Aprendizaje automático en el trading: teoría, práctica, operaciones y más - página 992
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No pretendemos ser nada, eso es lo curioso, por si no lo sabes.
¿Lo es? Y si piensas, ¿tus puestos para leer? Bueno, sólo los huevos son más geniales que Maxim.
Bueno, eso es un poco de un esquema, sólo estoy reaccionando adecuadamente sin la tolerancia pretendida.
Todas las preguntas que te hice eran bastante lógicas.
Bueno, eso es un poco de un esquema, sólo estoy reaccionando adecuadamente sin tolerancia pretenciosa.
Todas las preguntas que te hice eran bastante lógicas.
En lugar de contar y trabajar con las amas de casa, ¿no sería mejor, querido amigo, recurrir a ti mismo? ))
Justo a tiempo para su mensaje sobre la adecuación, buen proverbio
justo a tiempo para su mensaje sobre la adecuación, un buen proverbio
Yuri, una vez más, el principio es correcto.
Pero, ya sabes, la cosa - incluso las ideas geniales no encuentran una respuesta de la gente si no hay una señal (como un pasaporte), o es negativa, como la que tengo ahora. Lo veo en mi ejemplo - bueno, no hay balance positivo, al parecer - recoger la bandera, llevar el trabajo a la perfección, por favor la gente. No - nadie está interesado.
Lo mismo ocurre con este tema.
Pues bien, nadie tiene "equidad en el cielo" ni ninguna otra equidad, y eso es todo: el tema se vuelve inmediatamente pasado de moda y sin interés.
La conclusión es que cada sujeto debe tener un "hombre con una señal". ¡Un positivo! Entonces comienza la vida.
Estamos esperando a este hombre. Esperamos y creemos.
¡Hola!
Bien, en primer lugar, no atiborres la NS de basura (no debes atiborrarla de todo).
En segundo lugar, existen muchos algoritmos de reducción dimensional de datos: PCA, transformada de Fourier, wavelets, etc. de nueva "t-sne". Con su ayuda puedes hacer 5 entradas en ns de 100 y casi tener la misma calidad.
Bueno, en primer lugar, no obstruyas el NS con basura (no tienes que meterte todo en la cabeza).
En segundo lugar, hay muchos algoritmos para la reducción de la dimensionalidad de los datos: "PCA", transformada de Fourier, wavelets, etc., de la nueva "t-sne". Con su ayuda puedes hacer 5x de 100 ns de entrada y casi tener la misma calidad.
Todo lo anterior no es aplicable por diversas razones. ¿Has probado el Tsne? Mi pregunta es retórica.
Los más adecuados (en mi opinión, por supuesto) son el PCA bayesiano, el Autoencoder, el paquete varbvs y, por último, el paquete bounceR.
Por supuesto, hay más métodos simples y todos ellos se describen en detalle en los artículos de este sitio.
Buena suerte
Todas las cosas que has enumerado no son aplicables por diversas razones. ¿Has probado a usar Tsne? La pregunta es retórica.
Los más adecuados (en mi opinión, por supuesto) son el PCA bayesiano, el Autoencoder, el paquete varbvs y, últimamente, el paquete bounceR.
Por supuesto, hay más métodos simples y todos ellos se describen en detalle en los artículos de este sitio.
Buena suerte
¿por qué no se puede aplicar?
¿por qué retórica?