Aprendizado de máquina no trading: teoria, prática, negociação e não só - página 1238
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Tudo é praticamente o mesmo: rf, xgboost, SVM, GLM, nnet.
Em alguns locais um modelo é melhor que o outro, em outros pior - todas as unidades por cento.
A impressão é que o erro do modelo é, na realidade, o erro do par de variáveis preditor-alvo. Há um certo limite além do qual nenhum truque pode saltar, mas é fácil arruiná-lo, você pode passar por um par promissor
Não tenho que me preocupar... o meu objectivo é verificar a biblioteca de algibeiras através de terceiros, para ter a certeza que funciona correctamente ou é apenas uma implementação estranha
Talvez eu esteja preocupado com a implementação, e realmente só pode haver uma melhoria significativa tomando um modelo, ou algumas outras nuances que não estão claras neste momento
Eu não sei o número de colunas de antemão... e não estão escritas em arquivos as arrays de estruturas com arrays dinâmicos dentro? ) Isto é uma confusão...
você só precisa salvar um array de 2-d, cuja contagem de colunas não é conhecida antecipadamente
arrays dinâmicos não podem ser escritos usandoFileWriteArray()
significa escrever o array elemento por elemento no arquivo, alternativamente, você pode abrir o arquivo e montar o array por strings em uma string com um delimitador " , " e então escrever cada string no arquivo .csv
arrays dinâmicos não podem ser escritos usandoFileWriteArray()
significa escrever o array elemento por elemento no arquivo, como uma alternativa para abrir o arquivo e montar o array por strings em uma string com um delimitador " , " e então escrever cada string no arquivo .csv
Sim, isso parece bem, vou tentar
Há dois anos atrás escrevi aqui Maximka que NS é um brinquedo como uma bomba nuclear. Que se qualquer outro modelo der resultados pelo menos satisfatórios, não é recomendado o uso de NS - eles encontram algo que não existe e você não pode fazer nada sobre isso.
As árvores são uma coisa boa, mas é melhor usar andaimes.
Eu realmente me interessei por estas coisas há cerca de 2 anos atrás ) depois desisti por um ano e agora estou de volta.
Agora sei um monte de palavras novas.
Na verdade, eu comecei a me interessar por essas coisas há 2 anos) depois desisti por um ano e agora estou de volta.
mas agora sei um monte de palavras novas.
Também está certo.
Permita-me discordar.
Dos programadores/codificadores neste momento, os índios são os mais fortes. Não brinca - tive a honra de trabalhar com eles em vários projectos.
Portanto, minhas últimas esperanças de encontrar o NeuroGraal estão com Max e seu aprendiz indiano. Os dois vão invadir o mercado, e o hindu, sendo por natureza um homem profundamente religioso e cheio de compaixão pelos necessitados, vai simplesmente distribuí-lo a todos.
Com um NS ou quê?
Forex não podia usar a neurônica no momento de sua criação porque os computadores eram fracos.
E, como sabe, combate o fogo com fogo.
46 anos de história.
As majors ainda existem exactamente como eram quando nasceram. Então tudo é simples até hoje.
Mas eu não recomendaria as cruzes no ofício, é um passeio de bolo total... E os 5 dígitos também estão às suas ordens...
O graal está no cérebro de todos, com muitos neurónios.
Mais uma vez, com seus olhos, com seus olhos e só então conclusões matemáticas e fórmulas, e só as suas próprias, pois não há as corretas em nenhum lugar ...
Tudo o que pode ser lido é uma tentativa de usar a mesma função em geral: uma linha, ou + ao seu grau de evolução do eixo x ou eixo y com um coeficiente + média. Isto é TUDO utopia.
quem já está no... oops, desculpa, apanhei o jeito de R e python, podes ensinar-me alguma coisa neste cenário? enquanto eu lido com o impulso :)
Num teste de comboio, decomponha-o por si só em qualquer proporção. Interessante ver os erros no teste de diferentes modelos e comparar com a soja
O conjunto de dados é pequeno 600 linhas
quem já está no... oops, desculpa, apanhei o jeito de R e python, podes ensinar-me alguma coisa neste cenário? enquanto eu lido com o impulso :)
Num teste de comboio, decomponha-o por si só em qualquer proporção. Interessante ver os erros no teste de diferentes modelos e comparar com a soja
O conjunto de dados é pequeno 600 linhas
O conjunto de dados é bastante pequeno, a precisão é de cerca de 55% (+-3%)
O conjunto de dados é muito pequeno, a precisão é de cerca de 55% (+-3%)
Eu tenho uma classe menor. Err 0.14\0.4