예, 저는 학교 과정에서 수학을 압니다. 분석기하학(함수와 좌표축을 다룬다) 수업에서 한 선생님에게 "함수가 그래프에 곡선을 그리면 그래프의 곡선 을 따라 함수를 만들 수 있습니까? "라고 질문한 적이 있습니다. "아니오. 불가능합니다."라는 분명한 대답을 받았습니다. 이를 통해 나는 패턴을 수학적으로 기술할 수는 있지만 값에서 패턴을 생성한 공식을 얻는 것이 불가능하기 때문에 식별할 수 없다는 결론을 내렸습니다.
아마도 다른 수학적 도구가 있을 것입니다. 당신이 알고 있다면 말해.
정확하고 모호하지 않게 - 아니요. 그러나 일반적으로 임의의 데이터에서 함수를 가져오는 수단이 있습니다. "근사화"라고 합니다. 일반적으로 모든 기능을 데이터 중간에 넣을 수 있다는 사실 외에도 원래 데이터를 거의 완전히 반복할 수 있는 특수 기능(다항식, 시리즈 ...
그건 그렇고, Taylor, Maclaurin의 급수를 통해 모든 함수를 계산하는 방법이 오래되었습니다.
예, 저는 학교 과정에서 수학을 압니다. 분석기하학(함수와 좌표축을 다룬다) 수업에서 한 선생님에게 "함수가 그래프에 곡선을 그리면 그래프의 곡선 을 따라 함수를 만들 수 있습니까? "라고 질문한 적이 있습니다. "아니오. 불가능합니다."라는 분명한 대답을 받았습니다. 이를 통해 나는 패턴을 수학적으로 기술할 수는 있지만 값에서 패턴을 생성한 공식을 얻는 것이 불가능하기 때문에 식별할 수 없다는 결론을 내렸습니다.
아마도 다른 수학적 도구가 있을 것입니다. 당신이 알고 있다면 말해.
드미트리 페도세예프 :
정확하고 모호하지 않게 - 아니요. 그러나 일반적으로 임의의 데이터에서 함수를 가져오는 수단이 있습니다. "근사화"라고 합니다. 일반적으로 모든 기능을 데이터 중간에 넣을 수 있다는 사실 외에도 원래 데이터를 거의 완전히 반복할 수 있는 특수 기능(다항식, 시리즈 ...
그건 그렇고, Taylor, Maclaurin의 급수를 통해 모든 함수를 계산하는 방법이 오래되었습니다.
그리고 "거의"정확히 가능합니다. *** 그건 그렇고, 이것은 모스크바 지역의 과제이기도합니다. 어떻게 든이 정신, 흥미로운 과제에서 무언가를 스케치하려고 시도해야 할 것입니다.
2 Peter Konow: 사람들을 너무 즐겁게 하지 않기 위해 최소한 MO의 어퍼를 이해하는 것이 좋습니다. 읽고 셀 수 있는 사람은 MO의 기본을 이해할 수 있습니다. 약간의 노력만 하면 됩니다.
글쎄요, 그렇게 이해합니다. 여기 장난꾸러기, 떡치기, 이마 때리는데 답이 없네... 똑똑한 얼굴하고 웃는게 답이 아니다.
내가 이해하는 분야에서 나는 항상 설명하고 나서야 읽습니다.
1. OCHL과 그림 중 어느 데이터가 패턴 인식에 더 적합합니까? 차이가 있는지 없는지?
2. 왜 오랫동안 알고리즘 트레이딩에서 패턴 인식에 NN이 사용되지 않았습니까? NS에서 작동하고 발견된 패턴을 수정하는 "bool Head_n_showlders()"와 같은 기능은 어디에 있습니까?
알잖아?
1은 확실히 OCHL이지만, 예를 들어 기하급수적으로 증가하는 기간을 가진 모멘텀 또는 확률론과 같은 지표 팩인 웨이블릿으로 사전 처리됩니다.
