Aprendizaje automático en el trading: teoría, práctica, operaciones y más - página 2945
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Aquí, entonces,
y aquí
Pero las fórmulas allí parecen ser diferentes, o escritas de una forma más completa....
La agricultura colectiva es voluntaria Pero, ¿por qué propagar la agricultura colectiva? ¿Qué más conferencias en YouTube, cuando hay documentación técnica y el código del programa. Voy a señalar que gbm en sí es sólo una parte del paquete, hay muchas otras cosas junto a la función en sí.
Aquí hay un enlace al paquete gbm
Aquí hay un enlace a la teoría
Aquí hay un enlace al manual
Y aquí está la lista de literatura sobre gbm.
Referencias Y. Freund y R.E. Schapire (1997) "A decision-theoretic generalisation of on-line learning and an application to boosting," Journal of Computer and System Sciences, 55(1):119-139.
G. Ridgeway (1999). "The state of boosting", Computing Science and Statistics 31:172-181.
J.H. Friedman, T. Hastie, R. Tibshirani (2000). "Additive Logistic Regression: a Statistical View of Boosting," Annals of Statistics 28(2):337-374.
J.H. Friedman (2001). "Greedy Function Approximation: A Gradient Boosting Machine," Annals of Statistics 29(5):1189-1232.
J.H. Friedman (2002). "Stochastic Gradient Boosting", Computational Statistics and Data Analysis 38(4):367-378.
B. Kriegler (2007). Cost-Sensitive Stochastic Gradient Boosting Within a Quantitative Regression Framework. Tesis doctoral. University of California at Los Angeles, Los Angeles, CA, USA. Asesor(es): Richard A. Berk. urlhttps://dl.acm.org/citation.cfm?id=1354603.
C. Burges (2010). "From RankNet to LambdaRank to LambdaMART: An Overview", Informe técnico de Microsoft Research MSR-TR-2010-82.
Aquí, entonces,
y aquí
Pero las fórmulas allí parecen ser diferentes, o escritas de una forma más completa....
Del mismo modo para xgboost
La agricultura colectiva es voluntaria. Pero, ¿por qué hacer propaganda de los koljoses? Qué conferencias en YouTube, cuando hay documentación técnica y el código del programa. Voy a señalar que gbm en sí es sólo una parte del paquete, hay muchas otras cosas junto a la función en sí.
Aquí hay un enlace a la teoría
Lo que se necesita es una explicación, no sólo fórmulas, por eso se sugiere explicar a una persona a través de la percepción del profesor sobre el material.
Y en el enlace no vi la teoría con fórmulas.
Lo que se necesita es una explicación, no sólo fórmulas, por lo que se sugiere la explicación humana a través de la percepción del material por parte del conferenciante.
Y en el enlace no vi la teoría con fórmulas.
No tanto por ti, que no quieres ver a bocajarro, como por otros a los que les encanta la teoría.
Y lo más importante, no entiendes la diferencia entre bla bla bla en youtube y una herramienta de trabajo de la teoría al código probado por muchas personas.
El modelo se ejecuta en el script mql5, pero no se ejecuta en python porque el paquete onnxruntime no está instalado.
El paquete onnxruntime no está instalado en python 3.11 todavía. He instalado python 3.10, en el que todo está instalado y la salida funciona.
No tanto para ti, que no quieres ver a bocajarro, como para otros a los que les encanta la teoría.
Y lo más importante, no entiendes la diferencia entre bla bla bla en youtube y una herramienta de trabajo de la teoría al código probado por muchas personas.
¿Por qué arrogancia? Será mejor que me muestres donde lo has descargado, yo personalmente lo he vuelto a mirar y no lo he entendido.
Hm, ¿por qué necesitamos profesores en los institutos?
Acerca del aprendizaje por refuerzo
En psicología se llama proyección....
Y entonces, bueno, sí, es exactamente como él dice y se produce el entrenamiento de los modelos: se recuerda lo que se imagina.
Ya no se necesitan bibliotecas ONNX Runtime de terceros para el terminal.
Ahora los modelos onnx pueden ejecutarse en cualquier plataforma en la que se ejecuten el terminal y el comprobador. Estará disponible en la próxima beta.
Estupendo. ¿Así que puedes seguir utilizando semester?