Aprendizado de máquina no trading: teoria, prática, negociação e não só - página 494
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Leia Heikin Neural Networks e a teoria de Bishop em inglês - sem tradução, mas parece estar para breve.
É simples. O comércio aleatório para entrada, e os resultados para saída. O método Monte Carlo é chamado, e não é muito rápido por si só. E a sistematização é uma tarefa do Sistema Nacional.
Bem, há algum nome especial para a NS? Como uma rede neural de recozimento estocástico de tipo desconhecido, com ou sem um professor, e otimizando entradas em vez de saídas :))) Vou ler alguns livros,
Heikin "NS Curso Completo Segunda Edição" está disponível em russo.
Bem, há algum nome especial para a própria NS? Como uma rede neural de recozimento estocástico de aprendizagem pouco clara com ou sem um professor, e otimizando as entradas em vez das saídas :)))) Vou ler livros,
Haikin "NS Curso Completo Segunda Edição" está disponível em russo
Heikin é, Bishop não está disponível em russo.
NS é o MLP habitual, o treino é o BP habitual, apenas com reajustes manuais regulares ao longo do caminho. Se tais reajustes não forem feitos, ou apenas baralhando a amostra, aprende-se muito rapidamente, mas funciona bem apenas nas sequências de aprendizagem.
Heikin está lá, Bishop não está disponível em russo.
O NS é o MLP habitual, o treino é o BP habitual, apenas com reajustes manuais regulares à medida que se vai avançando. Se você não fizer tais reajustes ou apenas embaralhar a amostra, ela aprende muito rápido, mas funciona bem (até mesmo perfeitamente) apenas na sequência de aprendizagem.
Por enquanto vou me contentar com o trabalho do Haykin. Sempre me limitando a artigos e descrições de modelos, os livros são supérfluos demais (então há espaço suficiente para vendas).
E o Haykin's é coisa antiga :) até agora vou fazer, sempre me limitei a artigos e descrições de modelos, os livros têm muitas coisas desnecessárias (para ter um volume para vender)
Falsa declaração. As florestas e os reforços não são diferentes das NS na extrapolação.
Todos os artigos com que me deparo dizem a mesma coisa
https://habrahabr.ru/company/ods/blog/322534/
http://alglib.sources.ru/dataanalysis/decisionforest.php
A extrapolação é difícil para as árvores! - coisas do Peter's stats
http://ellisp.github.io/blog/2016/12/10/extrapolation
Floresta Aleatória incapaz de prever fora dos dados de treinamento
https://www.quantopian.com/posts/random-forest-unable-to-predict-outside-of-training-data
Regressão florestal aleatória não prevendo dados superiores aos do treinamento
Todos os artigos com que me deparo dizem a mesma coisa
https://habrahabr.ru/company/ods/blog/322534/
http://alglib.sources.ru/dataanalysis/decisionforest.php
A extrapolação é difícil para as árvores! - coisas do Peter's stats
http://ellisp.github.io/blog/2016/12/10/extrapolation
Floresta Aleatória incapaz de prever fora dos dados de treinamento
https://www.quantopian.com/posts/random-forest-unable-to-predict-outside-of-training-data
Regressão florestal aleatória não prevendo dados superiores aos do treinamento
O lixo é escrito por pessoas incultas. Eles não ouviram falar de sobretreinamento, não têm idéia sobre datamining, não ouviram falar sobre preditores de ruído e não são bons em estimação de modelos. Eles são apenas uma espécie de snobs imaturos jogando jogos intelectuais.
O lixo é escrito por pessoas incultas. Eles não ouviram falar de reciclagem, não têm conceito de datamining, não ouviram falar de preditores de ruído e não são bons em estimar modelos. É o tipo de esnobes crescidos demais que jogam jogos mentais.
O que tem tudo isto a ver com extrapolação...
aqueles que escreveram RF na biblioteca de alglib também são pessoas sem instrução?
e os blogueiros também são coxo, aparentemente...
https://www.r-bloggers.com/extrapolation-is-tough-for-trees/
Todos são uns falhados, excepto a FA.
só os AC's foram ensinados.
;))
Todos são uns falhados, excepto a FA.
só os AC's foram ensinados.
;))
É assim que as pessoas usam a RF sem compreender os princípios, e depois dizem que não funciona. Pelo último artigo é óbvio que a RF não pode extrapolar, por isso só deve funcionar com dados familiares.
Infelizmente, mas eles estão errados e é normal não só para "ignorantes" e snobs, lembre-se Minsky e sua opinião autoritária sobre a "futilidade" de perseverantes multicamadas)))
Eu não falo de artigos sobre hubra, é o mesmo que lixo nos fóruns, 99,9% de publicidade e lixo 0,1% de pensamentos sensatos na forma implícita "entre as linhas".o homem deu um exemplo em R, em que lugar ele cometeu um erro? infelizmente eu não uso R, mas posso até reproduzi-lo eu mesmo