봄에 이미 그룹을 포함한 기능 추가/제거에 대한 접근 방식을 제안했는데 Maxim에 관심이 있기를 바랐지만 아쉬워요. 이전에 쓴 것처럼 이 접근 방식은 작동하지만 이제 순전히 실험을 위해 반자동 모드로 구현했지만 주기에서 작동하려면 R 또는 Phyton으로 구현해야 합니다. 그 핵심은 다음을 생성하는 것입니다. 학습 결과를 분석한 후 학습을 위한 새로운 과제.
하지만 영상에서 광고하는 FriS-Stolp 방식은 시도해보는 것도 재미있지만, R이나 Phyton에 구현되어 있는지 이해가 되지 않습니다.
봄에 이미 그룹을 포함한 기능 추가/제거에 대한 접근 방식을 제안했는데 Maxim에 관심이 있기를 바랐지만 아쉬워요. 이전에 썼던 것처럼 이 접근 방식은 작동하지만 이제 순전히 실험을 위해 반자동 모드로 구현했지만 주기에서 작동하려면 R 또는 Phyton에서 구현해야 합니다. 그 핵심은 다음을 생성하는 것입니다. 학습 결과를 분석한 후 학습을 위한 새로운 과제.
하지만 영상에서 광고하는 FriS-Stolp 방식은 시도해보는 것도 재미있지만, R이나 Phyton에 구현되어 있는지 이해가 되지 않습니다.
중요도 - 트리를 구축할 때 특정 예측 변수의 알고리즘에 의해 선택 빈도를 기반으로 구축된 통계입니다. 이 표시기는 모델이 무엇으로 구성되어 있는지 나타냅니다. 예측 변수의 열거를 통해 다른 모델을 구축하고 여러 분할 후에 더 강력해질 수 있는 새로운 종속성과 관계를 찾을 수 있습니다.
중요도 - 트리를 구축할 때 특정 예측 변수의 알고리즘에 의해 선택 빈도를 기반으로 구축된 통계입니다. 이 표시기는 모델이 무엇으로 구성되어 있는지 나타냅니다. 예측 변수의 열거를 통해 다른 모델을 구축하고 여러 분할 후에 더 강력해질 수 있는 새로운 종속성과 관계를 찾을 수 있습니다.
귀하의 예측 변수는 트레이더로서의 경력 동안 생성된 많은 지표이므로 이 모든 불명예를 어떻게든 합리화하려는 강한 열망입니다. 나는 그런 문제가 없지만 이것이 아무데도 갈 수없는 길이라는 이해가 있습니다.
검색 엔진을 사용하고 git 허브에서 일부 코드를 찾았지만 작동하는지 여부가 명확하지 않았습니다.
따라서 이것을 이해하는 사람은 관심을 듣고 이 문제를 연구하기 위한 공동 활동을 위한 가능한 방법을 개발하는 것이 흥미로울 것입니다.
나는 뺨을 부풀리지 않고 건설적인 편이다.
Alexei, 당신은 파이썬이나 r-ku를 가르치고 거기에서 코딩을 시도할 것입니다 ... 저를 믿으십시오. 수천 개의 질문이 사라질 것입니다 ...
기능 선택 방법이 이미 테스트되고 작동하는 경우 효과를 테스트하는 요점은 무엇입니까? 그렇지 않으면 그들은 존재하지 않을 것입니다
문제는 기호를 거부하는 것이 아니라 기호 자체에서 10개의 표시기를 입력한 다음 파란색이 될 때까지 선택하면 모든 선택 알고리즘에서 동일한 결과를 얻을 수 있습니다.
영상에서 들으셨나요? 그들은 수만 개의 표지판 중에서 선택하고 거기에서 MGUA도 언급합니다. 일반적으로 우리는 수십억 개의 표지판을 만들고 열거하는 것에 대해 이야기하고 있습니다.
수백만 개의 아이디어를 생성하고 자동으로 확인하는 시스템에 대해 이야기해야 하는 것입니다. 이것이 핵심입니다. 이것은 개별 결정이며 기능 선택은 이 프로세스의 작은 마지막 부분이며 흥미로운 것은 없습니다. 알고리즘을 선택하고 가십시오. 할 이야기가 없습니다. 단지 흥미롭지 않을 뿐입니다.
아주 멋진 강의
https://www.youtube.com/watch?v=l30ejdQKGBg
아주 멋진 강의
https://www.youtube.com/watch?v=l30ejdQKGBg
봄에 이미 그룹을 포함한 기능 추가/제거에 대한 접근 방식을 제안했는데 Maxim에 관심이 있기를 바랐지만 아쉬워요. 이전에 쓴 것처럼 이 접근 방식은 작동하지만 이제 순전히 실험을 위해 반자동 모드로 구현했지만 주기에서 작동하려면 R 또는 Phyton으로 구현해야 합니다. 그 핵심은 다음을 생성하는 것입니다. 학습 결과를 분석한 후 학습을 위한 새로운 과제.
하지만 영상에서 광고하는 FriS-Stolp 방식은 시도해보는 것도 재미있지만, R이나 Phyton에 구현되어 있는지 이해가 되지 않습니다.
봄에 그는 기능 추가/제거에 대한 접근 방식을 이미 제안했습니다.