2 특히 가격 패턴은 슬라이딩 컨볼루션(곱하기 및 더하기)을 사용하여 "이마에" 찾기가 더 쉽습니다. 여기서 NS는 특별히 필요하지 않습니다. NS와 MO는 입력에서 나가는 방법이 완전히 명확하지 않고 MO 자체가 특정 모델을 생성하지만 불행히도 다소 좁은 경계 내에서 생성할 때 필요합니다.
추신 그러나 일반적으로 한 차트에서 "머리와 어깨"와 같은 패턴은 넌센스이고 찾기는 쉽지만 아무 것도 예측하지 못합니다.
1은 확실히 OCHL이지만, 예를 들어 기하급수적으로 증가하는 기간을 가진 모멘텀 또는 확률론과 같은 지표 팩인 웨이블릿으로 사전 처리됩니다.
2 특히 가격 패턴은 슬라이딩 컨볼루션(곱하기 및 더하기)을 사용하여 "이마에" 찾기가 더 쉽습니다. 여기서 NS는 특별히 필요하지 않습니다. NS와 MO는 입력에서 나가는 방법이 완전히 명확하지 않고 MO 자체가 특정 모델을 생성하지만 불행히도 다소 좁은 경계 내에서 생성할 때 필요합니다.
추신 그러나 일반적으로 한 차트에서 "머리와 어깨"와 같은 패턴은 넌센스이고 찾기는 쉽지만 아무 것도 예측하지 못합니다.
알리악산드르 흐리신 :
1. 찾고자 하는 패턴의 종류에 따라 다릅니다. 분석을 위해 제출된 데이터 형식은 예상되는 패턴 집합에 최대한 가까운 것이 바람직합니다.
예를 들어, "머리와 어깨" 패턴을 설명하려면 지그재그 표시기 또는 여러 매개변수만 사용하는 것이 좋습니다.
패턴의 설명이 지그재그 인디케이터와 매우 유사함을 알 수 있다. 그러나 패턴은 예를 들어 다른 지표, 조합, 변환된 값 등을 통해 완전히 다른 성격을 가질 수 있습니다.
실제로. 먼저 국회에서 받은 답변을 어떻게 활용할 수 있을지 자문해 보죠. 결정을 내리기 위해 변환해야 하는지 등 그리고 나서야 패턴 자체가 중요하지 않지만 외관에 대한 시장의 반응이 중요하다는 것을 이해하게 될 것입니다. 그리고 이제 이 반응을 교환합니다. 그렇지 않으면 TC가 아닌 죽을 나옵니다.
NS와 거래합니다. 그리고 모두가 행복합니다. 수율은 예측과 크게 다르지만 긍정적이며 이것이이 비즈니스의 주요 사항입니다. 그리고 아무것도 .... NS 거기, 모든 것. 그것이 무엇인지 이해하지 못하는 사람들은 그들에 대해 불평하여이 도구에 대한 높은 기대치를 형성합니다. 그러나 당신이 그를 냉정하게보고 그의 힘을 올바르게 평가한다면. 국회가 할 수 있는 것과 할 수 없는 것. 그러면 연구자의 기대가 정당화됩니다. 그리고 내 게시물의 철자 분야에서 대화에 특히 호기심 많은 참가자. 오류를 찾지 않고 진술의 맨 아래에 도달하려고 노력하는 것이 더 나을 것입니다.
그 사람은 선생님과 함께 배우는 것과 없는 것의 차이를 이해하지 못하고 똑같은 말을 합니다. 미안하지만 그러한 지식으로 당신은 멀리 가지 않을 것입니다. 임호
Mihail Marchukajtes : 실제로. 먼저 국회에서 받은 답변을 어떻게 활용할 수 있을지 자문해 보죠. 결정을 내리기 위해 변환해야 하는지 등 그리고 나서야 패턴 자체가 중요하지 않지만 외관에 대한 시장의 반응이 중요하다는 것을 이해하게 될 것입니다. 그리고 이제 이 반응을 교환합니다. 그렇지 않으면 TC가 아닌 죽을 나옵니다.
