트레이딩의 머신러닝: 이론, 모델, 실전 및 알고리즘 트레이딩 - 페이지 2221

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mytarmailS :

뭐, 랜덤하우스가 없는게 정상입니다)

나는 아직도 그의 역할이 거기에 무엇인지 이해하지 못한다

내 생각에는 표시를 만드는 것이 지그재그 또는 신이 알고 있는 것보다 더 정상적입니다.
 
막심 드미트리예프스키 :
내 생각에는 표시를 만드는 것이 지그재그 또는 신이 알고 있는 것보다 더 정상적입니다.

흠...뭔가 이해가 안가네요

 
mytarmailS :

흠...뭔가 이해가 안가네요

이해할 것이 없습니다. 이것은 알고리즘의 가장 중요한 부분이 아닙니다. 원하는 대로 표시할 수 있습니다.
 
기다려, 바로 본론으로 들어갈게
 
Fast235 :
기다려, 바로 본론으로 들어갈게
이쁘게 들어와서 🤣🤣 엉엉 웃기네 나중에 또 올게
 
막심 드미트리예프스키 :
아름답게 입력

취향에 대해 이야기하자면

 
막심 드미트리예프스키 :

카록.. 했다

아직 아무것도 훈련하지 않았지만 시각적으로 그런 것은 보이지 않습니다


rsa 바이 사인 5 콤프

그리고 시뮬레이션 데이터로

 
mytarmailS :

카록.. 했다

아직 아무것도 훈련하지 않았지만 시각적으로 그런 것은 보이지 않습니다


rsa 바이 사인 5 콤프

그리고 시뮬레이션 데이터로

클러스터는 적어도 더 조밀합니다. 배출량이 적어야 합니다.

 
막심 드미트리예프스키 :

클러스터는 적어도 밀도가 높습니다. 배출량이 적어야 합니다.

연습해봐야지...

이제 정규화 되지 않은 가격이 rsa에 제출되면 차이가 표시됩니다.

그러나 정규화되지 않은 파일은 의미가 없습니다.


 
mytarmailS :

분류 또는 회귀에 맞게 조정된 거의 모든 패키지에서 "최소" 뉴런을 훈련시키는 방법을 알아냈습니다.

가장 중요한 것은 패키지가 뉴런의 가중치에 대한 액세스를 제공하고 이를 변경할 수 있다는 것입니다.


그런 레시피.

1) 우리는 뉴런을 훈련합니다. 무엇이든 상관없이 가장 중요한 것은 가중치가 있는 모델을 얻는 것입니다.

2) 최적화 방법 선택(유전학, 개미, 떼, 어닐링 시뮬레이션 등)

3) 피트니스 함수 작성

4) 뉴런의 가중치를 가져와 최적화를 위한 매개변수로 제시합니다.

모두!! )))

수익을 내기 위해 뉴런을 훈련시키거나 일종의 메가 인디케이터를 만들거나 무엇이든 만들 수 있습니다.

모든 것은 이미 발명되었습니다! 패키지 R 참조 - "automl"

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