Ticarette makine öğrenimi: teori, pratik, ticaret ve daha fazlası - sayfa 2564
Ticaret fırsatlarını kaçırıyorsunuz:
- Ücretsiz ticaret uygulamaları
- İşlem kopyalama için 8.000'den fazla sinyal
- Finansal piyasaları keşfetmek için ekonomik haberler
Kayıt
Giriş yap
Gizlilik ve Veri Koruma Politikasını ve MQL5.com Kullanım Şartlarını kabul edersiniz
Hesabınız yoksa, lütfen kaydolun
Ben de yazdım - belirli bir alanda istatistiksel bir avantaj sağlayan istikrarlı bir model belirlemek için. Ve tahmin edicileri nicelleştiriyoruz - herhangi.
Ancak bunu "nasıl" yapmanın daha iyi olduğu açık bir sorudur - şimdiye kadar yalnızca ampirik varsayımlara göre hazırlanmış hazırlanmış tabloların numaralandırılması veya CatBoost algoritmasının istatistiksel bölümlerine göre.
Şekil 3 "kuantayı" göstermektedir - büyük olasılıkla, bir tür stat avantajı olan orta aralık seçilmiştir.
Benim düşünceme göre, sorun neredeyse tüm tahmin edicilerin doğrusallığı (korelasyonu) ile ilgilidir. Ayrıca bir kombinatoryal sorun var - çok fazla tahminci varsa, o zaman çok fazla kuanta olabilir. Boyutu önce PCA veya PLS ile düşürmeye değer olabilir.
Montyhole paradoksunu ticaret/karar verme ile ilişkilendirmeye çalışan oldu mu hiç?
Buradaki tüm paradoks, görevin matematiksel olarak tam olarak resmileştirilmemiş olmasıdır. Tam resmileştirmenin tam olarak nasıl gerçekleştirildiğine bağlı olarak cevap farklıdır.
Yararlılık anlamında - belki de gerçek bir fenomen için farklı bir cevap veren farklı matematiksel modellerin olabileceği gerçeğinin öğretici bir örneği olarak.
Benim düşünceme göre, sorun neredeyse tüm tahmin edicilerin doğrusallığı (korelasyonu) ile ilgilidir. Ayrıca bir kombinatoryal sorun var - çok fazla tahminci varsa, o zaman çok fazla kuanta olabilir. Boyutu önce PCA veya PLS ile düşürmeye değer olabilir.
Örnekte benzer bir sinyale sahip tahmin edicileri hariç tuttuğumu yukarıda yazdım, yani. Kuantum tahmin edicileri arasındaki korelasyon, gruplandırma ve benzer bir grup arasından en iyi sonucu seçme yöntemimi kullanmama rağmen azalır.
Kombinatoryal soruna gelince - tam olarak nerede görüyorsunuz? Eğitim örneğinde mi? Eğer öyleyse, teorik olarak olabilir ve belki de burada SAR'ı kullanmak mantıklıdır, ancak nihai numune hazır olmadan önce olmaz. Gerçekte, henüz böyle bir sorunla karşılaşmadım, aksine orijinal örnekten daha az öngörücü var.
Buradaki tüm paradoks, görevin matematiksel olarak tam olarak resmileştirilmemiş olmasıdır. Tam resmileştirmenin tam olarak nasıl gerçekleştirildiğine bağlı olarak cevap farklıdır.
Yararlılık anlamında - belki de gerçek bir fenomen için farklı bir cevap veren farklı matematiksel modellerin olabileceği gerçeğinin öğretici bir örneği olarak.
Bunun gibi?
işte kodlu makale
ayrıca bir milyon daha fazla uygulama
her şey matematiksel olarak formüle edilmiş mi, yoksa ben mi anlamadım?
Bunun gibi?
işte kodlu makale
ayrıca bir milyon daha fazla uygulama
her şey matematiksel olarak formüle edilmiş mi, yoksa ben mi anlamadım?
2 şişe ile ilgili bir problem gibi, koşullar tam olarak verilmemiş, kalan koşulları hayal ettiğinizde böyle bir cevap olacaktır.
Bunun gibi?
işte kodlu makale
ayrıca bir milyon daha fazla uygulama
her şey matematiksel olarak formüle edilmiş mi, yoksa ben mi anlamadım?
Wiki'ye bakın, ilk ayarın yanlış olduğunu söylüyor ve farklı şekillerde düzeltilip düzeltilemeyeceği tam olarak belli değil. Paradoksun özü, tam olarak, farklı insanların sezgilerinin başlangıçtaki suskunluğu farklı şekillerde doldurması gerçeğinde yatmaktadır. Tamamen psikolojik etki.
2 şişe ile ilgili bir problem gibi, koşullar tam olarak verilmemiş, kalan koşulları hayal ettiğinizde böyle bir cevap olacaktır.
Hiçbir şey anlamadım, ama okuma yazma bilmediğim için yazacağım ..
Peki bu Hurst'un kısaca anlamı nedir?
bu Hurst'u inşa eden yazınızı okuyun ve onunla ne yapmalı?
Yukarıda, örnekte benzer bir sinyale sahip tahmin edicileri hariç tuttuğumu yazdım, yani. Kuantum tahmin edicileri arasındaki korelasyon azalır, ancak bir grup benzer olandan en iyi sonucu seçme ve gruplama yöntemimi kullanırım.
Kombinatoryal soruna gelince - tam olarak nerede görüyorsunuz? Eğitim örneğinde mi? Eğer öyleyse, teorik olarak olabilir ve belki de burada SAR'ı kullanmak mantıklıdır, ancak nihai numune hazır olmadan önce olmaz. Gerçekte, henüz böyle bir sorunla karşılaşmadım, aksine orijinal örnekten daha az öngörücü var.
Pekala, eğer her bir tahmin ediciyi sadece iki parçaya bölersek ve her bir tahmin edicinin bir yarısını içeren her türlü kurala bakarsak, o zaman 2 ^ N farklı parça olacaktır, burada N, tahmin edicilerin sayısıdır. Şimdi bu tür her parça alınabilir veya atılabilir - zaten 2^(2^N) seçenek var. Bu, küçük bir N ile bile çok büyük bir sayıdır.
Pekala, eğer her bir tahmin ediciyi sadece iki parçaya bölersek ve her bir tahmin edicinin bir yarısını içeren her türlü kurala bakarsak, o zaman 2 ^ N farklı parça olacaktır, burada N, tahmin edicilerin sayısıdır. Şimdi bu tür her parça alınabilir veya atılabilir - zaten 2^(2^N) seçenek var. Bu, küçük bir N ile bile çok büyük bir sayıdır.
Başlangıçta atıyoruz ve sonra birleştiriyoruz.