Beispiel veröffentlichen.
Das ist großartig!
Einfach zu implementieren und leicht umzulernen, wenn man einfach neue Zeilen hinzufügen und alte löschen kann.
Es hat auch einige Nachteile - zum Beispiel funktioniert es nicht gut bei einer großen Anzahl von Attributen. Aber für eine erste Einschätzung der Nützlichkeit von Attributen ist es recht gut geeignet.
Das Interesse an einem lokalen Analogon von Bäumen rührt daher, dass sie besser für diskontinuierliche Muster geeignet sind, während KNN und LWLR eher für kontinuierliche Muster geeignet sind. Man wünscht sich sozusagen ein vollständigeres Instrumentarium.
Bislang kam die Idee auf, solche Modelle anstelle von Prädiktoren zu verwenden. In diesem Fall sollten die Modelle nicht sehr viele Beispiele enthalten, sondern eher einige geclusterte Bereiche. Ein Dutzend solcher Modelle könnte etwas....
Das einzige, was ich im russischsprachigen Raum gefunden habe, ist nur eine Ankündigung über den Verkauf dieses Buches in St. Petersburg, aber wie Sie in der Ukraine verstehen, kann ich es jetzt im Rahmen der aktuellen Ereignisse nicht senden
* Ihr seid alle kluge Leute in diesem Zweig des Forums, wahrscheinlich haben einige von euch es gelesen - vielleicht hat jemand ein pdf dieses Buches in russischer Sprache? :)
Bitte helfen Sie bei der Suche nach einem Buch in russischer Sprache "Spectral analysis of time series in economics" von K. Granger und M. Hatanaka
Das einzige, was ich im russischsprachigen Raum gefunden habe, ist nur eine Ankündigung über den Verkauf dieses Buches in St. Petersburg, aber wie Sie in der Ukraine verstehen, kann ich es jetzt im Rahmen der aktuellen Ereignisse nicht senden
* Ihr seid alle kluge Leute in diesem Zweig des Forums, wahrscheinlich haben einige von euch es gelesen - vielleicht hat jemand ein pdf dieses Buches in russischer Sprache? :)
Ich konnte dieses Buch nicht speziell finden, aber... :
"Spectral Analysis of Time Series" kostenloser Download. Digitale Bibliothek. LibCats Buchsuche
Ich konnte dieses spezielle Buch nicht finden
Und ich brauche dieses Buch - mein Lehrer hat es mir empfohlen
Aber danke für den Link, ich kannte diese Seite nicht.
Und genau dieses Buch brauche ich - meine Lehrerin hat es mir empfohlen
Aber danke für den Link, ich wusste nichts von dieser Seite
Ich habe bereits eines gefunden.
Spektralanalyse wirtschaftlicher Zeitreihen : Granger, C. W. J. (Clive William John), 1934-2009 : Kostenloses Herunterladen, Ausleihen und Streamen : Internet Archive
Es ist eine stark gekürzte Version, sogar ohne vollständiges Inhaltsverzeichnis. Bei Google Books sind Sie besser aufgehoben.
Oder die Vollversion, aber für Geld (oder kostenlosen Zugang durch eine Universität) hier.
Aber nach dem Inhaltsverzeichnis zu urteilen, ist es ein ziemlich schwieriger Matan.
Es ist eine stark gekürzte Version, sogar ohne das vollständige Inhaltsverzeichnis. Ich würde lieber Bücher googeln.
Oder die Vollversion, aber für Geld (oder kostenlosen Zugang durch eine Universität) hier.
Aber es ist ein ziemlich schwieriger Matan, dem Inhaltsverzeichnis nach zu urteilen.
Die Integrale sind kumulative Summen über einen bestimmten Zeitraum.
Die Formeln sind einfach, lassen Sie sich von ihnen nicht einschüchtern.
DSP ist eine gute Sache in den richtigen Händen: