Aprendizaje automático en el trading: teoría, práctica, operaciones y más - página 2124
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Cómo recomienda Ivakhnenko la división para que el modelo aprenda correctamente
http://www.ievbras.ru/ecostat/Kiril/Library/Book1/Content393/Content393.htm
esto no es suficiente, porque más tarde puede obtener nuevos datos de una distribución completamente diferente
Yo solía hacer estas cosas hace mucho tiempo en los viejos bots.
esto no es suficiente, porque entonces puede tener nuevos datos de una distribución completamente diferente
Lo hice hace mucho tiempo en los antiguos bots.
Estoy de acuerdo...
Por cierto, es un libro muy chulo, de escuela soviética como es, y está todo, árboles, redes, rsa, simulación e hipotética y en ruso claro
Cómo recomienda Ivakhnenko la división para que el modelo aprenda correctamente
http://www.ievbras.ru/ecostat/Kiril/Library/Book1/Content393/Content393.htm
? lectura de actualidad ))))
Ibid , comienzo del opus:
http://www.ievbras.ru/ecostat/Kiril/Library/Book1/Content0/Content0.htm#Ref
Un análisis de una variedad de memes que están cerca en la construcción por V.P. Leonov [URL= http://www.biometrica.tomsk.ru/lis.htm - (Uniform Resurse Locator) - Localizador Uniforme de Recursos; así es como marcaremos las referencias en la lista de referencias presentadas por direcciones en Internet sin que se indique el año de publicación], confirma las ideas expresadas por V. V. Nalimov [1989] sobre la distribución probabilística de los significados. Cabe destacar las siguientes transformaciones tradicionales de los memes en el mundo académico:
¿realmente estás leyendo esto?
Estoy de acuerdo...
Por cierto, es un libro muy chulo, de escuela soviética como es, y está todo, tanto la madera como las redes y la rsa y en ruso claro
impresionante libro, para los principiantes en el MO es el mejor
? lectura de actualidad ))))
allí, el comienzo de la obra:
http://www.ievbras.ru/ecostat/Kiril/Library/Book1/Content0/Content0.htm#Ref
¿realmente estás leyendo esto?
http://gmdh.net/articles/theory/bookInductModel.pdf
la gran ventaja es que los modelos lineales siempre convergen a un mínimo local. Por eso el método sigue siendo válido.
? lectura de actualidad ))))
allí, el comienzo de la obra:
http://www.ievbras.ru/ecostat/Kiril/Library/Book1/Content0/Content0.htm#Ref
¿realmente estás leyendo esto?
¿Qué pasa?
es un gran libro, para los principiantes en el iO es perfecto.
Cómo recomienda Ivakhnenko la división para que el modelo aprenda correctamente
http://www.ievbras.ru/ecostat/Kiril/Library/Book1/Content393/Content393.htm
Esto no funcionará para las series de tiempo. Es una analogía de mezclar trenes con masa. Habrá un vistazo a los puntos que están al lado.
No funcionará para las series de tiempo. Es una analogía de mezclar un aprendiz con un examen. Habrá un vistazo a los puntos contiguos.
Si eliminas la autocorrelación de rasgos, está bien.
No funcionará para las series de tiempo. Es una analogía de mezclar un aprendiz con un examen. Habrá miradas a los puntos que están al lado.
Sí, lo entiendo, pero el punto en sí es bueno, separar no sólo por las propiedades estadísticas y de manera uniforme a través de la prueba y la pista
si se elimina la autocorrelación de las características, funcionará
Si todos los puntos de la prueba y del tren se clasifican en una lista común (reordenada según algún patrón), significa que se barajan. Eso es lo que yo entiendo. La prueba no debe mezclarse de ninguna manera con el rastro.