NS와 거래합니다. 그리고 모두가 행복합니다. 수율은 예측과 크게 다르지만 긍정적이며 이것이이 비즈니스의 주요 사항입니다. 그리고 아무것도 .... NS 거기, 모든 것. 그것이 무엇인지 이해하지 못하는 사람들은 그들에 대해 불평하여이 도구에 대한 높은 기대치를 형성합니다. 그러나 당신이 그를 냉정하게보고 그의 힘을 올바르게 평가한다면. 국회가 할 수 있는 것과 할 수 없는 것. 그러면 연구자의 기대가 정당화됩니다. 그리고 내 게시물의 철자 분야에서 대화에 특히 호기심 많은 참가자. 오류를 찾지 않고 진술의 맨 아래에 도달하려고 노력하는 것이 더 나을 것입니다.
그 사람은 선생님과 함께 배우는 것과 없는 것의 차이를 이해하지 못하고 똑같은 말을 합니다. 미안하지만 그러한 지식으로 당신은 멀리 가지 않을 것입니다. 임호
당신의 진술에 적어도 어떤 본질이 있을 때, 나는 그것을 찾을 것입니다. 어떤 것을 이해할 수 없다고 해서 그것이 이단인 것은 아닙니다.
예, 저는 학교 과정에서 수학을 압니다. 분석기하학(함수와 좌표축을 다룬다) 수업에서 한 선생님에게 "함수가 그래프에 곡선을 그리면 그래프의 곡선 을 따라 함수를 만들 수 있습니까? "라고 질문한 적이 있습니다. "아니오. 불가능합니다."라는 분명한 대답을 받았습니다. 이를 통해 나는 패턴을 수학적으로 기술할 수는 있지만 값에서 패턴을 생성한 공식을 얻는 것이 불가능하기 때문에 식별할 수 없다는 결론을 내렸습니다.
아마도 다른 수학적 도구가 있을 것입니다. 당신이 알고 있다면 말해.정확하고 모호하지 않게 - 아니요. 그러나 일반적으로 임의의 데이터에서 함수를 가져오는 수단이 있습니다. "근사화"라고 합니다. 일반적으로 모든 기능을 데이터 중간에 넣을 수 있다는 사실 외에도 원래 데이터를 거의 완전히 반복할 수 있는 특수 기능(다항식, 시리즈 ...
그건 그렇고, Taylor, Maclaurin의 급수를 통해 모든 함수를 계산하는 방법이 오래되었습니다.
예, 저는 학교 과정에서 수학을 압니다. 분석기하학(함수와 좌표축을 다룬다) 수업에서 한 선생님에게 "함수가 그래프에 곡선을 그리면 그래프의 곡선 을 따라 함수를 만들 수 있습니까? "라고 질문한 적이 있습니다. "아니오. 불가능합니다."라는 분명한 대답을 받았습니다. 이를 통해 나는 패턴을 수학적으로 기술할 수는 있지만 값에서 패턴을 생성한 공식을 얻는 것이 불가능하기 때문에 식별할 수 없다는 결론을 내렸습니다.
아마도 다른 수학적 도구가 있을 것입니다. 당신이 알고 있다면 말해.정확하고 모호하지 않게 - 아니요. 그러나 일반적으로 임의의 데이터에서 함수를 가져오는 수단이 있습니다. "근사화"라고 합니다. 일반적으로 모든 기능을 데이터 중간에 넣을 수 있다는 사실 외에도 원래 데이터를 거의 완전히 반복할 수 있는 특수 기능(다항식, 시리즈 ...
그건 그렇고, Taylor, Maclaurin의 급수를 통해 모든 함수를 계산하는 방법이 오래되었습니다.
