L'Apprentissage Automatique dans le trading : théorie, modèles, pratique et trading algo - page 589
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Il y a un nouveau bon livre sur l'apprentissage profond. Malheureusement je ne peux pas donner un lien ouvert, c'est sur rutracker.org.
Apprentissage profond
Année de publication: 2018
Auteur: Nikolenko S. I., Kadurin A. A., Arkhangelskaya E. О.
Genre ou thème: Réseaux neuronaux
Éditeur: Peter
Série: Programmer's Library
ISBN: 978-5-496-02536-2
Langue: russe
Format: PDF
Qualité: texte reconnu avec des erreurs (OCR)
Table des matières interactive: Aucune
Nombre de pages: 479
Merci. Si vous avez un lien, veuillez me l'envoyer. Je ne le cherche pas encore.
La classification définit un point dans le temps où une transaction n'est que statistiquement prometteuse. Il ne s'agit pas d'une prédiction. Il s'agit plutôt d'une reconnaissance des formes.
Encore une fois : la combinaison des prédicteurs dit qu'il y aura un long avant la clause suivante. Naturellement, la VARIÉTÉ d'un tel événement est déterminée, mais cette probabilité est divisée en deux classes (avec un professeur binaire). Vous pouvez le faire sur une base de 50/50, vous pouvez le faire différemment.
N'est-ce pas une prédiction ?
Merci. Si vous avez un lien à jeter dans un message privé, s'il vous plaît. Pas encore trouvé.
Cherchez ici.
En contrepartie d'une redevance. Le livre en question coûte 10 roubles. Donc c'est officiel.
Je l'ai téléchargé pour vous, mais je ne peux pas le joindre - fichier trop lourd (18mb).
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En contrepartie d'une redevance. Le livre en question coûte 10 roubles. Donc c'est officiel.
Je l'ai téléchargé pour vous, mais je ne peux pas le joindre - le fichier est trop lourd (18mb).
Mais télécharger sur le disque Ya ou G plz, aussi lire.
et le mettre sur mon G-drive ou J-drive, je le lirai aussi.
Il semble être ici
Je pense que c'est là-dedans.
oui, merci :) on me l'a recommandé aussi, d'ailleurs.
Il y a un nouveau bon livre sur l'apprentissage profond. Malheureusement je ne peux pas donner un lien ouvert, c'est sur rutracker.org.
Apprentissage approfondi.
Année de publication: 2018
Auteur: Nikolenko S. I., Kadurin A. A., Arkhangelskaya E. O.
Genre ou thème: Réseaux neuronaux
Éditeur: Peter
Série: Programmer's Library
ISBN: 978-5-496-02536-2
Langue: russe
Format: PDF
Qualité: Texte reconnu avec des erreurs (OCR)
Table des matières interactive: Aucune
Nombre de pages: 479
Je l'ai regardé, j'ai fait des lectures en diagonale.
Impression générale :
Le livre n'est pas mauvais, avec des exemples concrets en Python dans chaque chapitre. Je commence juste à m'intéresser à Ruthon, et le choix des bibliothèques thématiques est un problème. Le choix, bien sûr, est loin de se limiter à TensorFlow, mais le code Python actuel donne beaucoup.
Les questions absentes des autres livres sont couvertes. Les ouvrages traduits sur le sujet sont manifestement rares à l'heure actuelle. En particulier sur les réseaux incomplets et convolutifs. C'est une chose à laquelle j'ai également commencé à faire face récemment.
Du côté des inconvénients, peut-être, beaucoup de généralités. Je ne parle pas d'un excursus historique à partir de Wiener et Turing.
Peut-être que les livres étrangers (traduits) sont mieux écrits. Encore une fois, ce livre est très bon depuis le début (depuis les années 90).
les chapitres 9 et 10 sont ardents, l'apprentissage de q et le probabilisme de NN
juste ce dont nous avons besoin... d'ailleurs haikin a aussi
les chapitres 9 et 10 sont ardents, l'apprentissage de q et le probabilisme de NN
juste ce dont vous avez besoin... Au fait, Heikin a aussi