Aprendizaje automático en el trading: teoría, práctica, operaciones y más - página 589
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Hay un nuevo y buen libro sobre el aprendizaje profundo. Lamentablemente no puedo enlazarlo abiertamente, está en rutracker.org.
Aprendizaje profundo
Año de publicación: 2018
Autor: Nikolenko S. I., Kadurin A. A., Arkhangelskaya E. О.
Género o tema: Redes neuronales
Editor: Peter
Serie: Biblioteca del programador
ISBN: 978-5-496-02536-2
Idioma: ruso
Formato: PDF
Calidad: Texto reconocido con errores (OCR)
Índice interactivo: Ninguno
Número de páginas: 479
Gracias. Si tienes un enlace por favor envíamelo. Todavía no lo estoy buscando.
La clasificación define un punto en el tiempo en el que una operación es sólo estadísticamente prometedora. No es una predicción. Más bien, se trata de un reconocimiento de patrones.
Una vez más: la combinación de predictores dice que habrá un tiempo antes de la siguiente cláusula. Naturalmente, se determina la VARIEDAD de tal evento, pero esta probabilidad se divide en dos clases (con un maestro binario). Puedes hacerlo al 50%, puedes hacerlo de otra manera.
¿No es una predicción?
Gracias. Si tienes un enlace para lanzar un mensaje privado, por favor. Todavía no se ha encontrado.
Busque aquí.
De pago. El libro en cuestión cuesta 10 rublos. Así que es oficial.
Lo he descargado para ti, pero no puedo adjuntarlo - archivo demasiado grande (18mb).
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De pago. El libro en cuestión cuesta 10 rublos. Así que es oficial.
Lo he descargado para ti, pero no puedo adjuntarlo - el archivo es demasiado grande (18mb).
Pero descargar a Ya o G disco plz, también leer.
y ponerlo en mi G-drive o J-drive, también lo leeré.
Parece que está aquí
Creo que está aquí.
Sí, gracias :) a mí también me lo recomendaron, por cierto.
Hay un nuevo y buen libro sobre el aprendizaje profundo. Lamentablemente no puedo dar un enlace abierto, está en rutracker.org.
Aprendizaje en profundidad.
Año de publicación: 2018
Autor: Nikolenko S. I., Kadurin A. A., Arkhangelskaya E. O.
Género o tema: Redes neuronales
Editor: Peter
Serie: Programmer's Library
ISBN: 978-5-496-02536-2
Idioma: ruso
Formato: PDF
Calidad: Texto reconocido con errores (OCR)
Índice interactivo: Ninguno
Número de páginas: 479
Lo revisé, hice una lectura en diagonal.
Impresión general:
El libro no está mal, con ejemplos concretos en Python en cada capítulo. Apenas estoy empezando a entrar en Ruthon, y la elección de las bibliotecas temáticas es un problema. La elección, por supuesto, no se limita a TensorFlow, pero el código Python actual da para mucho.
Se cubren temas que faltan en otros libros. La literatura traducida sobre el tema es claramente escasa en este momento. En particular sobre las redes incompletas y convolucionales. Algo con lo que también he empezado a lidiar recientemente.
En cuanto a los aspectos negativos, quizás, muchas generalidades. No hablo de un excursus histórico a partir de Wiener y Turing.
Quizá los libros extranjeros (traducidos) estén mejor escritos. Una vez más, este libro es muy bueno desde el principio (desde los años 90).
los capítulos 9,10 son fogosos, q-aprenden y probabilísticos NN
justo lo que necesitamos... por cierto haikin también tiene
los capítulos 9,10 son fogosos, q-aprenden y probabilísticos NN
justo lo que necesitas... Heikin por cierto también tiene