Aprendizaje automático en el trading: teoría, práctica, operaciones y más - página 2304
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lo más emocionante es la etiqueta "tendencia lineal".
Bueno, su modelo es la tendencia lineal más el ruido en forma de movimiento browniano fractal.
Bueno, su modelo es la tendencia lineal más el ruido en forma de movimiento browniano fractal.
No lineal, entonces).
¿has mirado algún libro nuevo sobre econometría en r, como este?
no hay libros de este tipo sobre python, están en diferentes lugares.
https://otexts.com/fpp2/
No lineal entonces)
¿Ha aparecido algún libro nuevo sobre econometría en R, lo has mirado?
no hay libros de este tipo sobre python, están en diferentes lugares.
https://otexts.com/fpp2/
la econometría es para las chicas, el DSP es para los chicos ))))
No he leídoeste... aunque dudo que encuentres algo nuevo.
econometría para chicas, DSP para hombres ))))
para los conductores de tractores
Una no lineal entonces).
Como es habitual, se obtiene una tendencia lineal para cada punto a partir del historial. A continuación, esta tendencia se prolonga una unidad hacia el futuro y se obtiene una previsión. Como resultado, en mi opinión, se obtendrá una previsión como media ponderada)
¿Han aparecido nuevos libros sobre econometría en R, los has mirado?
no hay libros de este tipo sobre python, están en diferentes lugares.
https://otexts.com/fpp2/
No puedo leer esos libros, así que he dejado de seguirlos. Para la teoría general leo libros de texto de bachillerato o rashka (Magnus, por ejemplo, o las conferencias de Kantorovich). Para cuestiones específicas, consulto los manuales de los paquetes R necesarios, que contienen todo, hasta referencias a artículos científicos en uso.
la econometría es para las chicas, el DSP es para los hombres ))))
¿No has leídoeste? No creo que encuentres nada nuevo.
como se dice, se puede leer un libro muchas veces y siempre encontrar algo nuevo )
Lo leeré. Econometría + MO es todo lo que se necesita. Pero los griales no están en la superficie. Es una tontería exigir algo más a las recaudaciones generales.Es curioso: una red MLP de tres capas con 10-15 neuronas en la capa intermedia encontró una dependencia del tipo x1/x2.
El problema era el número insuficiente de neuronas - 8 para la capa media no es suficiente
Ooh, el beeper está encendido, eso es genial si no lo apagas en una semana))
Hay algunas características que, curiosamente, dificultan la generalización (me refiero al catbust en particular, probablemente también se aplique a otros). Parece extraño, porque simplemente se añaden nuevas características, y el modelo produce más errores que sin ellas.
Por ejemplo, me entrené en unos cuantos macerados, luego quité unos cuantos y subió más
Los modelos intentan tener en cuenta todos los atributos, y si algunos no tienen relación con la marca objetivo, es decir, son aleatorios, la calidad debería ser menor.
Por ejemplo: si se predice el peso de una persona a partir de su estatura y sexo, la calidad es bastante alta, pero si se añade el color del pelo u otras cosas, la calidad es menor.
Es curioso: una red MLP de tres capas con 10-15 neuronas en la capa intermedia encontró una dependencia del tipo x1/x2.
El problema era el número insuficiente de neuronas - 8 para la capa media no es suficiente
bien, te lo dije. y quieres otra broma - una red con más de 1000 neuronas - no encontrará la dependencia o será muy larga e inexacta de aprender.