L'apprendimento automatico nel trading: teoria, modelli, pratica e algo-trading - pagina 586
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Quindi cercate di trovarne uno)). Una tale MLP sarebbe ottimale.
Ieri ho trovato una convoluzione NS - normalmente usata per il riconoscimento delle immagini. Naturalmente, tutti i servizi sono disponibili - formazione, ecc. Fatto per l'uso in Python.
C'è anche il ricorrente ecc, ma non è ancora molto interessante.
Poiché la rete convoluzionale non è completamente magliata, possiamo aumentare notevolmente il numero di neuroni senza perdita di prestazioni. Ma è necessario capire i dettagli, non sono ancora entrato nei dettagli.
Una descrizione popolare -https://geektimes.ru/post/74326/Guarda attentamente HTM - ti ho scritto prima. La sua struttura implica l'uso del contesto. E c'è un'implementazione Python.
Sulla non stazionarietà di Haykin
Questo è quello che ho scritto (e non solo), ed è come se tutto fosse stato provato da tempo :)
Mi è capitato di sapere che c'è una nuova versione del pacchetto gbm che non è ancora nei repository cran.
https://github.com/gbm-developers/gbm3
installazione:
dopo di che la libreria aggiornata in r si chiama gbm3:
Ho solo cambiato il nome della libreria da gbm a gbm3 nel codice dello script r, il resto del codice funziona senza modifiche.
Quando cercavo i parametri del modello gbm, a volte succedeva che il training consumava molta RAM e l'intero computer si bloccava per una dozzina di minuti. Con questa nuova versione questo non è ancora successo, vi consiglio di provarlo.
Sulla non stazionarietà di Haykin
Su quello che ho (e non solo) e scritto, e qui come se tutto è già dimostrato da tempo :)
Non capisco affatto il testo sulla non stazionarietà: l'arrivo di nuove osservazioni distrugge le relazioni precedentemente rivelate? Può essere dovuto alla mia ignoranza di NS, ma c'è esattamente una linea di osservazioni considerate negli alberi ed è impossibile distruggere gli alberi precedentemente costruiti. Potrebbero non verificarsi in futuro, gli stessi identici alberi potrebbero apparire in futuro, ma apparterranno a una classe diversa, ma quelli vecchi rimarranno tutti intatti.
PS.
Ci sono alberi che considerano alcune linee quando costruiscono un albero... ma non sembra cambiare l'essenza
Non capisco affatto il testo sulla non stazionarietà: l'arrivo di nuove osservazioni distrugge le relazioni precedentemente identificate? Può essere dovuto alla mia ignoranza di NS, ma negli alberi si considera esattamente una linea di osservazioni ed è impossibile distruggere gli alberi costruiti in precedenza. Potrebbero non verificarsi in futuro, gli stessi identici alberi potrebbero apparire in futuro, ma apparterranno a una classe diversa, ma quelli vecchi rimarranno tutti intatti.
PS.
Ci sono alberi che considerano alcune linee quando costruiscono un albero... ma non sembra cambiare il punto.
No, si riduce a costruire serie pseudo-stazionarie in modo coerente, riapprendendo il più possibile... questo è fondamentalmente quello che sto facendo
o costruire filtri lineari/non lineari... Capisco che prima si debba considerare la dinamica del cambiamento di influenza dei predittori sull'obiettivo, e cercare di adattare l'uscita tramite i coefficienti del filtro, a seconda dei cambiamenti nell'ambiente
beh, niente di che in generale. Almeno in questo capitolo.
Sulla non stazionarietà di Haykin
Questo è quello che ho (e non solo) scritto, e qui è come se tutto fosse stato provato da tempo :)
Sulla non stazionarietà di Haykin
Questo è quello che ho (e non solo) scritto, e qui è come se tutto fosse stato provato da tempo :)
Dai un'occhiata a HTM - ti ho scritto prima. La sua struttura fa uso del contesto. E c'è un'implementazione in Python.
Non ho trovato nulla nella nostra corrispondenza. Cos'è HTM e cos'è?
In realtà, ho iniziato a studiare Python 2-3 giorni fa. Non capisco ancora molto). Quindi, mi ci vorrà un po' di tempo per mettermi al lavoro.
Non ho trovato nulla nella nostra corrispondenza. Cos'è HTM e cos'è?
In realtà, ho iniziato a studiare Python 2-3 giorni fa. Non capisco ancora molto). Quindi c'è un po' di tempo prima che mi metta al lavoro.
Ecco, potete iniziare da qui: https://numenta.org/implementations/
C'è un libro in russo - la traduzione è quasi adeguata.