Maschinelles Lernen im Handel: Theorie, Modelle, Praxis und Algo-Trading - Seite 589
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Es gibt ein neues, gutes Buch über Deep Learning. Leider kann ich sie nicht offen verlinken, sie steht auf rutracker.org.
Tiefes Lernen
Jahr der Veröffentlichung: 2018
Autor: Nikolenko S. I., Kadurin A. A., Arkhangelskaya E. О.
Genre oder Thema: Neuronale Netze
Herausgeber: Peter
Reihe: Programmer's Library
ISBN: 978-5-496-02536-2
Sprache: Russisch
Format: PDF
Qualität: Erkannter Text mit Fehlern (OCR)
Interaktives Inhaltsverzeichnis: Keine
Anzahl der Seiten: 479
Ich danke Ihnen. Wenn Sie einen Link haben, senden Sie ihn mir bitte zu. Sie suchen noch nicht danach.
Die Einstufung definiert einen Zeitpunkt, an dem ein Handel nur noch statistisch erfolgversprechend ist. Es handelt sich nicht um eine Vorhersage. Vielmehr handelt es sich um eine Art Mustererkennung.
Noch einmal: Die Kombination der Prädiktoren besagt, dass es lange vor dem nächsten Satz ein Ereignis geben wird. Natürlich wird die VARIANTE eines solchen Ereignisses bestimmt, aber diese Wahrscheinlichkeit wird in zwei Klassen unterteilt (mit einem binären Lehrer). Sie können es auf einer 50/50-Basis machen, Sie können es anders machen.
Ist das nicht eine Vorhersage?
Ich danke Ihnen. Wenn Sie einen Link haben, schicken Sie uns bitte eine private Nachricht. Noch nicht gefunden.
Suchen Sie hier.
Gegen eine Gebühr. Das betreffende Buch kostet 10 Rubel. Es ist also offiziell.
Ich habe sie für Sie heruntergeladen, kann sie aber nicht anhängen - die Datei ist zu groß (18 MB).
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Gegen eine Gebühr. Das betreffende Buch kostet 10 Rubel. Es ist also offiziell.
Ich habe es für Sie heruntergeladen, kann es aber nicht anhängen - die Datei ist zu groß (18 MB).
Aber Download auf Ya oder G disc plz, auch lesen.
und auf meinem G-Laufwerk oder J-Laufwerk speichern, werde ich es auch lesen.
Scheint hier zu sein
Ich glaube, es ist hier drin.
Ja, danke :) es wurde mir übrigens auch empfohlen.
Es gibt ein neues, gutes Buch über Deep Learning. Leider kann ich keinen offenen Link angeben, er befindet sich auf rutracker.org.
Vertieftes Lernen.
Jahr der Veröffentlichung: 2018
Autor: Nikolenko S. I., Kadurin A. A., Arkhangelskaya E. O.
Genre oder Thema: Neuronale Netze
Herausgeber: Peter
Reihe: Programmer's Library
ISBN: 978-5-496-02536-2
Sprache: Russisch
Format: PDF
Qualität: Erkannter Text mit Fehlern (OCR)
Interaktives Inhaltsverzeichnis: Keine
Seitenzahl: 479
Ich habe es durchgeblättert und ein bisschen schräg gelesen.
Gesamteindruck:
Das Buch ist nicht schlecht, mit konkreten Beispielen in Python in jedem Kapitel. Ich fange gerade erst an, mich mit Ruthon zu beschäftigen, und die Auswahl an Fachbibliotheken ist ein Problem. Die Auswahl ist natürlich bei weitem nicht auf TensorFlow beschränkt, aber der aktuelle Python-Code bietet eine Menge.
Es werden Themen behandelt, die in anderen Büchern fehlen. Übersetztes Schrifttum zu diesem Thema ist derzeit eindeutig Mangelware. Insbesondere über unvollständige und faltige Netze. Auch ich habe vor kurzem begonnen, mich damit zu befassen.
Auf der Schattenseite vielleicht eine Menge Allgemeinplätze. Ich spreche nicht von einem historischen Exkurs, der von Wiener und Turing ausgeht.
Vielleicht sind die ausländischen (übersetzten) Bücher besser geschrieben. Auch dieses Buch ist von Anfang an sehr gut (seit den 90er Jahren).
Die Kapitel 9 und 10 sind feurig, q-learning und probabilsitisch NN
genau das, was wir brauchen... Übrigens hat Haikin auch
Die Kapitel 9 und 10 sind feurig, q-learning und probabilsitisch NN
genau das, was Sie brauchen... Heikin hat übrigens auch