Ticarette makine öğrenimi: teori, pratik, ticaret ve daha fazlası - sayfa 3345
Alım-satım fırsatlarını kaçırıyorsunuz:
- Ücretsiz alım-satım 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
Ne istiyorsunuz? Neredeyse randomizasyonla çalışıyoruz. Altı ay önce buraya atılan Kozul'un ilk kitabındaki gibi sıcaklığa bağlı dondurma talebi değil bu)))))
Dolayısıyla, bu "Neredeyse "nin işaretlere olan bağımlılığını dikkatlice ölçmeye çalışmamız gerekir).
Teşekkürler, kapsamlı literatür içeren kaliteli ve ilginç bir makale.
Görünüşe göre ilginç olan belirsizlik türünü - çıktının niteliklere olasılıksal bağımlılığı - dikkate almamaktadırlar. Diğer iki belirsizlik türünü inceliyorlar - niteliklerin ve parametrelerin yanlışlıklarıyla ilgili belirsizlikler. Bunlar güzel bir şekilde adlandırılmıştır - aleatorik ve epistemik belirsizlik) Bizim varyantımıza benzetme yoluyla hedef belirsizlik demeliyiz).
Bizim durumumuzda, niteliklerin "ölçüm hataları" prensipte yoktur ve model parametrelerinin belirsizliği "hedef belirsizliğimizden" zayıf bir şekilde ayrılabilir.
Bana öyle geliyor ki bu belirsizliklerin toplamı hedef belirsizliğini vermelidir. Ama bunu gerçekten araştırmadım.
Yaklaşım, kozula'daki meta lerners ile hemen hemen aynıdır, ancak burada ayrıca bir modeli parçalara ayırmanın ve hız için birkaç sınıflandırıcıdan oluşan bir topluluk yerine kesilmiş sınıflandırıcılar topluluğu olarak kullanmanın bir yolunu öneriyoruz.
R kare tahmininin nereden geldiğini anlamıyorum?
Daha önce bu tahminin regresyonlarda tüm regresyon katsayılarının anlamlı olması durumunda geçerli olduğu izlenimine kapılmıştım. Aksi takdirde R karesi mevcut değildir....
R kare skorunun nereden geldiğini anlamıyorum?
Daha önce bu tahminin regresyonlarda tüm regresyon katsayılarının anlamlı olması durumunda geçerli olduğu izlenimine kapılmıştım. Aksi takdirde R karesi mevcut değildir....
Bu sadece test cihazının farklı denge eğrilerini hızlıca karşılaştırmak için gösterdiği bir şeydir.
Başka hiçbir yerde yer almaz.
Hepsi yarı yarıya çalışıyor.
Hepsi yarı yarıya çalışıyor.
Sanki--
Senaryodaki bir rakamı puanlarsanız ve geleceğin istatistiklerine bakarsanız, hem mum sayısına hem de puan sayısına göre yukarı / aşağı dağılımı 50/50 eğilimindedir.
Bu, mum çubuklarından elde edilen rakamlarla ilgilidir (HLC'nin birbiriyle oranı) ve zamansız olanları saymadım, çünkü en az 1000 rakamdan oluşan istatistikler için çok azlar.
Ve böylece, eğer 2022'de rakam mumların %55'inde yükseliş gösteriyorsa ve mumların ortalama değeri Sel'dekinden %5-10 daha yüksekse, o zaman 2023'te getiri yine 50/50 olacaktır, herhangi bir iyilik olmadan.
Senaryodaki bir rakamı puanlarsanız ve geleceğin istatistiklerine bakarsanız, hem mum sayısına hem de puan sayısına göre yukarı / aşağı dağılımı 50/50 eğilimindedir.
Bu durum mum çubuğu rakamları için geçerlidir (HLC'nin birbiriyle oranı) ve zamansız olanları saymadım, çünkü en az 1000 rakamdan oluşan istatistikler için çok azdırlar.
Ve böylece, 2022'de rakam mumların %55'inde yukarı doğru bir ilerleme gösterdiyse ve mumların ortalama değeri Sel'dekinden %5-10 daha yüksekse, o zaman 2023'te herhangi bir ayrıcalık olmaksızın çalışma yine 50/50 olacaktır.
Ve eğer uygun bir Durdur ve Al eklerseniz, bu da 50/50 mi olacak?