交易中的机器学习：理论、模型、实践和算法交易 - 页 1368

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阿列克谢-尼古拉耶夫。

他们承诺将随着时间的推移扩展功能。例如，如果突然有可能从R管理测试/优化，那么转换就有意义了。

好吧，如果他们扩大它，那么我们将看到，现在我不认为以其他方式获得报价有任何问题。

我不需要太多，只需要有可能使用像TensorFlow这样很酷的ML库。

 
阿列克谢-尼古拉耶夫。

发音规则在这里其实并不重要--这是苏联人道主义者之间的等级园艺的方式之一。

好的亚历克斯坦-尼肯斯坦。

 

我承认在这个主题中发展心理学主题是个错误，但它们的出现是对人脑、其思想的本质和人工智能的思考的结果，这在这里讨论的主题的背景下有点隐藏。

 
标签 Konow:

我承认在这个话题中发展心理学话题是个错误，但它的出现是对人脑、其思想的本质和人工智能的思考的结果，这有点隐藏在这里讨论的话题的背景中。

尊重。智力不是心理学，它是一种独立的、不相关的现象。

 
尤里-阿索连科。

在过去的帖子中，神经网络已经预测了假设价格的假设分布中心的转移。预测区间为5米。而且与实际位移相比，它看起来不错。

现在我决定将预测结果的利益 货币化，看看我是否能从这个预测中真正受益。我是通过比较图表上5米间隔的预测和实际价格转变来做到这一点的。

节日不能整夜进行，正好在午夜时分，马车变成了一个南瓜。(
 

智力是大脑的感觉能力，用它的Oops.....。IMHO!!!

总的来说，我改变了Reshetov的优化器以适应我的需要。现在主要集中在对所产生的模型的选择上，在运行过程中，发现有不少的问题。如何选择一个，这将在未来发挥作用。因为一个最大优化的模型并不总是能满足市场的需要。我已经有了控制区，逻辑 评估功能，使它在优化过程中保存了中间模型，更不用说它为我的需要保存了代码。我不能说我已经成为一名Java大师。但我对编辑别人的代码已经很有信心了......不过，我还是很想知道，如何选择模型？用什么标准来决定一种模式比另一种模式更好？我有一个方法，而且相当有趣。至少它能筛选出不好的人。但有些好的也是坏的。

我告诉你吧。在此抛出一些对我问题的答案。我一定会告诉你我是如何和如何做的.....。我建议你从分享你的经验开始 :-)

 
这就是你的思维方式，或者说，哎呀，而不是大脑。
 
马克西姆-德米特里耶夫斯基。
你的智力就是这样建立的，或者说是一个屁股而不是一个大脑

嗯，那是发自内心的。你对这个问题有什么要说的吗？

 
Mihail Marchukajtes:

嗯，那是发自内心的。你对这个问题有什么要说的吗？

不，你什么都没说，我是你的信息局还是什么。

 

在这里，我没有什么可说的，因为没有人会想要它。有兴趣吗？是的，但不太可能有人把它付诸实践，他们会说blabbermouth Ha Ha。而你是这里唯一剩下的人，马克西姆，用你一心一意的万事通吓跑了所有人。这是机器学习领域的基本特征之一。他们中只有三个人。我想在我的视频中谈论的三个假设，有一天肯定会出现。在那里我告诉你为什么你给出的建议很有趣，但没有人会使用它。他们很少会听。研究人员没有成功，这是国防部的问题。


这就是机器学习的致命弱点。

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