L'apprentissage automatique dans la négociation : théorie, modèles, pratique et algo-trading - page 1993
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ivre probablement... du côté positif, absolument - relativement plus que un, moins que absolument - relativement moins que un. Le logarithme transforme les différences absolues en différences relatives. Et ils ne donnent pas le cercle des unités dans les écoles de nos jours. Ma femme travaille parfois sur ce sujet..... Je sais combien il est difficile d'apporter la raison à l'inaccessible. .....
ivre apparemment... du côté positif, absolument - relativement plus que un, moins que absolument - relativement moins que un. Le logarithme des différences absolues conduit à des différences relatives. Et ils ne donnent pas le cercle des unités dans les écoles de nos jours. Ma femme travaille parfois sur ce sujet..... c'est là que je sais à quel point il est difficile de communiquer la raison aux non-atteints.....
Tu en fais toute une histoire... J'ai écrit à cet homme une simple lettre... sans carrés et autres.
n'écrivez pas trop.
Vous en faites toute une histoire... J'ai simplement écrit à l'homme en langage clair) sans carrés ni rien de tel.
N'écrivez pas un mot de plus.
C'est difficile de comprendre les gens que l'on ne connaît pas tout de suite. Parfois, quelques lettres ne suffisent pas pour comprendre ce que le proger veut dire, et avec le codeur, c'est encore plus difficile. Eh bien... Je vais... Désolé pour ça... si quelque chose.....
C'est difficile de comprendre les étrangers à moitié. Parfois, quelques lettres ne suffisent pas pour comprendre ce que le proger veut dire, et c'est encore plus difficile avec un codeur. Eh bien... Je vais... Désolé pour ça... si quelque chose.....
J'ai écrit qu'il est difficile d'imaginer un modèle qui montrerait au moins une dépendance inverse à une trace, c'est-à-dire un apprentissage à l'envers.
Je ne comprends pas alors la dépendance inverse. s'il s'agit d'une dépendance immuable aux données passées, alors qu'est-ce qui est compliqué ici ?
Je ne comprends pas la dépendance inverse alors. s'il s'agit d'une dépendance constante des données passées, alors qu'est-ce qui est compliqué ici. quelle est la dépendance inverse alors.
Corrélation des séries originales et prédites
Le modèle fonctionne alors à l'inverse. J'ai compris que la question portait sur les incréments. Modèle inversé, ou multiplié par moins un sans moduli. Bien entendu, les choses ne sont pas aussi simples dans les couches NS.
Ensuite, le modèle fonctionne en sens inverse. J'ai compris que la question portait sur les incréments. Un modèle inversé, ou multiplié par moins un sans tenir compte des modules. Bien sûr, dans les couches NS, ce n'est pas toujours aussi clair.
C'est juste que cette métrique peut renvoyer des valeurs négatives, oui. Mais cela n'arrive presque jamais dans la pratique. Alors nous pouvons prendre la valeur comme une valeur relative, quel est le problème. Nous ne sommes pas de grands mathématiciens ici.
Une corrélation négative entre les données brutes et prédites est le mauvais modèle. Bien sûr, c'est un cas rare. Et la corrélation entre les deux n'est bien sûr pas absolue, et plutôt même pas relative, elle dépend des couches là de quel ordre de diff, d'accélération de quel ordre de type.
Une corrélation négative entre les données de base et les données prédites est le mauvais modèle. Bien sûr, c'est un cas rare. Et la corrélation entre eux n'est bien sûr pas absolue, ni même relative, elle dépend des couches, de l'ordre des différences, de l'ordre des types d'accélération.