Aprendizaje automático en el trading: teoría, práctica, operaciones y más - página 1238
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Todo es más o menos lo mismo: rf, xgboost, SVM, GLM, nnet.
En algunos sitios un modelo es mejor que el otro, en otros peor - todas las unidades por ciento.
La impresión es que el error del modelo es, en realidad, el error de la pareja de variables predictoras y objetivo. Hay un cierto límite más allá del cual no pueden saltar los trucos, pero es fácil arruinarlo, puedes pasar por un par prometedor
No tengo que molestar... mi objetivo es comprobar la biblioteca alglib a través de un tercero, para asegurarse de que funciona correctamente o es sólo una implementación extraña
Tal vez me preocupa la aplicación, y realmente puede haber una mejora significativa sólo con un modelo normal, o algunos otros matices que no están claros ahora mismo
No sé el número de columnas de antemano... y ¿las matrices de estructuras con matrices dinámicas dentro no se escriben en archivos? ) Esto es una especie de lío...
sólo hay que guardar una matriz 2D, cuyo recuento de columnas no se conoce de antemano
Las matrices dinámicas no pueden escribirse conFileWriteArray()
significa escribir la matriz elemento por elemento en el archivo, alternativamente, puede abrir el archivo y ensamblar la matriz por cadenas en una cadena con un delimitador " , " y luego escribir cada cadena en el archivo .csv
las matrices dinámicas no pueden escribirse conFileWriteArray()
significa escribir el array elemento por elemento en el archivo, como alternativa abrir el archivo y ensamblar el array por cadenas en una cadena con un delimitador " , " y luego escribir cada cadena en el archivo .csv
Sí, parece que está bien, lo probaré
Hace dos años escribí aquí Maximka que el NS es un juguete como una bomba nuclear. Que si CUALQUIER otro modelo da resultados al menos satisfactorios, no es recomendable usar NS - encuentran algo que no existe y no se puede hacer nada al respecto.
Los árboles son una buena cosa, pero es mejor usar andamios.
La verdad es que me interesé por este tema hace unos 2 años ) luego lo dejé durante un año y ahora he vuelto de nuevo
Ahora conozco un montón de palabras nuevas.
De hecho, empecé a interesarme por estas cosas hace 2 años) luego lo dejé durante un año y ahora he vuelto de nuevo.
pero ahora conozco un montón de palabras nuevas.
También a la derecha.
No estoy de acuerdo.
De los programadores/codificadores de ahora, los indios son los más fuertes. No es broma: he tenido el honor de trabajar con ellos en varios proyectos.
Por lo tanto, mi última esperanza de encontrar NeuroGraal es con Max y su alumno indio. Los dos hackearán el mercado, y el hindú, siendo por naturaleza un hombre profundamente religioso y lleno de compasión por los necesitados, se limitará a repartirlo a todo el mundo.
¿Con un NS o qué?
En el momento de su creación, Forex no podía utilizar la neurónica porque los ordenadores eran débiles.
Y como sabes, se combate el fuego con fuego.
46 años de historia.
Los mayores siguen existiendo exactamente igual que cuando nacieron. Así que todo es sencillo hasta el día de hoy.
Pero yo no recomendaría las cruces en el comercio, es un total de la torta... Y los 5 dígitos también están a su disposición...
El grial está en el cerebro de todos, con muchas neuronas.
Una vez más - con los ojos, con los ojos y sólo entonces las conclusiones matemáticas y fórmulas, y sólo su propia, ya que no hay una correcta ...
Todo lo que se puede leer es un intento de utilizar la misma función por lo general: la línea, o + a ella grado evolutivo del eje x o y con un coeficiente + promedio. Todo esto es una utopía.
que ya está en... ups, lo siento, consiguió la caída de R y python, me puede enseñar algo en este conjunto? mientras yo estoy tratando con el impulso :)
En un trineo\Nse puede probar por sí mismo en cualquier proporción. Es interesante ver los errores en la prueba de los diferentes modelos y comparar con la soja
el conjunto de datos es pequeño 600 líneas
que ya está en... ups, lo siento, consiguió la caída de R y python, me puede enseñar algo en este conjunto? mientras yo estoy tratando con el impulso :)
En una prueba de tren, descomponerlo por sí mismo en cualquier proporción. Es interesante ver los errores en la prueba de los diferentes modelos y comparar con la soja
el conjunto de datos es pequeño 600 líneas
El conjunto de datos es bastante pequeño, la precisión es de alrededor del 55% (+-3%)
El conjunto de datos es muy pequeño, la precisión es de alrededor del 55% (+-3%)
Tengo una clase más pequeña. Err 0.14\0.4