Aprendizado de máquina no trading: teoria, prática, negociação e não só - página 589
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Há um livro novo e bom sobre aprendizagem profunda. Infelizmente eu não posso fazer uma ligação aberta a ele, está no rutracker.org.
Aprendizagem profunda
Ano de publicação: 2018
Autor: Nikolenko S. I., Kadurin A. A., Arkhangelskaya E. О.
Gênero ou tema: Redes neurais
Editora: Peter
Série: Biblioteca do Programador
ISBN: 978-5-496-02536-2
Idioma: Russo
Formato: PDF
Qualidade: Texto reconhecido com erros (OCR)
Índice interactivo: Nenhum
Número de páginas: 479
Obrigado. Se tiver um link, por favor, envie-o para mim. Ainda não o procuro.
A classificação define um ponto no tempo em que uma troca é apenas estatisticamente promissora. Não é uma previsão. Ao contrário, é mais como o reconhecimento de padrões.
Mais uma vez: a combinação de preditores diz que haverá uma cláusula muito antes da próxima. Naturalmente, a VARIEDADE de tal evento é determinada, mas esta probabilidade é dividida em duas classes (com um professor binário). Pode fazê-lo numa base de 50/50, pode fazê-lo de forma diferente.
Não é uma previsão?
Obrigado. Se tiver um link para enviar uma mensagem privada, por favor. Ainda não foi encontrado.
Procura aqui.
Por uma taxa. O livro em questão custa 10 rublos. Então, é oficial.
Descarreguei-o para si, mas não o consigo anexar - ficheiro demasiado grande (18mb).
Procura aqui.
Por uma taxa. O livro em questão custa 10 rublos. Então, é oficial.
Eu fiz o download para você, mas não consigo anexá-lo - o arquivo é muito grande (18mb).
Mas baixe para Ya ou G disco plz, leia também.
e colocá-lo no meu G-drive ou J-drive, eu também o vou ler.
Parece estar aqui
Acho que está aqui dentro.
Sim, obrigado :) a propósito, também me foi recomendado a mim.
Há um livro novo e bom sobre aprendizagem profunda. Infelizmente não posso dar um link aberto, está no rutracker.org.
Aprendizagem em profundidade
Ano de publicação: 2018
Autor: Nikolenko S. I., Kadurin A. A., Arkhangelskaya E. O.
Gênero ou tema: Redes neurais
Editora: Peter
Série: Biblioteca do Programador
ISBN: 978-5-496-02536-2
Idioma: russo
Formato: PDF
Qualidade: Texto reconhecido com erros (OCR)
Índice interactivo: Nenhum
Número de páginas: 479
Olhei através dele, fiz uma leitura diagonal.
A impressão geral:
O livro não é mau, com exemplos concretos em Python em cada capítulo. Apenas começando a entrar em Ruthon, e a escolha de bibliotecas temáticas é um problema. A escolha, claro, está longe de estar limitada ao TensorFlow, mas o verdadeiro código Python dá muito.
Os assuntos que faltam em outros livros são cobertos. A literatura traduzida sobre o assunto é claramente escassa no momento. Em particular sobre redes incompletas e convolutivas. Algo com que também comecei a lidar recentemente.
Por outro lado, talvez, muitas generalidades. Não falo de um excursus histórico a partir de Wiener e Turing.
Talvez os livros estrangeiros (traduzidos) estejam melhor escritos. Mais uma vez, este livro é muito bom desde o início (desde a década de 90).
capítulos 9,10 são inflamáveis, q-learning e NN probabilístico
exactamente o que precisamos... a propósito, o haikin também tem
capítulos 9,10 são inflamáveis, q-learning e NN probabilístico
Heikin, a propósito...