트레이딩의 머신러닝: 이론, 모델, 실전 및 알고리즘 트레이딩 - 페이지 3040

[Maxim Dmitrievsky]

Maxim Dmitrievsky #:

연구

https://www.arxiv-vanity.com/papers/1910.13051/

이 기사에는 시계열 분류의 다른 최신 방법, 신호 및 패턴 추출 방법에 대한 많은 참조가 포함되어 있습니다.

비효율성에 대한 내용은 없지만, 이것은 그들이 말하는 것처럼 숙제입니다.

원본 칩에서 x10 및 x100 칩을 생성하려고 시도했습니다. 원래 데이터 세트보다 오류가 더 크고 학습 속도가 저하됩니다.

폐기

하지만 눔바를 사용한 경험은 긍정적이었고 커널을 매우 빠르게 계산했습니다.

[СанСаныч Фоменко]

Forester #:

옵션이 있나요? ))))

왜 항상 질문하는 건가요?

[mytarmailS]

멋진 점은 분석 자체와 그림이 R에서 수행된다는 것입니다.)

[Maxim Dmitrievsky]

E.I. 괴짜들의 커뮤니티

[Pavel Verveyko]

교육용 동영상도 좋습니다. 하지만 그림이 있는 텍스트 형식이 동영상보다 낫습니다.
1 기사(또는 사이트의 한 페이지)에서 자료에서 주목하고 싶은 위치를 한 번에 확인할 수 있습니다. 비디오는 이것을 자랑 할 수 없습니다.
2 텍스트는 어떤 언어로든 번역하기가 더 쉽습니다. (그리고 번역 텍스트는 한 번에 인식되지만 전체 음성을 들어야합니다.)
3 실험을 위해 텍스트에서 코드의 일부를 복사 할 수 있습니다.

[mytarmailS]

Maxim Dmitrievsky #:

E.I. 괴짜들의 커뮤니티

이 채널에는 Redozubov 외에는 들을 만한 사람이 없습니다.

[СанСаныч Фоменко]

DMwR::SMOTE를 사용해 본 사람이 있나요?

가장 가까운 이웃 알고리즘을 사용하여 클래스를 정렬합니다. 즉, 복제하는 대신 "유사한" 예측자 값을 추가합니다.

https://medium.com/nuances-of-programming/smote-метод-увеличения-числа-примеров-миноритарного-класса-da91a62f9914

[mytarmailS]

СанСаныч Фоменко #:
DMwR::SMOTE를 사용해 본 사람이 있나요?

가장 가까운 이웃 알고리즘을 사용하여 클래스를 정렬합니다. 즉, 복제하는 대신 "유사한"예측 값을 추가합니다.

나는 오래 전에 그것을 시도했다.

[СанСаныч Фоменко]

mytarmailS #:
오래전에 시도해 본 적이 있습니다.

그만한 가치가 있을까요? 아니면 업샘플을 사용해야 할까요?

[mytarmailS]

СанСаныч Фоменко #:

그만한 가치가 있을까요? 아니면 업샘플을 사용해야 할까요?

비교해 볼 가치가 있습니다...

그냥 호기심에 살펴봤어요