Машинное обучение в трейдинге: теория, модели, практика и алготорговля - страница 3039
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
А можно пиджак сшить: подогнать рукава к разной длине рук, точно подогнать под горб и красиво обыграть комок нервов спереди. И будет пиджак. В этом разница наших подходов. Да здравствуют портные!
Ошибка классификации (как вычислялась?)
А есть варианты? ))))
изучайте
https://www.arxiv-vanity.com/papers/1910.13051/
В статье много ссылок на другие state-of-the-art методы классификации временных рядов, способы выделения сигналов и паттернов.
Про неэффективности ничего нет, но это, как говорится, домашняя работа
попробовал сгенерить x10 и x100 фичей из исходных. Ошибка больше, чем на исходном датасете + скорость обучения страдает
в утиль
но экспириенс с numba положительный, очень быстро считает ядраА есть варианты? ))))
Что Вы все время вопросом на вопрос...
Что самое прикольное , сам анализ и картинка сделаны на R ))
сообщество задр сильных ИИшников
1 В статье(или просто странице сайта) сразу видно, на какое место в материале хочешь обратить внимание. Видео этим похвастаться не может.
2 Текст проще перевести на любой язык. (И текст перевода воспринимается сразу, а голос нужно весь прослушать).
3 Из текста можно скопировать часть кода для экспериментов.
сообщество задр сильных ИИшников
На этом канале кроме Редозубова слушать некого
Кто-нибудь пробовал DMwR::SMOTE?
Выравнивает классы по алгоритму ближайших соседей, т.е. добавляет "похожие" значения предикторов, а не дублирует их.
https://medium.com/nuances-of-programming/smote-метод-увеличения-числа-примеров-миноритарного-класса-da91a62f9914
Кто-нибудь пробовал DMwR::SMOTE?
Выравнивает классы по алгоритму ближайших соседей, т.е. добавляет "похожие" значения предикторов, а не дублирует их.