이 방법은 흙과 같아서 여기에서 제공하는 것은 이해할 수 없습니다.
그러나 FriS-Stolp 방법은 시도하는 것이 흥미롭지만 R 또는 Phyton에 구현이 있는지 이해가 되지 않습니다.
저도 이해가 안되네요 :)
구글 같은게 있어요 ;)
봄에 이미 그룹을 포함한 기능 추가/제거에 대한 접근 방식을 제안했는데 Maxim에 관심이 있기를 바랐지만 아쉬워요. 이전에 썼던 것처럼 이 접근 방식은 작동하지만 이제 순전히 실험을 위해 반자동 모드로 구현했지만 주기에서 작동하려면 R 또는 Phyton에서 구현해야 합니다. 그 핵심은 다음을 생성하는 것입니다. 학습 결과를 분석한 후 학습을 위한 새로운 과제.
하지만 영상에서 광고하는 FriS-Stolp 방식은 시도해보는 것도 재미있지만, R이나 Phyton에 구현되어 있는지 이해가 되지 않습니다.
이 방법은 흙과 같아서 여기에서 제공하는 것은 이해할 수 없습니다.
거래와 관련된 작업에 대해 이러한 방법의 효율성을 테스트하도록 제안합니다.
저도 이해가 안되네요 :)
구글 같은게 있어요 ;)
자, 이 오만함은 무엇을 위한 것입니까?
검색 엔진을 사용하고 git 허브에서 일부 코드를 찾았지만 작동하는지 여부가 명확하지 않았습니다.
따라서 이것을 이해하는 사람은 관심을 듣고 이 문제를 연구하기 위한 공동 활동을 위한 가능한 방법을 개발하는 것이 흥미로울 것입니다.
나는 뺨을 부풀리지 않고 건설적인 편이다.
표준 기능 가져오기 가 있습니다. 이 정도면 충분합니다.
중요도 - 트리를 구축할 때 특정 예측 변수의 알고리즘에 의해 선택 빈도를 기반으로 구축된 통계입니다. 이 표시기는 모델이 무엇으로 구성되어 있는지 나타냅니다. 예측 변수의 열거를 통해 다른 모델을 구축하고 여러 분할 후에 더 강력해질 수 있는 새로운 종속성과 관계를 찾을 수 있습니다.
중요도 - 트리를 구축할 때 특정 예측 변수의 알고리즘에 의해 선택 빈도를 기반으로 구축된 통계입니다. 이 표시기는 모델이 무엇으로 구성되어 있는지 나타냅니다. 예측 변수의 열거를 통해 다른 모델을 구축하고 여러 분할 후에 더 강력해질 수 있는 새로운 종속성과 관계를 찾을 수 있습니다.
귀하의 예측 변수는 트레이더로서의 경력 동안 생성된 많은 지표이므로 이 모든 불명예를 어떻게든 합리화하려는 강한 열망입니다. 나는 그런 문제가 없지만 이것이 아무데도 갈 수없는 길이라는 이해가 있습니다.
배송 패키지에 포함된 표준 지표를 기반으로 모든 지표를 가지고 있더라도 전혀 그렇지는 않지만 가격의 파생 상품이며 유용한 정보를 전달할 수 있는 반면 많은 지표는 비정상성에 영향을 받지 않습니다.
사실 예측변수를 선택 하는 문제를 다른 방식으로 풀었지만, 최적의 조합을 찾는 것은 개방적이고 흥미로운 질문이다.
거래와 관련된 작업에 대해 이러한 방법의 효율성을 테스트하도록 제안합니다.
자, 이 오만함은 무엇을 위한 것입니까?
검색 엔진을 사용하고 git 허브에서 일부 코드를 찾았지만 작동하는지 여부가 명확하지 않았습니다.
따라서 이것을 이해하는 사람은 관심을 듣고 이 문제를 연구하기 위한 공동 활동을 위한 가능한 방법을 개발하는 것이 흥미로울 것입니다.
나는 뺨을 부풀리지 않고 건설적인 편이다.
Alexei, 당신은 파이썬이나 r-ku를 가르치고 거기에서 코딩을 시도할 것입니다 ... 저를 믿으십시오. 수천 개의 질문이 사라질 것입니다 ...
기능 선택 방법이 이미 테스트되고 작동하는 경우 효과를 테스트하는 요점은 무엇입니까? 그렇지 않으면 그들은 존재하지 않을 것입니다
문제는 기호를 거부하는 것이 아니라 기호 자체에서 10개의 표시기를 입력한 다음 파란색이 될 때까지 선택하면 모든 선택 알고리즘에서 동일한 결과를 얻을 수 있습니다.
영상에서 들으셨나요? 그들은 수만 개의 표지판 중에서 선택하고 거기에서 MGUA도 언급합니다. 일반적으로 우리는 수십억 개의 표지판을 만들고 열거하는 것에 대해 이야기하고 있습니다.
수백만 개의 아이디어를 생성하고 자동으로 확인하는 시스템에 대해 이야기해야 하는 것입니다. 이것이 핵심입니다. 이것은 개별 결정이며 기능 선택은 이 프로세스의 작은 마지막 부분이며 흥미로운 것은 없습니다. 알고리즘을 선택하고 가십시오. 할 이야기가 없습니다. 단지 흥미롭지 않을 뿐입니다.