Aprendizado de máquina no trading: teoria, prática, negociação e não só - página 1291
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Não se pode estudar todo o software). Você pode fazer com uma coisa - R, Python ou algo mais. Pára em alguma coisa. E isso é o suficiente. A menos que tenha de ser.)
Especialistas em botânica, todos os tipos de árvores e florestas podem construir algo, bem, pelo menos diagonal ou oblíquo? Em todos os espécimes vejo apenas combinações de divisões horizontais-verticais.
Você não pode aprender todo o software). Você pode se contentar com uma coisa - R, Python ou algo mais. Já chega. Bem, a menos que tenha de ser.)
Especialistas em botânica, todos os tipos de árvores e florestas podem construir qualquer coisa, bem, pelo menos diagonal ou oblíqua? Em todos os espécimes vejo apenas combinações de divisões horizontais-verticais.
eles não podem... ele não gosta de ovais desde que era criança, ele desenha ângulos desde criança. Há divisões binárias, não sigmóides.
o impulso parece ser capaz, mas não tenho a certezanão parecem... ele não gosta da oval desde criança, ele desenha ângulos desde criança. São rachaduras binárias, não sigmóides.
Eu não quero um quadrado paralelepédico, mas pelo menos um polígono. Não podia 2x+3u-7z > N? É apenas um plano inclinado. Como é que eu sei antecipadamente que tal divisão é a melhor.
Eu não quero um paralelepípedo quadrado, mas pelo menos um polígono. Não podia 2x+3u-7z > N? É apenas um avião. Como é que eu sei com certeza que tal divisão está certa.
É claro que é melhor alimentar a árvore com características prontas para classificação, mas a extração dessas características, ou seja, a criação de preditores, é uma tarefa viável para as redes neurais.
A propósito, talvez existam redes neurais para aglomeração quando a tarefa é encontrar características mais complicadas na amostra transformada de outras simples?
Eu não quero um paralelepípedo quadrado, mas pelo menos um polígono. Não podia 2x+3u-7z > N? É apenas um avião. Como é que eu sei com certeza que tal divisão está certa.
Não funciona bem em pontos linearmente separados conhecidos, senão dizem que não faz diferença. Algo ouviu dizer que a floresta é mais utilizada para a busca de "padrões" desconhecidos, enquanto o NS é utilizado para o processamento de sinais conhecidos.
A propósito, talvez existam redes neurais para agrupamento, onde a tarefa é encontrar um recurso mais complexo transformado de outros recursos simples em uma amostra?
É uma tarefa bastante exequível para a NS. A questão está na preparação dos dados e se há algo para pesquisar e transformar? Caso contrário, os NS encontrarão algo que realmente não existe, porque qualquer dado terá sempre algumas regularidades). Aprenderá perfeitamente e encontrá-los-á com firmeza, mas apenas com esta PA). Em outros VRs isso simplesmente não existe, e NS vai falar bobagens. Alguns confundem isso com requalificação.
É uma tarefa bastante exequível para a NS. A questão é sobre a preparação dos dados e se há alguma coisa a procurar e transformar. Caso contrário, NS encontrará algo que realmente não existe, porque sempre haverá algumas regularidades em qualquer dado). Aprenderá perfeitamente e encontrá-los-á com firmeza, mas apenas com esta PA). Em outros VRs isso simplesmente não existe, e NS vai falar bobagens. Algumas pessoas confundem isto com sobretreinamento.
Ao invés de falar em transformação e generalização de preditores, por exemplo, para simplificar, temos 2 preditores e realizar entre eles qualquer operação matemática não complicada leva à mesma resposta, é a sua característica comum para definição em um cluster, bem primitivamente - número em grau zero, mas pode haver algumas dessas transformações devido a fórmulas em neurônios e princípio NS.
Tais aglomerados, como características adicionais, podem melhorar a classificação de árvores/floresta/arbustos já existentes.Se você sabe disso, e ele realmente existe (vamos chamá-lo: o ciclo de desenvolvimento de um fenômeno, que novamente é um evento regularmente recorrente), então você pode facilmente usá-lo.
Só consigo ver tais coisas na história, quando as coisas já aconteceram. Em tempo real, eu passo.) A propósito, é comum identificarmos um sinal só depois de estar terminado. No processamento de sinais, este é frequentemente o caso.
Porquê só na história?
estamos olhando para volumes
o número máximo de carrapatos é sempre o mesmo
podemos facilmente prever e definir o momento em que uma tendência ou uma estratégia plana irá funcionar
Porquê só na história?
olhar para os volumes
número máximo de carrapatos sempre ao mesmo tempo
Podemos facilmente prever e fixar o tempo, quando uma tendência ou uma estratégia plana vai funcionar
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Volumes ajudam a prever a mudança de estado de tendência para plano, mas não "sem dificuldade", em geral, prever o estado "tendência / plano" não é muito mais preciso do que a direção do próximo incremento, por unidade de tempo, em torno de 57% de precisão, o que estava falando de alguns números incríveis, claramente o resultado de um erro.