Aprendizado de máquina no trading: teoria, prática, negociação e não só - página 2644

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Aqui, mesmo que você publique um graal pronto, em resposta, eles começarão a explicar ao autor que ele é um tolo)
 
secret graal pronto, em resposta eles começarão a explicar ao autor que ele é um tolo)

Nunca vi grails aqui, mas há muitas dicas vagas sobre possuir o Grande Mistério do Graal). Já comentei sobre esse tópico e o termo "tolo" aqui é praticamente um termo médico, não um palavrão).

 
mytarmailS #:

Vamos publicar algumas pesquisas, algumas ideias.

Estou pensando na possibilidade de combinar minha ideia com a ideia do algoritmo PRIM. Não tenho muito do que me gabar.

 
mytarmailS #:

Vamos publicar algumas pesquisas, ideias...

Já existe um artigo sobre clustering :) mas ele é inútil.

Tenho algumas idéias sobre como fazer um artigo sensato, mas ainda não o fiz. E perdi todas as fontes

Os prós já foram expressos - estável em novos dados. No lado negativo, as marcas são medíocres. Mas é possível chegar a um acordo.
 
secret graal pronto, em resposta, eles começarão a explicar ao autor que ele é um tolo).
Ahahahahaha... É verdade.
 
Aleksey Nikolayev #:

Estou pensando na possibilidade de combinar minha ideia com a ideia do algoritmo PRIM. Não tenho muito do que me gabar.

Qual é o frescor do Prim em comparação com outros que ainda não entendi?
 
Maxim Dmitrievsky #:
Já existe um artigo sobre clustering :) mas ele é inútil

Há algumas ideias sobre como criar um artigo sensato, mas ainda não o fiz. E perdi todas as fontes.

Os profissionais já se manifestaram - estável em novos dados. No lado negativo, as marcas são medíocres. Mas você pode chegar a um acordo.
Se você encontrar clusters em que um rótulo de classe domina fortemente o outro, esse cluster manterá as estatísticas em novos dados, em contraste com qualquer treinamento. Com um professor.
Tente encontrar esse tipo de agrupamento e você ficará agradavelmente surpreso.
 
mytarmailS #:
Ainda não entendi o que é o frescor de Prim em comparação com outros

Eu o considerei adequado como base para um algoritmo de seleção de uma região de trabalho em um conjunto de preditores. Em termos gerais, construo aproximações iniciais para regiões de cubo com base em minha ideia e, em seguida, tento ajustá-las com mais precisão.

Bem, otimizando apenas para obter lucro, o que leva a tentar melhorar o sistema aumentando artificialmente os falsos negativos.

Não existe uma teoria rigorosa e isso dificilmente é possível.

 
Aleksey Nikolayev #:

Considerei-a adequada como base para um algoritmo de seleção de uma região de trabalho em um conjunto de preditores. Em termos gerais, com base em minha ideia, construo aproximações iniciais para regiões de cubo e, em seguida, tento ajustá-las com mais precisão.

Bem, eu otimizo apenas pelo lucro, o que leva a uma tentativa de melhorar o sistema aumentando artificialmente os casos de falsos negativos.

Não existe uma teoria rigorosa e é improvável que isso seja possível.

Não estou entendendo...
Se você apenas treinar o Random Forest e escolher as melhores regras de acordo com o critério necessário, qual é a diferença?
A regra já é um caso especial de alguma situação e esses cubos já são levados em conta pela regra.
 
mytarmailS #:
Não entendo...
Se você apenas treinar um Random Forest e selecionar nele as melhores regras de acordo com o critério exigido, qual é a diferença?
A regra já é um caso especial de alguma situação e esses cubos já são levados em conta pela regra.

É bem possível que seja assim. Mas parece ser uma abordagem mais interpretável para comparação/seleção de recursos e otimização de metaparametros.

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