Before you commit your precious time to read this blog post, I need to warn you that this is one of those posts that market nerds like myself will get a kick out of, but which probably won’t add much of practical value to your trading. The purpose of this post is to scratch the surface of the markets from an information theoretic perspective...
Деревья принятия решений являются удобным инструментом в тех случаях, когда требуется не просто классифицировать данные, но ещё и объяснить почему тот или иной объект отнесён к какому-либо классу. Давайте сначала, для полноты картины, рассмотрим природу энтропии и некоторые её свойства. Затем, на простом примере, увидим каким образом...
この活動のポイントは、安定したパターン（とでも呼ぶのでしょうか）を特定することです。安定したパターンとは、異なるBPで動作するからです。この分野での私の臆病な実験は、これが原理的に可能であることを示しています...。となり、結果としてロバスト性が高まる（適合度が低下する）。
は、まず一方のVRで学習させ、さらにもう一方のVRで学習させる。どの実装を見る必要があるかは、それぞれ異なる可能性があります。
また、フィーチャーに人為的にノイズを加えることで、結果が良くなることもあります。
重要度 サンプリングも面白いですよ。
メタ・ラーニング
私はこれを「ドローダウン学習」と呼びます。もっと重要なことは、ペレヴェレンコかデニセンコによる「ドローダウン学習」の記事を待つことです。高度なOOP（>5の継承深度）、90%の精度、テストにおける利益とドローダウンの同じ（等）比、またはテストなしの古き良き時代のように、すべてLernで、マーティンとの純粋指数)))です。
ケシャ、そのゴミを吸うのはやめなさい。そうでなければ、あなたは本当になる...
こういうバカはどこから出てくるんだろう？
すぐにでも「ドローダウン学習」の記事を書かなければならない。
転移学習とは、あるデータセットやアルゴリズムで学習した選択された（通常は最初の1-2層）ニューロン/層を、別のグリッドで予備部品として使用することであり、例えば、画像の様式化に使用される。
何も知らないテーマでヘルプを出す必要はない。飛び回って、用語を覚えて、専門家になったつもりでいる。 お喋りなのは確かですが、専門家ではありません。
鼻水が出るような氷を使わずに
何も知らないのに参考文献を出す必要はない。飛び跳ねて、用語を拾って、専門家になったつもりでいる。 お喋りなのは確かですが、専門家ではありません。
もちろん、私は「専門家」ではない。そうでなければ、なぜここにたむろする必要があるのか。私の望みはすべて「専門家」であるあなたとマキシム・デニセンコに託されている。あなたがこのテーマで「記事」を書き、さらにそれを詐欺シグナルで強化するのを待っている。マキシム・デニセンコからドーパミンのように何か 出るかもしれない。
もちろん、私は「専門家」ではありません。そうでなければ、なぜここに留まる必要があるのでしょうか。私の期待は、「専門家」であるあなたとマクシム・デニセンコにあります。あなたが学習 プロセスに関する「記事」を書くのを待っています。
RL「専門家」がドーパミンを金融時系列に適用しようとしている記事や書籍を読めば、ドーパミンがこのテーマでできる最善のものであることがわかるだろう。
そして、私はあなたがそれを好むかどうか気にしない、彼らはあなたに尋ねることを忘れている。
せめてサードパーティのライブラリを使わないで簡単な補強をしてくれれば笑うのに
コックサッカー
おんどり
そして、それはあなたにも起こることです。LIFEがあなたを乗せるとき、永遠に続くものはありません、遅かれ早かれ、あなたの「黄金の檻」は崩壊し、そして...。
そして、それはあなたにも起こることです。人生というものは永遠に続くものではなく、遅かれ早かれ、あなたの「黄金の檻」は崩壊し、そして...
人生には胸がいっぱいで、少女のように泣いている、この手口のテーマは何ですか？ 心理学者に会いに行ってください、この掲示板にたくさんいますよ。私は機転が利かないので、メッセージを送るだけでいいんです。
は、まず1つのVRで学習し、次に別のVRでリフレッシュします。具体的にどのような実装を見る必要があるかは、それぞれ異なる可能性があります。
また、フィーチャーに人為的にノイズを加えることで、結果が良くなることもあります。
重要度 サンプリングも面白いですよ。
よりメタな学習
だめトレーニングで一人、もう一人、三人目のBPを同等に使っている、何が出てくるか見てみよう。
いやいや...1、2、3個のBPをトレーニングで対等に使用、何が出てくるか見てみよう
また、私のボットでは、一度に複数のボットを試してみましたが、改善は見られませんでした。
今日見た最大エントロピーに関する興味深い研究は、入力の決定にエントロピーを使用する方法（その2）が良かった。
私のに足りないのは、どうやらほとんど同じことを思いついたりもしましたが、うまく表現できませんでした。なんというか、理論に裏打ちされたものですね。
また、市場によって予想が異なることがわかるので、一山当てれば......どうでしょう。
https://robotwealth.com/shannon-entropy/
具体的なことは、自分の頭の中にあるのですが...今日は、最大エントロピーについて面白い研究をしています。
今日見た最大エントロピーに関する興味深い研究、入力を決定するためのエントロピーの使用方法（その2）、気に入りました。
私のに足りないのは、どうやらほとんど同じことを思いついたりもしましたが、うまく表現できませんでした。なんというか、理論に裏打ちされたものですね。
また、市場によって予想が異なることがわかるので、一山当てれば......どうでしょう。
https://robotwealth.com/shannon-entropy/
この著者は、エントロピーについて、いわば指を使って説明しています。
https://habr.com/ru/post/171759/
決定木に関する情報が見つからない、断片的な情報はウェブにあるが、文献のようなものが欲しい