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 2125

[Valeriy Yastremskiy]

イゴール・マカヌ：

?トピックリーディング )))

そこに、この作品の始まりがある。

http://www.ievbras.ru/ecostat/Kiril/Library/Book1/Content0/Content0.htm#Ref

は本当に読んでいるのか？

要は、そもそも計算能力も論理性もないまま書かれたもので、前述のように効果がある）もちろん水はたくさんあるが、自分でふるいにかけることができるのである。そして、冒頭は、まあ、その時なんですが、冒頭がなければ、この本はなかったことになります。も考慮することができます)

[Igor Makanu]

マキシム・ドミトリエフスキー：

http://gmdh.net/articles/theory/bookInductModel.pdf

線形モデルは常にローカルミニマムに収束することが大きな特徴です。だからこそ、このメソッドは今でも有効なのです

は、数年前にこの本を見ました。

見た目は...卒業証書や博士号を書くのが目的なら、そう、これはボードブックなのです。

時系列が目的なら、本書はそれとは別の、コンピュータ開発の黎明期におけるランダムフォレストの発明について書かれています。

よく、NSの多くの束を台無しにするオプションとして、最終的にあなたがオートコーダを得るために、NSのアンサンブルも悪い実際にアプリケーションに慣れて？- この本で畳み込みネットワークまで 得られるのか疑問です

Vorontsovは、より関連性の高い古い知識、およびデータ処理 - 私はBPのいくつかのオンラインコースを噛んでいる - そこに何かある;)。

[Maxim Dmitrievsky]

elibrarius:

テストとトレインの両方のドットがすべて1つの共通のリストにランク付けされる（何らかのパターンに従って並べ替えられる）場合、それらが混在していることを意味します。私の理解はこうです。テストはトレイと一切混ざらないようにすること。

ポイントが独立している場合（自己相関が ない場合）、それらを混合することができますし、そうすべきです。

実は、ランダムフォレストはそのような仕組みになっているのです。

[mytarmailS]

イゴール・マカヌ：

は、数年前にこの本を見ました。

見たところまあ、確かに魅力的ではあるのですが、本当に、なぜ？

時系列が目的なら、本書はそれとは別の、コンピュータ開発の黎明期におけるランダムフォレストの発明について書かれています。

まあ、オプションとしてNSの多くの束、そして最終的にあなたはオートコーダを得る？- この本で畳み込みネットワークまで得られるのか疑問です

古い知識、Vorontsovはより適切であり、データ処理 - 私はBPのオンラインコースを勉強し終えた - そこに何かがある;)

何言ってるんだ 酔っ払いか？

ボロンツォフにイバフネンコは誰なのか聞いてみると...。

[Forester]

マキシム・ドミトリエフスキー：

点が独立している（自己相関がない）場合、混合は可能であり、必要である。

実際、ランダムフォレストの仕組みはこうなっています。

時系列の両側には、各ポイントと非常に相関のあるポイントが2-3個ずつあります。I.e.独立性の条件を満たしていない

[mytarmailS]

elibrarius:
時系列には、両側で2-3個の非常に相関の高い点があります。I.e.独立性の条件を満たしていない

時系列の ための特別なセスプライシングメソッドがあり、それらをすべて考慮に入れることができる

[Maxim Dmitrievsky]

elibrarius:
時系列には、両側で2-3個の非常に相関の高いポイントがあります。I.e.独立性の条件を満たしていない

これらの重複を削除することは可能で、新しいデータでシャープに動作し始めますが、スプレッドはカバーされません。

[Igor Makanu]

マキシム・ドミトリエフスキー：

点が独立している（自己相関がない）場合、混合は可能であり、必要である

ノー

これは、BP推定におけるACFの目的ではない

自己相関は ラグ = 1 には存在しないが、他のラグには存在する可能性がある。

とACFの推定は、ラグ依存性の評価ではなく、プロセスモデルを特定するための手段に過ぎない - BPがどのプロセスに関連するかを決定した後、データの前処理を開始する - BP自体、またはラグのサンプルを使用するのいずれか

[Maxim Dmitrievsky]

イゴール・マカヌ：

ノー

は

前

は、オーバートレーニングの行く末を示す装飾の後。また、マークの連続性も考慮する必要があります。

[Forester]

マキシム・ドミトリエフスキー：

これらの重複を削除することは可能で、新しいデータですぐに動作しますが、スプレッドはカバーされません。

また、スプレッドがカバーされないと意味がないのでは？