그리고 "거의"정확히 가능합니다. *** 그건 그렇고, 이것은 모스크바 지역의 과제이기도합니다. 어떻게 든이 정신, 흥미로운 과제에서 무언가를 스케치하려고 시도해야 할 것입니다.
2 Peter Konow: 사람들을 너무 즐겁게 하지 않기 위해 최소한 MO의 어퍼를 이해하는 것이 좋습니다. 읽고 셀 수 있는 사람은 MO의 기본을 이해할 수 있습니다. 약간의 노력만 하면 됩니다.
Кеша Рутов :
...
2 Peter Konow: 사람들을 너무 즐겁게 하지 않기 위해 최소한 MO의 어퍼를 이해하는 것이 좋습니다. 읽고 셀 수 있는 사람은 MO의 기본을 이해할 수 있습니다. 약간의 노력만 하면 됩니다.
글쎄요, 그렇게 이해합니다. 여기 장난꾸러기, 떡치기, 이마 때리는데 답이 없네... 똑똑한 얼굴하고 웃는게 답이 아니다.
내가 이해하는 분야에서 나는 항상 설명하고 읽을 때만 보냅니다.
1. OCHL과 그림 중 패턴 인식에 더 적합한 데이터는 무엇입니까? 차이가 있는지 없는지?
2. NN이 오랫동안 알고리즘 거래에서 패턴 인식에 사용되지 않은 이유는 무엇입니까? NS에서 작동하고 발견된 패턴을 수정하는 "bool Head_n_showlders()"와 같은 기능은 어디에 있습니까?
알잖아?
글쎄요, 그렇게 이해합니다. 여기 장난꾸러기, 떡치기, 이마 때리는데 답이 없네... 똑똑한 얼굴하고 웃는게 답이 아니다.
내가 이해하는 분야에서 나는 항상 설명하고 읽을 때만 보냅니다.
1. OCHL과 그림 중 패턴 인식에 더 적합한 데이터는 무엇입니까? 차이가 있는지 없는지?
2. NN이 오랫동안 알고리즘 거래에서 패턴 인식에 사용되지 않은 이유는 무엇입니까? NS에서 작동하고 발견된 패턴을 수정하는 "bool Head_n_showlders()"와 같은 기능은 어디에 있습니까?
알잖아?
1. 찾고자 하는 패턴의 종류에 따라 다릅니다. 분석을 위해 제출된 데이터 형식은 예상되는 패턴 집합에 최대한 가까운 것이 바람직합니다.
예를 들어, "머리와 어깨" 패턴을 설명 하려면 지그재그 표시기 또는 여러 매개변수만 사용하는 것이 좋습니다.
패턴의 설명이 지그재그 인디케이터와 매우 유사함을 알 수 있다. 그러나 패턴은 예를 들어 다른 지표, 조합, 변환된 값 등을 통해 완전히 다른 성격을 가질 수 있습니다.
2. 위에서 언급했듯이 패턴을 찾는 데 더 적합한 방법이 있습니다.
패턴이 데이터 자체에서 멀어질수록 패턴을 찾기가 더 어렵습니다.
글쎄요, 그렇게 이해합니다. 여기 장난꾸러기, 떡치기, 이마 때리는데 답이 없네... 똑똑한 얼굴하고 웃는게 답이 아니다.
내가 이해하는 분야에서 나는 항상 설명하고 나서야 읽습니다.
1. OCHL과 그림 중 어느 데이터가 패턴 인식에 더 적합합니까? 차이가 있는지 없는지?
2. 왜 오랫동안 알고리즘 트레이딩에서 패턴 인식에 NN이 사용되지 않았습니까? NS에서 작동하고 발견된 패턴을 수정하는 "bool Head_n_showlders()"와 같은 기능은 어디에 있습니까?
알잖아?
1은 확실히 OCHL이지만, 예를 들어 기하급수적으로 증가하는 기간을 가진 모멘텀 또는 확률론과 같은 지표 팩인 웨이블릿으로 사전 처리됩니다.
