Maschinelles Lernen im Handel: Theorie, Modelle, Praxis und Algo-Trading - Seite 992
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Wir geben nicht vor, irgendetwas zu sein, das ist das Lustige, falls Sie das nicht wissen.
Ist es das? Und wenn Sie denken, Ihre Beiträge zu lesen? Nun, nur Eier sind cooler als Maxim.
Nun, das ist ein bisschen ein Abriss, ich reagiere nur angemessen, ohne überheblich zu sein.
Alle meine Fragen an Sie waren recht logisch.
Nun, das ist ein bisschen viel gesagt, ich reagiere nur angemessen und ohne überhebliche Toleranz.
Alle meine Fragen an Sie waren recht logisch.
Anstatt zu zählen und mit Hausfrauen zu arbeiten, wäre es nicht besser, lieber Freund, sich an sich selbst zu wenden? ))
Gerade rechtzeitig zu Ihrer Nachricht über die Angemessenheit, ein gutes Sprichwort
gerade rechtzeitig zu Ihrer Nachricht über die Angemessenheit, ein gutes Sprichwort
Yuri, noch einmal: Das Prinzip ist richtig.
Aber wissen Sie, die Sache ist die, dass selbst coole Ideen keine Resonanz bei den Leuten finden, wenn es kein Signal (wie einen Pass) gibt, oder es ist negativ, wie jetzt bei mir. Ich sehe es an meinem Beispiel - nun, es gibt keine positive Bilanz, so scheint es - hebt das Banner auf, bringt die Arbeit zur Vollendung, bitte Leute. Nein - niemand ist daran interessiert.
Das gilt auch für dieses Thema.
Nun, niemand hat "Eigenkapital im Himmel" oder irgendein anderes Eigenkapital, und das war's - das Thema wird sofort passé und uninteressant.
Die Schlussfolgerung ist, dass jedes Fach einen "Mann mit einem Signal" haben muss. Eine positive! Dann beginnt das Leben.
Wir warten auf diesen Mann. Wir hoffen und glauben.
Hallo!
Nun, erstens, stopfen Sie den NS nicht mit Müll voll (Sie sollten nicht alles in Ihren Kopf stopfen).
Zweitens gibt es viele Algorithmen zur Dimensionsreduktion: PCA, Fourier-Transformation, Wavelets usw. aus dem neuen "t-sne". Mit ihrer Hilfe können Sie 5 Eingaben in ns von 100 machen und haben fast die gleiche Qualität.
Erstens: Verstopfen Sie den NS nicht mit Müll (Sie müssen nicht alles in Ihren Kopf stopfen).
Zweitens gibt es viele Algorithmen für die Dimensionalitätsreduktion von Daten "PCA", Fourier-Transformation, Wavelets und so weiter... von neuen "t-sne". Mit ihrer Hilfe können Sie 5x aus 100 ns Eingaben machen und haben fast die gleiche Qualität.
Alle oben genannten Punkte sind aus verschiedenen Gründen nicht anwendbar. Haben Sie Tsne ausprobiert? Meine Frage ist rhetorisch.
Am besten geeignet sind (meiner Meinung nach natürlich) Bayes'sche PCA, Autoencoder, das varbvs-Paket und nicht zuletzt das bounceR-Paket.
Natürlich gibt es noch weitere einfache Methoden, die in den Artikeln auf dieser Website ausführlich beschrieben werden.
Viel Glück!
Alle von Ihnen genannten Punkte sind aus verschiedenen Gründen nicht anwendbar. Haben Sie es mit Tsne versucht? Die Frage ist rhetorisch.
Am besten geeignet sind (meiner Meinung nach natürlich) Bayes'sche PCA, Autoencoder, varbvs-Paket und neuerdings bounceR-Paket.
Natürlich gibt es noch weitere einfache Methoden, die in den Artikeln auf dieser Website ausführlich beschrieben werden.
Viel Glück!
warum nicht anwendbar?
Warum rhetorisch?