Aprendizado de máquina no trading: teoria, prática, negociação e não só - página 910
Você está perdendo oportunidades de negociação:
- Aplicativos de negociação gratuitos
- 8 000+ sinais para cópia
- Notícias econômicas para análise dos mercados financeiros
Registro
Login
Você concorda com a política do site e com os termos de uso
Se você não tem uma conta, por favor registre-se
Onde obter documentação?
Instale o RStudio e você ficará feliz: pacotes, documentação, exemplos, teoria e publicações
Este não pode ser o caso por definição. Cada execução da rede neural ELM gera uma rede com pesos iniciados aleatoriamente e não utiliza backprop. Leia a descrição deste modelo específico de rede neural.
E que NS em R são treináveis? E em quais você pode alterar os parâmetros de treinamento no decorrer da peça, por exemplo, para o recozimento manual?
Instale o RStudio e você ficará satisfeito com os pacotes, documentação, exemplos, teoria e publicações.
Obrigado! Agora vou colocá-lo e ver, o que me fará feliz :)
E se procurares bons preditores num conjunto desta maneira:
1. Reduzir o número de preditores até que seja impossível treinar o modelo (3-5), obtemos um conjunto limitado de
2. Tente cada preditor com um conjunto inicial limitado, e conserte o resultado
Decidir quais modelos com preditor adicionado dão o melhor resultado como bom/útil.
Este método vai funcionar?
Barabashkin, você apagou o seu post? Admita-o))))
Comunicar culturalmente e serão evitadas sanções :)
Che Teacher, você recebe quatro modelos, por exemplo com probabilidades 0,51, 0,55, 0,52, 0,59.
Você passa o limiar de 0,5 ou algo semelhante e recebe sinais 0-1 e se pergunta se tudo é igual?))
Não fiques triste Sensei, vai correr tudo bem, mas não é exactamente 12 hilariante...
Bem, na verdade eu tenho modelos com R-score de pelo menos 0,71, isto é, em primeiro lugar, e em segundo lugar eu pego a média de dois polinómios do comitê. E sim, no final do dia, os sinais são todos iguais. Os sinais mudam se eu mudar o intervalo de treino...
Quais NS em R são ensináveis? E em quais parâmetros de aprendizagem podem ser alterados no decorrer da peça, por exemplo, para o recozimento manual?
1. No pacote darch(v0.12.0) a finetuning pode ser feita repetidamente em um novo lote de dados. Há quanto tempo é que isto não foi testado.
Em keras/tensorflow todos os modelos são treináveis a partir de qualquer fase do treino anterior. É claro que os resultados intermediários do treinamento têm que ser salvos.
2. Que tipo de jogo você quer mudar os parâmetros de treinamento e quais deles? O que é recozimento manual?
Boa sorte.
Bem, na verdade eu tenho modelos com R-score de pelo menos 0,71, isto é, em primeiro lugar, e em segundo lugar eu pego a média de dois polinómios do comitê. E sim, no final do dia, os sinais são todos iguais. Os sinais mudam se eu alterar o intervalo de treino...
Pode testar o meu conjunto de preditores para ver se têm significado nas suas combinações no seu guião?
Em keras, todos os modelos são treináveis, e a partir de qualquer fase do treino anterior. Naturalmente, é necessário salvar resultados de aprendizagem intermediários.
Onde posso ler sobre requalificação no interior? Pensei que só os Bayesianos são requalificáveis.
Pode testar o meu conjunto de preditores para ver se têm significado nas suas combinações no seu guião?
Não há problema. Vá em frente. Avisa apenas que o alvo deve ser equilibrado...