Aprendizaje automático en el trading: teoría, práctica, operaciones y más - página 1993
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borracho probablemente... en el lado positivo absolutamente - relativamente más que uno, menos que absolutamente - relativamente menos que uno. El logaritmo convierte las diferencias absolutas en diferencias relativas. Y hoy en día no dan el círculo de la unidad en las escuelas. Mi esposa a veces trabaja en este tema.... Sé lo difícil que es hacer entrar en razón a los irreductibles.....
borracho aparentemente... en el lado positivo absolutamente - relativamente más que uno, menos que absolutamente - relativamente menos que uno. El logaritmo de las diferencias absolutas conduce a las diferencias relativas. Y hoy en día no dan el círculo de la unidad en las escuelas. Mi esposa a veces estudia este tema.... ahí es donde sé lo difícil que es comunicar la razón a los inalcanzables.....
Estás haciendo un gran problema de esto... Le escribí al hombre una simple carta... sin cuadritos ni nada por el estilo.
no escribas demasiado.
Te estás haciendo un lío... Yo sólo le escribí al hombre en lenguaje llano) sin recuadros ni nada por el estilo.
No escribas una palabra de más.
Es difícil entender a la gente que no conoces de inmediato. A veces un par de letras no son suficientes para entender lo que el proger quiere decir, y con el codificador aún más difícil. Bueno... Voy a... Lo siento... si algo.....
Es difícil entender a los desconocidos a medias. A veces un par de letras no son suficientes para entender lo que el proger quiere decir, y es aún más difícil con un codificador. Bueno... Voy a... Lo siento... si algo.....
Escribí que es difícil imaginar un modelo que al menos muestre una dependencia inversa de un rastro, es decir, un aprendizaje a la inversa
No entiendo entonces lo de la dependencia inversa. si es una dependencia inmutable de los datos pasados, entonces ¿qué es lo complicado aquí?
No entiendo la dependencia inversa entonces. si es una dependencia constante de los datos pasados, qué tiene de complicado. qué es la dependencia inversa entonces.
Correlación de las series originales y las previstas
Entonces el modelo funciona a la inversa. Entendí que la pregunta se refería a los incrementos. Modelo invertido, o multiplicado por menos uno sin módulos. Aunque, por supuesto, puede que no sea tan sencillo en las capas NS.
Entonces el modelo funciona a la inversa. Entendí que la pregunta se refería a los incrementos. Un modelo invertido, o multiplicado por menos uno sin tener en cuenta los módulos. Aunque, por supuesto, en las capas NS puede no ser tan inequívoco.
Es que esta métrica puede devolver valores negativos, sí. Pero casi nunca ocurre en la práctica. Entonces podemos tomar el valor como un valor relativo, cuál es el problema. No somos grandes matemáticos.
La correlación negativa entre los datos brutos y los predichos es el modelo equivocado. Por supuesto, es un caso raro. Y la correlación entre los dos no es, por supuesto, absoluta, y más bien ni siquiera relativa, depende de las capas allí qué orden de dif, qué orden de tipo de aceleración.
La correlación negativa entre los datos de referencia y los predichos es el modelo equivocado. Por supuesto, este es un caso raro. Y la correlación entre ellos por supuesto no es absoluta, y más bien ni siquiera relativa, depende de las capas allí qué orden de dif, qué orden de tipo de aceleración.