2 특히 가격 패턴은 슬라이딩 컨볼루션(곱하기 및 더하기)을 사용하여 "이마에" 찾기가 더 쉽습니다. 여기서 NS는 특별히 필요하지 않습니다. NS와 MO는 입력에서 나가는 방법이 완전히 명확하지 않고 MO 자체가 특정 모델을 생성하지만 불행히도 다소 좁은 경계 내에서 생성할 때 필요합니다.
추신 그러나 일반적으로 한 차트에서 "머리와 어깨"와 같은 패턴은 넌센스이고 찾기는 쉽지만 아무 것도 예측하지 못합니다.
1은 확실히 OCHL이지만, 예를 들어 기하급수적으로 증가하는 기간을 가진 모멘텀 또는 확률론과 같은 지표 팩인 웨이블릿으로 사전 처리됩니다.
2 특히 가격 패턴은 슬라이딩 컨볼루션(곱하기 및 더하기)을 사용하여 "이마에" 찾기가 더 쉽습니다. 여기서 NS는 특별히 필요하지 않습니다. NS와 MO는 입력에서 나가는 방법이 완전히 명확하지 않고 MO 자체가 특정 모델을 생성하지만 불행히도 다소 좁은 경계 내에서 생성할 때 필요합니다.
추신 그러나 일반적으로 한 차트에서 "머리와 어깨"와 같은 패턴은 넌센스이고 찾기는 쉽지만 아무 것도 예측하지 못합니다.
1. 찾고자 하는 패턴의 종류에 따라 다릅니다. 분석을 위해 제출된 데이터 형식은 예상되는 패턴 집합에 최대한 가까운 것이 바람직합니다.
예를 들어, "머리와 어깨" 패턴을 설명하려면 지그재그 표시기 또는 여러 매개변수만 사용하는 것이 좋습니다.
패턴의 설명이 지그재그 인디케이터와 매우 유사함을 알 수 있다. 그러나 패턴은 예를 들어 다른 지표, 조합, 변환된 값 등을 통해 완전히 다른 성격을 가질 수 있습니다.
2. 위에서 언급했듯이 패턴을 찾는 데 더 적합한 방법이 있습니다.
패턴이 데이터 자체에서 멀어질수록 패턴을 찾기가 더 어렵습니다.
알았습니다. 덕분에. 나는 공부할 것이다.
실제로. 먼저 국회에서 받은 답변을 어떻게 활용할 수 있을지 자문해 보죠. 결정을 내리기 위해 변환해야 하는지 등 그리고 나서야 패턴 자체가 중요하지 않지만 외관에 대한 시장의 반응이 중요하다는 것을 이해하게 될 것입니다. 그리고 이제 이 반응을 교환합니다. 그렇지 않으면 TC가 아닌 죽을 나옵니다.
당신의 진술에 적어도 어떤 본질이 있을 때, 나는 그것을 찾을 것입니다. 어떤 것을 이해할 수 없다고 해서 그것이 이단인 것은 아닙니다.
그리고 어디로 갔습니까? 매우 명확하게 볼 수 있습니다. 얼마나 거친 결론입니다.
신경망은 이미지를 분류하고 분류하도록 훈련될 수 있지만, 이 또는 그 이미지를 카탈로그의 특정 범주와 연관시킬 확률의 기준에 따라 이러한 일이 발생합니다. 이것은 모든 신경망의 가능한 오류를 포함합니다.
이미 암기된 이미지는 결국 그에 대한 반응에 대한 반응의 악화된 결과와 함께 스크리닝에 올 것이므로 모든 신경망의 성공은 이에 효과적인 이미지 목록을 정확히 기억하는 보드의 순간적인 내용으로 구성됩니다. 아주 두 번째. 확장 기반은 플러스보다 마이너스에 가깝습니다.