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 3040

[Maxim Dmitrievsky]

Maxim Dmitrievsky #:

研究

https://www.arxiv-vanity.com/papers/1910.13051/

この記事には、時系列分類の他の最先端手法、信号抽出やパターン抽出の手法に関する多くの参考文献が含まれている。

非効率性については何も書かれていないが、これはよく言われるように宿題である。

オリジナルのチップから10倍と100倍のチップを生成してみた。誤差は元のデータセットより大きく、学習速度も低下する。

破棄

しかし、numbaの経験はポジティブで、非常に高速にカーネルをカウントしてくれる。

[СанСаныч Фоменко]

Forester #:

オプションはありますか？))))

なぜ質問ばかり...

[mytarmailS]

クールなのは、分析そのものと写真がRで行われていることだ))

[Maxim Dmitrievsky]

E.I.オタクの コミュニティ

[Pavel Verveyko]

教育ビデオは良い。
1 記事（あるいはサイトの1ページ）なら、資料のどこに注目したいかが一目でわかる。動画にはそれがない。
2 テキストはどの言語にも翻訳しやすい。(
3 テキストからコードの一部をコピーして実験できる 。

[mytarmailS]

Maxim Dmitrievsky #:

E.I.オタクの コミュニティ

レドズボフ以外、このチャンネルで聴くべき人はいない

[СанСаныч Фоменко]

DMwR::SMOTEを 試された方はいらっしゃいますか？

最近傍アルゴリズムを使ってクラスを整列します。つまり、予測値を重複させるのではなく、「類似した」予測値を追加します。

https://medium.com/nuances-of-programming/smote-метод-увеличения-числа-примеров-миноритарного-класса-da91a62f9914

[mytarmailS]

СанСаныч Фоменко #:
DMwR::SMOTEを 試した人はいますか？

これは最近傍アルゴリズムを使ってクラスを整列させます。つまり、重複させる代わりに「類似した」予測値を追加します。

年前にー

[СанСаныч Фоменко]

mytarmailS #:
ずいぶん前に試したことがある。

それともupSampleを使うべきでしょうか？

[mytarmailS]

СанСаныч Фоменко #:

それともupSampleにすべき？

比較する価値はあると思うが...。

私はただ好奇心で見ていただけです