L'apprentissage automatique dans la négociation : théorie, modèles, pratique et algo-trading - page 1291
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Il existe également un logiciel très intéressant, KNIME, qui facilite toutes sortes d'analyses et de visualisations de données.
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Vous ne pouvez pas étudier tous les logiciels). Vous pouvez faire avec une seule chose - R, Python ou autre. Arrêtez-vous à quelque chose. Et c'est suffisant. Sauf si vous y êtes obligé.)
Les experts en botanique, toutes sortes d'arbres et de forêts peuvent construire quelque chose, enfin, au moins en diagonale ou en oblique ? Sur tous les spécimens, je ne vois que des combinaisons de divisions horizontales-verticales.
Vous ne pouvez pas apprendre tous les logiciels). Vous pouvez vous contenter d'une seule chose - R, Python ou autre. C'est suffisant. Enfin, à moins que vous n'y soyez obligé.)
Les experts en botanique, toutes sortes d'arbres et de forêts peuvent construire n'importe quoi, enfin, au moins en diagonale ou en oblique ? Sur tous les spécimens, je ne vois que des combinaisons de divisions horizontales-verticales.
ils ne peuvent pas... il n'aime pas les ovales depuis qu'il est enfant, il dessine des angles depuis qu'il est enfant. Il y a des séparations binaires, pas des sigmoïdes.
Le boosting semble pouvoir le faire, mais je ne suis pas sûr que ce soit le cas.ils ne semblent pas pouvoir... il n'aime pas les ovales depuis qu'il est enfant, il dessine des angles depuis qu'il est enfant. Ce sont des séparations binaires, pas des sigmoïdes.
Je ne veux pas un carré parallélépipédique, mais au moins un polygone. Ne pourrait-on pas avoir 2x+3u-7z > N ? C'est juste un plan incliné. Comment puis-je savoir à l'avance qu'une telle division est la meilleure ?
Je ne veux pas un parallélépipède carré, mais au moins un polygone. Ne pourrait-on pas avoir 2x+3u-7z > N ? C'est juste un avion. Comment puis-je être sûr qu'une telle division est juste ?
Il est clair qu'il est préférable d'alimenter l'arbre avec des caractéristiques prêtes à l'emploi pour la classification, mais l'extraction de ces caractéristiques, c'est-à-dire la création de prédicteurs, est une tâche réalisable pour les réseaux neuronaux.
À propos, peut-être existe-t-il des réseaux neuronaux pour le regroupement lorsque la tâche consiste à trouver des caractéristiques plus complexes sur un échantillon transformé à partir d'autres caractéristiques simples ?
Je ne veux pas un parallélépipède carré, mais au moins un polygone. Ne pourrait-on pas avoir 2x+3u-7z > N ? C'est juste un avion. Comment puis-je être sûr qu'une telle division est juste ?
Cela ne fonctionne pas bien sur des points connus linéairement séparés, sinon on dit que cela ne fait aucune différence. J'ai entendu dire que la forêt est davantage utilisée pour la recherche de "modèles" inconnus, tandis que la NS est utilisée pour le traitement de signaux connus.
À propos, il existe peut-être des réseaux neuronaux pour le regroupement, où la tâche consiste à trouver une caractéristique plus complexe transformée à partir d'autres caractéristiques simples dans un échantillon ?
C'est une tâche tout à fait réalisable pour les NS. La question se pose au niveau de la préparation des données et de savoir s'il y a quelque chose à rechercher et à transformer ? Sinon, le SN trouvera quelque chose qui n'existe pas vraiment, car toute donnée présente toujours certaines régularités). Il les apprendra parfaitement et les trouvera régulièrement, mais seulement sur cette BP). Dans d'autres RV, cela n'existe tout simplement pas, et les NS diront n'importe quoi. Certains la confondent avec le recyclage.
C'est une tâche tout à fait réalisable pour le NS. La question porte sur la préparation des données et sur le fait de savoir s'il y a quelque chose à rechercher et à transformer. Sinon, NS trouvera quelque chose qui n'existe pas vraiment, car il y aura toujours des régularités dans toutes les données). Il les apprendra parfaitement et les trouvera régulièrement, mais seulement sur cette BP). Dans d'autres RV, cela n'existe tout simplement pas, et les NS diront n'importe quoi. Certaines personnes confondent cela avec le surentraînement.
Je parle plutôt de transformation et de généralisation des prédicteurs, par exemple, pour simplifier, nous avons 2 prédicteurs et effectuer entre eux n'importe quelle opération mathématique pas compliquée conduit à la même réponse, c'est leur caractéristique commune pour la définition dans un cluster, bien absolument primitivement - nombre au degré zéro, mais il peut y avoir quelques transformations de ce genre en raison des formules dans les neurones et le principe NS.
De tels clusters, en tant que caractéristiques supplémentaires, peuvent améliorer la classification des arbres/forêts/brûlis déjà existants.Si vous le savez et qu'il existe réellement (appelons-le : le cycle de développement d'un phénomène, qui est lui aussi un événement récurrent), vous pouvez facilement l'utiliser.
Je ne peux voir de telles choses que dans l'histoire, lorsque les choses se sont déjà produites. En temps réel, je passe mon tour). D'ailleurs, il est fréquent que nous n'identifions un signal qu'une fois qu'il est terminé. Dans le traitement du signal, c'est souvent le cas.
Pourquoi seulement sur l'histoire ?
nous examinons les volumes
le nombre maximum de ticks se situe toujours à un seul et même moment
nous pouvons facilement prédire et fixer le moment où une stratégie de tendance ou une stratégie plate fonctionnera.
Pourquoi seulement sur l'histoire ?
regarder les volumes
nombre maximum de tics toujours en même temps
Nous pouvons facilement prédire et fixer le moment où une stratégie de tendance ou une stratégie plate fonctionnera.
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Les volumes aident à prédire le changement d'état de tendance à plat, mais pas "sans difficulté", en général, prédire l'état "tendance/plat" n'est pas beaucoup plus précis que la direction du prochain incrément, par unité de temps, quelque part autour de 57% en précision, ce qui parlait de quelques chiffres incroyables, clairement le résultat d'une erreur.