Машинное обучение в трейдинге: теория, модели, практика и алготорговля - страница 384
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
8-ч даже не пробовал, сразу в полноценную фри версию зашел, да там учетка нужна
ага, нашел, вошел, играюсь...
А как там указывать где фичи а где таргеты?
ага, нашел, вошел, играюсь...
А как там указывать где фичи а где таргеты?
в модуле Train model указываются целевые. Рекомендую сделать обучающий пример сперва, там быстро, сразу становится понятно что куда подсоединять
https://docs.microsoft.com/ru-ru/azure/machine-learning/machine-learning-create-experiment
да, приятная цаца...
если бы ещё результат можно было экспортировать в С++ код, в dll скомпиленный хотя бы, цены её бы не было!
да, приятная цаца...
если бы ещё результат можно было экспортировать в С++ код, в dll скомпиленный хотя бы, цены её бы не было!
Да, огорчает только что с обученной моделью можно работать только через веб апи.. но ничто не мешает написать все на R, там ее обучать и разраатывать, а потом готовую уже просто у себя на компе использовать. Но вообще веб апи тоже круто
Ну, вполне неплохо, как для веб приложения...
Ну, вполне неплохо, как для веб приложения...
Threshold ползунок влево передвиньте, будет точнее :) Это приложение находится в облаке azure с большими вычислительными мощностями, я пока не делал больших проектов, но по идее должно считать очень быстро. Ну а если скорости не достаточно есть еще вот такая плюха от Майкрософт: https://www.microsoft.com/en-us/cognitive-toolkit/
надо будет проверить, сделать обучение сетки с разными параметрами, подбираемыми через ГА и посмотреть как быстро студия справится
Сравнение производительности с TensorFlow и MxNet https://www.microsoft.com/en-us/cognitive-toolkit/blog/2017/06/microsofts-high-performance-open-source-deep-learning-toolkit-now-generally-available/
Threshold ползунок влево передвиньте, будет точнее :) Это приложение находится в облаке azure с большими вычислительными мощностями, я пока не делал больших проектов, но по идее должно считать очень быстро. Ну а если скорости не достаточно есть еще вот такая плюха от Майкрософт: https://www.microsoft.com/en-us/cognitive-toolkit/
надо будет проверить, сделать обучение сетки с разными параметрами, подбираемыми через ГА и посмотреть как быстро студия справится
Сравнение производительности с TensorFlow и MxNet https://www.microsoft.com/en-us/cognitive-toolkit/blog/2017/06/microsofts-high-performance-open-source-deep-learning-toolkit-now-generally-available/
Не выходит точнее.
Не выходит точнее.
а нужно именно 2-классовые деревья делать в этом примере? и какая точность должна быть?
про numerai пока еще ничего не знаю, сейчас почитаю )
а нужно именно 2-классовые деревья делать в этом примере? и какая точность должна быть?
точность чем больше тем лучше, что юзать не существенно
Это они такие задания дают? я так понял это хэджфонд, если зарегаться что это даст?
погоняю с разными моделями, пока что так же как у вас получилось 0.5