Maschinelles Lernen im Handel: Theorie, Modelle, Praxis und Algo-Trading - Seite 910
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Dies kann per Definition nicht der Fall sein. Jeder Durchlauf des neuronalen ELM-Netzes erzeugt ein Netz mit zufällig initiierten Gewichten und verwendet kein Backprop. Lesen Sie die Beschreibung dieses speziellen neuronalen Netzmodells.
Und welche NS in R sind trainierbar? Und bei welchen können Sie die Trainingsparameter im Laufe des Spiels ändern, zum Beispiel beim manuellen Glühen?
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Ich danke Ihnen! Jetzt werde ich es setzen und sehen, was mich glücklich machen wird :)
Und wenn man auf diese Weise nach guten Prädiktoren in einer Menge sucht:
1. Reduzieren Sie die Anzahl der Prädiktoren, bis es unmöglich ist, das Modell zu trainieren (3-5), wir erhalten eine begrenzte Anzahl von
2. Probieren Sie jeden Prädiktor mit einer begrenzten Ausgangsmenge aus und fixieren Sie das Ergebnis
Entscheiden Sie, welche Modelle mit hinzugefügtem Prädiktor das beste Ergebnis als gut/nützlich liefern.
Wird diese Methode funktionieren?
Barabashkin, haben Sie Ihren Beitrag gelöscht? Geben Sie es zu))))
Kommunizieren Sie kulturell und vermeiden Sie Sanktionen :)
Che Teacher, Sie erhalten vier Modelle, zum Beispiel mit den Wahrscheinlichkeiten 0,51, 0,55, 0,52, 0,59.
Wenn Sie den Schwellenwert von 0,5 oder etwas Ähnlichem durchlaufen, erhalten Sie 0-1 Signale und fragen sich, ob alles dasselbe ist?))
Seien Sie nicht traurig, Sensei, alles wird wieder gut, aber es ist nicht genau)))))) lustig...
Nun, erstens habe ich Modelle mit einem R-Score von mindestens 0,71, und zweitens nehme ich den Durchschnitt von zwei Polynomen aus dem Ausschuss. Und ja, letzten Endes sind die Signale alle gleich. Die Signale ändern sich, wenn ich das Trainingsintervall ändere...
Welche NS in R sind lehrbar? Und bei welchen können die Lernparameter im Laufe des Spiels geändert werden, z. B. beim manuellen Glühen?
1. Im Paket darch(v0.12.0) kann die Feinabstimmung wiederholt an einem neuen Datenstapel vorgenommen werden. Wie lange das funktioniert, ist nicht getestet worden.
In keras/tensorflow können alle Modelle ab einem beliebigen Stadium des vorherigen Trainings trainiert werden. Natürlich müssen die Zwischenergebnisse der Ausbildung gespeichert werden.
2. Für welche Art von Spiel wollen Sie die Trainingsparameter ändern und welche? Was bedeutet manuelles Glühen?
Viel Glück!
Nun, erstens habe ich Modelle mit einem R-Score von mindestens 0,71, und zweitens nehme ich den Durchschnitt von zwei Polynomen aus dem Ausschuss. Und ja, letzten Endes sind die Signale alle gleich. Die Signale ändern sich, wenn ich das Trainingsintervall ändere...
Können Sie meine Prädiktoren in Ihrem Skript auf Signifikanz in ihren Kombinationen testen?
In keras können alle Modelle trainiert werden, und zwar in jeder Phase des vorherigen Trainings. Natürlich ist es notwendig, Zwischenergebnisse zu speichern.
Wo kann ich etwas über die Umschulung nachlesen? Ich dachte, nur Bayesianer sind umschulbar.
Können Sie meine Prädiktoren in Ihrem Skript auf Signifikanz in ihren Kombinationen testen?
Kein Problem. Fahren Sie fort. Seien Sie nur gewarnt, dass das Ziel ausgewogen sein sollte...