交易中的机器学习：理论、模型、实践和算法交易 - 页 2207

[mytarmailS]

Maxim Dmitrievsky:

它还说，做充分的标记是很昂贵的，而且一般来说是未知的......所以半监督学习在许多情况下可能效果更好。

它在海豹突击队和其他许多人身上进行了测试，效果良好。

但对我们来说，做充分的标记并不昂贵（在我们的案例中），我们不能通过类标签来做，但我们可以通过搜索最小值来描述它。

而且它应该能更好地工作...明白我的意思吗？

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mytarmailS:

但对我们来说，做充分的标记并不昂贵（在我们的案例中），我们不能用类标签来做，但我们可以用搜索最小值来描述它...

而且它应该能更好地工作...你知道我的意思吗？

比方说，你最大限度地减少了跌幅，得到了一个很好的利润系数或其他东西，但这并不意味着你的F-F-F-F-最小，在崇拜能力方面。

此外，你根本不知道你的数据是如何分布的，以及新数据中的内容。

[mytarmailS]

Maxim Dmitrievsky:

让我们说，你最大限度地减少了缩减，并获得了一个良好的利润系数或其他东西，但这并不意味着你的FF是在最低限度，在崇拜能力方面。

那么就像你的经典做法一样，就像50年前的Ivakhnenka一样))

三个样本，一个用来合成模型，另外两个用来检查。

Maxim Dmitrievsky:
此外，你不知道你的数据是如何分布的，也不知道新的数据里有什么。

我们不需要知道它，因为我们知道标签（我们已经描述了什么是最小的）。

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mytarmailS:

好吧，我应该像你和Ivakhnenka在50年前那样做））。

三个样本，一个用于合成模型，另外两个用于检查

我们其实不需要知道这些，因为我们知道标签（我们已经描述了最低限度是什么）。

我的标签也在变化，它们是随机的。如果我知道这个模式，我就不会痛苦了 )

[mytarmailS]

但没有任何包可以让你添加自己的健身函数（（（））。

[mytarmailS]

Maxim Dmitrievsky:

我的标签也在变化，它们是随机的。如果我知道这个模式，我就不会受苦了）。

你是什么意思？

你不自己在托盘上做标记吗？"之 "字形或其他东西，你只是随意地戳一下标签？

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mytarmailS:

你是什么意思？

你不在托盘上做你自己的标记？

我是随机做的。这一切都在文章中。伪随机，或者说。标签总是好的（就盈利能力而言），你可以在其中制造噪音，让它们变得更糟

[Valeriy Yastremskiy]

Maxim Dmitrievsky:

随机地做。这一切都在文章中。伪随机，或者说。标签总是好的（就盈利能力而言），你可以在其中制造噪音，让它们变得更糟

那里（文章中）的标签似乎是有意义的，甚至是由人做的。而你有一个随机的好的样本，所以伪？

充分的标记意味着完整的标记？

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Valeriy Yastremskiy:

那里（文章中）的标签似乎是有意义的，甚至是由人做的。而你有一个随机的好的样本，所以伪？

足够的标记有充分的隐含？

什么文章，我是说我的

我不太明白这个问题。

我从一开始就明白，基于之字形等的标记是没有意义的。

我从一开始就明白，用之字形或其他方式做标记其实是没有意义的。最主要的是训练他们赚钱，而不是让他们沉沦。

[Valeriy Yastremskiy]

Maxim Dmitrievsky:

什么文章，我是说我的。

我不太明白这个问题。

出于某种原因，我从一开始就明白，人字形和其他标记实际上是没有意义的。

我从一开始就明白，用之字形或其他方式做标记实际上没有多大意义。最主要的是训练他们赚钱，而不是抛弃他们。

我在维基上给你的那个关于半点击的链接......训练。我理解的痕迹是稳定区的边缘。

我不能进ZZ，因为打分就是进去了，没有任何章节的差异，教学内容也是一样的，如果按ZZ的打分进去，那么有太多的例子，标志不一样，结果不可能好。