Aprendizado de máquina no trading: teoria, prática, negociação e não só - página 495
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Tudo bem, o resultado é zero, você tem sorte que em uma amostra tão pequena o resultado não é estatisticamente tendencioso. E você não precisa nem olhar para a equidade no gamão, ele pode ser feito facilmente como expoente sem variações.
O que, então, você é guiado ao escolher uma peça de cenário para um atacante?
Infelizmente, eles estão errados e isso é normal não só para "ignorantes" e snobs, lembre-se Minsky e sua opinião autoritária sobre a "futilidade" de perseverantes multicamadas)))
Não estou nem falando de artigos sobre Habra, é como lixo nos fóruns, 99,9% de publicidade, pop sci-fi e lixo explícito, 0,1% de idéias inteligentes na forma implícita "entre as linhas".Pessoalmente, sou um defensor da necessidade de compreender como funciona o algoritmo, de o fazer eu próprio e de utilizar bibliotecas da rede para a sua compilação.
E na rede são, na maioria das vezes, repostos sozinhos, etc., muitos vídeos, mas poucos exemplos de implementação concreta em código ou em código, mas em uma linguagem de programação desconhecida.
Todos são uns falhados, excepto a FA.
só os AC's foram ensinados.
;))
Não te posso deixar respirar facilmente... respira fundo e acalma-te.
o que tem tudo isto a ver com a extrapolação...
aqueles que escreveram RF na biblioteca de alglib são também pessoas sem instrução?
e os blogueiros estão sem a menor ideia
https://www.r-bloggers.com/extrapolation-is-tough-for-trees/
Quando nos referimos a pessoas com autoridade, isso significa que confiamos no resultado. Só podemos fazer isso a pessoas de grande reputação que publicam resultados em boas revistas com editores qualificados.
Como assim? Sobre o blog? É uma autoridade?
A tua ligação é uma referência clássica àqueles a quem eu chamo ignorantes.
O autor pega na regressão linear, um modelo extremamente limitado na aplicação, e argumenta algo lá.
Para a regressão linear, as propriedades dos dados de entrada são extremamente importantes, e é muito importante justificar que os resultados sejam confiáveis. Onde está isto no artigo?
É o básico da estatística, que se aplica a qualquer modelo.
É muito sucintamente formulado como um axioma de estatística (e toda a matemática, aliás): Ninhada SOBRE ENTRADA - ENTRADA da Ninhada.
A pessoa que não a conhece ou não a aplica na prática é, na minha opinião, um dos loucos densos, independentemente de conhecer ou não a palavra Parseptron.
Quando nos referimos a pessoas com autoridade, isso significa que confiamos no resultado. Você só pode fazer isso com pessoas de grande reputação que publicam resultados em boas revistas com editores qualificados.
Como assim? Sobre o blog? É uma autoridade?
A tua ligação é uma referência clássica àqueles a quem eu chamo ignorantes.
O autor pega na regressão linear, um modelo extremamente limitado na aplicação, e argumenta algo lá.
Para a regressão linear, as propriedades dos dados de entrada são extremamente importantes, e é muito importante justificar que os resultados sejam confiáveis. Onde está isto no artigo?
É o básico da estatística, que se aplica a qualquer modelo.
É muito sucintamente formulado como um axioma de estatística (e toda a matemática, aliás): Ninhada SOBRE ENTRADA - ENTRADA da Ninhada.
Uma pessoa que não sabe disso, ou que não o aplica na prática - na minha opinião, pertence aos loucos densos, independentemente de conhecer ou não a palavra perseptron.
Bolas, estiveram todos a beber?
A floresta sabe como extrapolar? Sim.
Faz isso bem? Não.
A floresta pode extrapolar? Sim.
Faz isso bem? Não.
RF ABSOLUTAMENTE não pode extrapolar, isto é devido à estrutura da árvore de decisão como mostrado no artigo acima
RF ABSOLUTAMENTE não sabe como se aproximar, isto se deve à estrutura da árvore de decisão como mostrado no artigo acima
Que chatice!
Extrapolação e aproximação são ABSOLUTAMENTE diferentes.
Não estás nada sóbrio?
Que chatice!
Extrapolação e aproximação são ABSOLUTAMENTE diferentes.
Não estás nada sóbrio?
Sim, eu misturei acidentalmente as palavras, porque eu estava lendo sobre aproximação naquele momento
Aqui está um exemplo interessante, eu já o coloquei neste tópico uma vez.
Neste caso, a extrapolação seria uma previsão fora da "nuvem de pontos conhecidos".
Se os pontos conhecidos estiverem bem agrupados, você pode ver que a extrapolação não é um problema para a maioria dos modelos.
Mas se os pontos conhecidos fossem dispostos de forma mais aleatória, sem aglomerados óbvios, então a previsão em si seria pior e a extrapolação não seria credível.
É tudo uma questão de preditores, se você colocar lixo no modelo você realmente não pode extrapolar bem.
Para forex é improvável que você encontre preditores ideais, eu nunca negociaria por extrapolação em dados financeiros.