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 791

 
コマーシャルではない(広告ではない)のですが、予告編はまだコマーシャルではない のです。
総取引期間3ヶ月以上で本物とか言うなよ。

もちろん、これはデモ口座です...今、我々はP-Netのニューラルネットワークをテストしている、私はすでにそれについて書いた、それは米国と欧州で特許を取得した新しい開発ですが、残念ながら私はまだ、ビデオを開示することはできません(広告ではない)商業的でない。

https://www.youtube.com/watch?v=uY4tLXU5Rxc&t=265s

Тестирование и сравнение P-NET
Тестирование и сравнение P-NET
  • 2018.03.20
  • www.youtube.com
Преимущества нейронной сети типа P-Net, по сравнению с нейронной сетью, обученной методом обратного распространения ошибки (Backpropagation). При использован...
 
Mihail Marchukajtes:修正と変更に対する反対意見を待っている...


とても気に入りました異議、修正、変更はありません。
お疲れ様でした!世界が新しい色に輝きましたね。ありがとうございました。

 
ヴィザード_。


それはとても良いことです。異議、修正、変更はありません。
お疲れ様でした。世界が新たな輝きを放ちました。ありがとうございました。

私はあなたを認めないあなたは本当にあなたなのか、あなたではないのか?

 
イワン・ネグレシュニー

もちろん、これはデモ口座です...今、私たちはニューラルネットワークP-Netをテストしている、私はすでにそれについて書かれている、それは米国と欧州で特許を取得した新しい開発ですが、残念ながら私はまだ開示することはできませんが、ビデオ、まだ商業(広告ではない)です。

https://www.youtube.com/watch?v=uY4tLXU5Rxc&t=265s

が、それでは何の意味があるのでしょうか?
 
ミハイル・マルキュカイツ

私はあなたを認めないあなたは本当にあなたなのか、あなたではないのか?

もちろん、私もです。アイデアが冴えていれば、荒らしているわけではありません。他に何か教えてください。

 

書きたい記事の内容はこんな感じ。残りは明日、もう真夜中なので...。

内容

  1. はじめに
  2. 方向性の選択に関する分析および根拠。回帰または分類。
  3. 出力変数に対する要求事項。構築の基本ルール
  4. 分野別分析、説明変数の最大セットの探索。
  5. データの前処理、ターゲット関数に意味のある変数を見つけること
  6. モデル学習、モデル一覧の取得。
  7. システムの性能を決定するための基本的な要件。
  8. 得られたモデルの特徴と予備的評価。
  9. 相互情報量の評価重要なモデルを選択する。
  10. モデルを動作させるEIAサイトの評価

 
レナト・アフティアモフ
総取引時間3ヶ月以上で本物とは言わせない

リアルとノットリアルの差はない。十分なモデリングとテストを行えば、実物とテストはあまり変わらない。実際、リアルがシステムを評価する必要は全くない。

全体としては、モデルやテストの妥当性を問うものです。

 
ユーリイ・アサウレンコ

リアルとノットリアルの差はない。十分なモデリングとテストを行えば、実物とテストはあまり変わらない。実際、リアルがシステムを評価する必要は全くない。

問題は、モデルやテストそのものの妥当性だ。

実測とテストの一致を確認する確実な方法は、ゼロを使わずに最初の小節に取り組むことです。自分でやってみた :-)

 
ユーリイ・アサウレンコ

リアルとノットリアルの差は ない。十分なモデリングとテストを行えば、実物とテストはあまり変わらない。実際、リアルがシステムを評価する必要は全くない。

全体の問題は、モデルやテストそのものの妥当性です。

参照

然れば則ち非現実

 
ミハイル・マルキュカイツ

これが書きたい記事の内容です。残りは明日、もう夜中なので...。

内容

  1. はじめに
  2. 方向性の選択に関する分析および根拠。回帰または分類。
  3. 出力変数に対する要求事項。構築の基本ルール
  4. 分野別分析、説明変数の最大セットの探索。
  5. データの前処理、ターゲット関数に意味のある変数を見つけること
  6. モデル学習、モデル一覧の取得。
  7. システムの性能を決定するための基本的な要件。
  8. 得られたモデルの特徴と予備的評価。
  9. 相互情報量の評価重要なモデルを選択する。
  10. モデルを動作させるCBセグメントの評価

かっこいい。いや、今、ここで書けよ、今日、お前は天啓を受けたんだ...。