Вы упускаете торговые возможности:
- Бесплатные приложения для трейдинга
- 8 000+ сигналов для копирования
- Экономические новости для анализа финансовых рынков
Регистрация
Вход
Вы принимаете политику сайта и условия использования
Если у вас нет учетной записи, зарегистрируйтесь
Вы чего такие ранимые
Что один что второй вместо того чтобы читать спец. литературу по теме , пользуться чатом гпт и считают свой подход к изучению глубоким :-О
Поколение пепси мать его ))))
Что один что второй вместо того чтобы читать спец. литературу по теме , пользуться чатом гпт и считают свой подход к изучению глубоким :-О
Поколение пепси мать его ))))
Прикольно. Смысл заменить стандартный BB в том, чтобы получить значения раньше?
Заменить стандартный цели не было - это проверка качества нейросети, а цель = узнать заранее начало и конец флета.
Про обучение...
Пару лет назад встретил такое выражение на обычном (не техническом сайте): базы данных на основе нейросетей.
В общем я с этим термином согласился для себя. Сам деревьями занмаюсь - база данных на основе деревьев тоже применима.
1 лист в дереве = 1 строке в базе данных.
Отличия:
Преимущества деревьев перед БД: обобщение и быстрый поиск нужного листа - не надо перебирать миллион строк, до листа можно добраться, через несколько сплитов.
Кластеризация тоже обобщает. Kmeans - по близости примеров к центру кластера, др. методы по другому. Тоже можно поделить на макс число кластеров = числу примеров и получится аналог БД/листьев без обобщения.
В итоге: обучение дерева = это запоминание/запись примеров, как в базе данных. Если остановили деление/обучение раньше максимально точного запоминания, то запомнили с обобщением.Нейросети более сложно понять и осознать, но по сути тоже база данных, хоть и не такая очевидная, как листья и кластеры.
Андрей конечно хочет подвести к тому, что обучение это оптимизация. Нет - это запоминание. Но оптимизация тоже присутствует. Можно оптимизацией перебрать варианты с глубиной обучения, методы сплитов и т.д. На каждом шаге оптимизации будет происходить обучение отдельной модели. Но обучение не есть оптимизация. Это запоминание.
Про обучение...
Пару лет назад встретил такое выражение на обычном (не техническом сайте): базы данных на основе нейросетей.
В общем я с этим термином согласился для себя. Сам деревьями занмаюсь - база данных на основе деревьев тоже применима.
1 лист в дереве = 1 строке в базе данных.
Отличия:
Преимущества деревьев перед БД: обобщение и быстрый поиск нужного листа - не надо перебирать миллион строк, до листа можно добраться, через несколько сплитов.
Кластеризация тоже обобщает. Kmeans - по близости примеров к центру кластера, др. методы по другому. Тоже можно поделить на макс число кластеров = числу примеров и получится аналог БД/листьев без обобщения.
В итоге: обучение дерева = это запоминание/запись примеров, как в базе данных. Если остановили деление/обучение раньше максимально точного запоминания, то запомнили с обобщением.Нейросети более сложно понять и осознать, но по сути тоже база данных, хоть и не такая очевидная, как листья и кластеры.
Андрей конечно хочет подвести к тому, что обучение это оптимизация. Нет - это запоминание. Но оптимизация тоже присутствует. Можно оптимизацией перебрать варианты с глубиной обучения, методы сплитов и т.д. На каждом шаге оптимизации будет происходить обучение отдельной модели. Но обучение не есть оптимизация. Это запоминание.
Переобучение - запоминание. Запоминание и обобщение - ближе к обучению :)
Обобщение - скорее недообучение. Т.е. запомнили, но не абсолютно точно (еще и соседей туда приобщили...). Почти, как школьник - троечник))
Но если запоминаем что-то определяемое законом (например Ома), то переобучения не будет, легче получить недообучение, если примеров будет мало, а их бесконечное число.
Для трейдинга, где закономерности почти отсутствуют и зашумлены, абсолютно точное запоминание вместе с шумам приведет к проигрышу.Почему-то это назвали переобучением. Точное запоминание само по себе не вредно, как в случае обучения закономерностям. А вот запоминание шума/мусора - пользы не приносит.
Обобщение - скорее недообучение. Т.е. запомнили, но не абсолютно точно (еще и соседей туда приобщили...). Почти, как школьник - троечник))
Но если запоминаем что-то определяемое законом (например Ома), то переобучения не будет, легче получить недообучение, если примеров будет мало, а их бесконечное число.
Для трейдинга, где закономерности почти отсутствуют и зашумлены, абсолютно точное запоминание вместе с шумам приведет к проигрышу.Почему-то это назвали переобучением. Точное запоминание само по себе не вредно, как в случае обучения закономерностям. А вот запоминание шума/мусора - пользы не приносит.