rete neurale e ingressi - pagina 34
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Non ho ancora capito cosa volete come output?
Perché non definite prima cosa volete nell'OUTPUT? E poi passare attraverso gli ingressi.
I due problemi principali sono risolti da diversi metodi di apprendimento automatico: classificazione e regressione.
Lereti neurali non sono attualmente il metodo migliore per questi compiti, anche se se preparate correttamente fanno il lavoro.
Le macchine vettoriali di riferimento (SVM), RandomForest, alberi di decisione e molti altri sono più adatti.
E la distinzione tra clustering e classificazione è stata quasi cancellata dall'introduzione del concetto e dei metodi di "apprendimento parziale".
È ora di uscire dalla cantina NS. L'orizzonte dei metodi è vasto.
Buona fortuna
Macchine vettoriali di supporto (SVM) più adattabili, RandomForest, alberi decisionali
Eccola - il neurone di Superman! :-)
Signor Batter - trecento sterline! Gli anni sono minuscoli... ED È UN ESPERTO DI NEURONI!!!
Macchine vettoriali di supporto (SVM)più adattabili, RandomForest, alberi di decisione e molti altri.
In realtà l'analisi dei mercati, prendere decisioni di trading, per quanto paradossale e strano possa sembrare ad alcuni, è un compito molto semplice. L'intera questione-problema è l'aspettativa gonfiata del "commerciante". E hai ragione:
Reti neurali ... se adeguatamente preparati, fanno il lavoro.
E con il risultato che non differirà fondamentalmente da nessuno dei metodi elencati, e in generale da qualsiasi metodo non vuoto.
Eccola - il neurone di Superman! :-)
Signor Batter - trecento sterline! Gli anni sono minuscoli... ED È UN ESPERTO DI NEURONI!!!
Ed ecco quelle "aspettative gonfiate" che ho menzionato poco sopra, 25% annuo, per soli 300 dollari e risate nel pubblico.