Aprendizaje automático en el trading: teoría, práctica, operaciones y más - página 2964

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Maxim Dmitrievsky #:
Y si hay muy pocos signos, 3-5, ¿será capaz de dibujar maravillosamente? Cuantos menos signos, mejor puede ser en la prueba.
Creo que depende de los datos en sí, si usted toma los datos en el ejemplo, creo que puede dibujar muy bien, pero si usted toma los datos reales de 100 dimensiones y reducirlos por PCA a dos dimensiones de datos, por ejemplo.

No sé si es 50/50.

Es mejor incluir "buen comercio" en la prueba en la lista de criterios en FF.
 
Maxim Dmitrievsky #:
Y si hay muy pocos signos, 3-5, ¿será capaz de dibujar maravillosamente? Cuantos menos rasgos, mejor en una prueba puede ser.

Es una idea maravillosa para crear un maestro.

¿Cómo sería en la práctica?

1. Crear un conjunto de rasgos para un profesor desconocido.

2. Creamos un profesor basado en el conjunto de atributos.

3. Formular la pregunta: ¿tendrán estos rasgos poder predictivo en el futuro para el profesor creado?

4. Comprobamos la estabilidad de la capacidad predictiva en el futuro . Si lo tienen - suerte, pero ¿si no pasan la prueba? Entonces, ¿cómo?


El problema es que el profesor se crea para los rasgos, y debería ocurrir lo contrario.

 
mytarmailS #:
Creo que depende de los datos en sí, si usted toma los datos en el ejemplo, creo que puede dibujar maravillosamente, pero si usted toma los datos reales de 100 dimensiones y reducirlos PCA, por ejemplo, a dos dimensiones.

No sé si es 50/50.

Es mejor incluir "buen comercio" en el TEST en la lista de criterios en FF.
Bueno, vale la pena investigar. Pronto terminaré mi nueva creación y postearé lo que tengo.
 
СанСаныч Фоменко #:

Maravillosa idea para crear un profesor.

¿Cómo sería en la práctica?

1. Crea un conjunto de atributos para un profesor desconocido.

2. Por el conjunto de atributos creamos un profesor.

3. Formular la pregunta: ¿Tendrán estos atributos poder predictivo en el futuro para el profesor creado?

4. Comprobamos la estabilidad de la capacidad predictiva en el futuro . Si lo tendrán - suerte, pero ¿si no pasan la prueba? Entonces, ¿cómo?


El problema es que el profesor se crea para los rasgos, cuando debería ser al revés.

¿Por qué es un problema? Llevo mucho tiempo haciéndolo así. Ahí se pueden cambiar tanto atributos como profesores, como quien lo prohíbe :)
 
Maxim Dmitrievsky #:
¿Por qué es un problema? Llevo mucho tiempo haciéndolo así. Ahí puedes buscar tanto signos como maestros, como quien lo prohíbe :)

Yo tampoco veo ningún problema, puedes buscar tanto rasgos como objetivos en un algoritmom....

pero desde el punto de vista computacional es muy ineficiente, pero ese es otro tema.

 
Acerca de AI
 
mytarmailS #:
Acerca de AI
h ttps://youtu.be/AW-4yBTf-XM

No entré en su razonamiento, lleva mucho tiempo expresar algo.

pero Katschyik tenía razón sobre el big bang (según las últimas observaciones), sobre los agujeros negros aún no está claro :)

 
Maxim Dmitrievsky #:

No entré en sus razonamientos, tarda mucho en exponer su punto de vista.

pero Katschyik tenía razón sobre el big bang (según las últimas observaciones), sobre los agujeros negros aún no está claro :))

Bueno ahí al final ya sobre la inteligencia y Gpt dice cosas interesantes, pero habiéndose perdido el principio, no tiene sentido escuchar el final.

Sí, yo también veo Katschitzik con regularidad
 
¿Quién ha intentado convertir sus modelos a ONNX y ejecutarlos en el probador?
 
Maxim Dmitrievsky #:

No entré en su razonamiento, tarda mucho en exponer su punto de vista.

pero Katschyik tenía razón sobre el big bang (según las últimas observaciones), sobre los agujeros negros aún no está claro :)

Subtítulos, habla claro, se puede leer)

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