トレーディングにおける機械学習：理論、モデル、実践、アルゴトレーディング - ページ 1695

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Kesha Rutov：

そうですね、感覚的な方法です、いわば鳥の手です、鶴をねじ込みます、面倒です))。しかし、IMHOは、非常に小さな単純労働者に偽の「シャベル」を売って奪うよりも、仕事を得る方が簡単だ、我々は両方とも本物のシャベルを売る人がいないことを知っている)))。

しかし、私は批判しているわけではなく、原則的に詐欺を尊敬しているのですが、小手先ではなく大手を振っています。

スーパー!あなたの回答は、多くの人の立場の本質をとらえています。他の人がシャベルを持っていることを自分に納得させなければ、コンフォートゾーンを出なければならなくなる。

仕事について 私もそう思うのですが、給料という形でこのプロジェクトに 費やしたリソースは、もっと多くのものをもたらしていたはずです。

 

ケシャ・ルートフ

しかし、私は批判しているわけではなく、原則的に詐欺を尊敬しているのですが、小手先ではなく大手を振っています。


- ニューラルネットワークの働きを実際の市場でリアルタイムに示すExpert Advisorを作る、
- ニューラルネットワークのシグナルを公開テレグラムチャンネルに送る、
- 問題解決の手順を説明する記事を 書き、6Kビューを得たとしても、不正行為とみなされます。

 
ケシャ・ルートフ

そうですね、感覚的な方法です、いわば鳥の手です、鶴をねじ込みます、面倒です))。しかし、IMHOは、非常に小さな単純労働者に偽の「シャベル」を売って奪うよりも、仕事を得る方が簡単だ、我々は両方とも本物のシャベルを売る人がいないことを知っている)))。

しかし、私は批判しているわけではなく、原則的には詐欺を尊敬もしていますが、小手先ではなく、大手のものです。

ケシャさん、トレンドとフラットについてのお返事が印象的で、今でも頭から離れません。

そして、ついにその答えが見つかったのです。

なぜトレンドとフラットがあると考え、どちらか一方の出現をどのように仕掛けるのか？

あなたの投稿と意図から判断すると、あなたは知らない...
 

みんな、失礼ですが、私がとても愚かだということがわかりました。Rstudioのアップデートとそのパッケージによる不可抗力が起こり、アップデート後にスクリプトが激しいエラーを出すようになってしまい、克服できないでいるのです。すべて、もともと間違った書き方をしていたため、自然淘汰されたのです。:-( そこで、もし時間が来たら、行列やベクトルなどを弄って、スクリプトを更新し、Exel間をジャンプせずに学習ファイルを保存するようにした方がいいと思った。獣は捕手より偉いという言葉があるように。その結果、ドキュメントを読みながら、チュートリアルの具体例を、自分なりのパラメータを付けてコーディングしているのですが、エラーが出続けています。自分のデータにどのような例を当てはめてもダメだった。したがって、あなたが良いチュートリアルへのリンクを持っている場合、すなわち、拡張ガゼッタコマンド。参考書とはいえ、ダミーのために、独り占めしないでください。シェア!!!!!!!!!!

私は基本を理解していないので、私は、作成することはできませんが、ベクトルの初等行列は、これは彼がこれを好きではないものであるため。いつもエラーが出るのですが......。とても悲しいです :-)

そして、主なものは、私は変数の1つで悪態をつき始めていることです、私はそれがそのタイプのものではないことを参照してください。以前はそのタイプだったのに、急にそうでなくなった。Rは自動データ変換を 使用していますが。なんというか...... :-)

 
ミハイル・マルキュカイツ

なんていうか:-)。

ラマー ))

 
アレクセイ・ヴャジミキン

CatBoostを研究してきましたので、その話をします。

深さは4～6分割が推奨されています。これは、私が一般的に試している深さです。

予測分割は、3種類のアルゴリズムから選択することができます。いわゆるグリッドが出来上がります。

分割の結果は、自分で引き出して見てみると面白いですよ。ま た、AlgLibは森の木を作るときに予測子を等分に分割していますが、これはどのようなものでしょうか？

pythonで木を表示する方法を見つけた https://github.com/catboost/tutorials/blob/master/model_analysis/visualize_decision_trees_tutorial.ipynb
しかし、どうやらgraphvizの モジュールが古いようで、困っています。

JSON https://github.com/catboost/tutorials/blob/master/model_analysis/model_export_as_json_tutorial.ipynb を調べることができます。
深さ2の対称木に対して、次のように動作します。
"splits "です。[
{
{ "border":4.550000190734863,
"float_feature_index"：12。
"split_index"：15。
"split_type": "FloatFeature"(フロートフィーチャー)
},
{
{ "border":2.423949956893921,
"float_feature_index"：7。
"split_index"：7。
"split_type": "FloatFeature"(フロートフィーチャー)
}


catboost/tutorials
catboost/tutorials
  • catboost
  • github.com
CatBoost tutorials repository. Contribute to catboost/tutorials development by creating an account on GitHub.
 
mytarmailS:

ラマー ))

そうですね......あえてその言葉を使わず、カモとさえ言いましょうか。しかし、手段は問わないのに、最後に目的を達するようなカモはダメだ。しかし、Rにオプティマイザー用の最終ファイルをアップロードさせました。以前はエクセルでデータをドラッグ＆ドロップしなければならなかったが、今はそうしない。
 
エリブラリウス

pythonで木を見る方法は以下の通りです。

美しいですね。しかし、予測範囲のグリッドが、さらに枝分かれしていることに興味があります。

 
アレクセイ・ヴャジミキン

美しいですね。しかし、さらに検索された予測範囲のグリッド内訳が気になるところです。

Rにvtreatを使わないのはなぜだろう？これは、ターゲットに対する入力データのレベルを識別し、その結果、ターゲットに関連する予測子を選択するだけである。分類だけでなく、予測のオプションもあります。正直、これがなかったらどうなっていたか......。
 

RTSで2000年を待っている人たちのために、今日のもう一つの怨念を:-)


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