Aprendizado de máquina no trading: teoria, prática, negociação e não só - página 2125
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? leitura tópica ))))
ali , o início da obra:
http://www.ievbras.ru/ecostat/Kiril/Library/Book1/Content0/Content0.htm#Ref
Estás mesmo a ler isto?
o ponto é que foi escrito sem qualquer poder de computação e lógica em primeiro lugar, e, como foi notado, funciona) muita água, claro, mas você mesmo pode peneirar através dela. E o início, bem, esse é o momento, sem o início do livro não teria sido. Você pode levá-lo em conta também)
http://gmdh.net/articles/theory/bookInductModel.pdf
uma grande vantagem é que os modelos lineares convergem sempre para um mínimo local. É por isso que o método ainda é relevante.
viu este livro há uns anos atrás.
Parece que... Sim, é fascinante, mas qual é o verdadeiro objectivo? Se o objectivo é escrever um diploma ou um doutoramento - sim, é um livro de administração.
se o objectivo é a série cronológica - este livro é sobre outra coisa, sobre a invenção da floresta aleatória no início do desenvolvimento de computadores
imho, mesmo conjuntos de NS pouco habituados à aplicação na prática, como trabalhar com BP? bem, como opção para bagunçar um monte de NS, e no final você recebe o autoecoder? - Duvido que mesmo uma rede convolucional possa ser obtida com este livro.
Vorontsov é um conhecimento antigo mais relevante, e processamento de dados - estou mastigando alguns cursos online sobre BP - há algo nele ;)
Se todos os pontos do teste e do trem estiverem classificados em uma lista comum (reordenados de acordo com algum padrão), significa que estão misturados. O meu entendimento é o seguinte. O teste não deve ser misturado de forma alguma com a bandeja.
Se os pontos são independentes (sem autocorrelação), você pode e deve misturá-los
na verdade, é assim que a floresta aleatória funciona.
viu este livro há uns anos atrás.
na aparência... bem, sim, é fascinante, mas realmente - porquê? se o objectivo é escrever um diploma ou um doutoramento - sim, é um livro de secretária
se o objectivo é a série cronológica - este livro é sobre outra coisa, sobre a invenção da floresta aleatória no início do desenvolvimento de computadores
imho, mesmo conjuntos de NS pouco habituados à aplicação na prática, como trabalhar com BP? bem, como opção um monte de NS, e no final você recebe o autoecoder? - Duvido que mesmo uma rede convolucional possa ser obtida com este livro.
conhecimento antigo, Vorontsov é mais relevante, e o processamento de dados - terminei de estudar os cursos online sobre BP - tem algo nele ;)
Do que estás a falar? Estás bêbado ou quê?
Pergunte a Vorontsov quem é Ivakhnenko para ele...
se os pontos forem independentes (sem autocorrelação), a mistura é possível e necessária
na verdade, é assim que funciona uma floresta aleatória
As séries temporais têm 2-3 pontos muito correlacionados em cada lado. Isto é, a condição de independência não é cumprida.
Existem métodos especiais de sesplicação para as séries cronológicas, que levam tudo em conta
As séries temporais têm 2-3 pontos muito correlacionados em cada lado. Isto é, a condição de independência não é cumprida.
é possível remover estas duplicações, começará a trabalhar com os novos dados, mas o spread não será coberto
Se os pontos forem independentes (sem autocorrelação), a mistura é possível e necessária
não
este não é o propósito da ACF na estimativa da BP
A autocorrelação pode não estar presente para o atraso = 1, mas pode estar presente para outros atrasos
e a estimativa ACF não é uma avaliação de dependências de atraso, mas apenas uma forma de identificar o modelo do processo - após decidirmos a que processo a BP se relacionará, iniciamos o pré-processamento dos dados - ou usando a própria BP ou usando a sua amostra de desfasamentos
não
sim
antes de
depois da decorrelação a que o sobretreinamento está indo. A seriedade das marcas também deve ser tida em conta.
é possível remover estas duplicações, funcionará imediatamente sobre os novos dados, mas a propagação não será coberta