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Para PythonPonyGE2 hay un paquete, pero lo hago en Pke, así que no puedo decir qué es y cómo
Una secuencia de eventos/reglas es efectiva, pero cada regla tiene dimensionalidad y una secuencia larga tiene maldiciones.
¿Qué he hecho con los nombres a lo tonto?
La regresión simbólica en un compromiso entre sesgo y varianza parece fuertemente sesgada hacia el aumento de la varianza. Desde luego, esto no es una razón para abandonarlo, pero podría haber problemas por la proximidad del precio al SB.
Es sólo un marco sobre el que se pueden crear reglas, no hay nada en mi propuesta sobre el precio, la aproximación, la regresión...
Por muchos modelos que haya, si miran las últimas 10 velas, no sirve para nada, aunque sea GPT-3 con todas las de la ley.
Tienes un generador, no tienes energía...
Mis 5 centavos. - Durante el entrenamiento, el peso de las neuronas que no se repiten (barras) se difumina. El peso influyente se queda con las neuronas más frecuentemente confirmadas. Así, con un número fijo de barras, sólo tienen peso las más significativas. Una especie de figura.
Mis 5 centavos. - Durante el aprendizaje, el peso de las neuronas no repetitivas (barras) se difumina. El peso influyente se queda con las neuronas más frecuentemente confirmadas. Así, con un número fijo de barras, sólo tienen peso las más significativas. Una especie de figura.
Mis 5 centavos. - Durante el aprendizaje, el peso de las neuronas no repetitivas (barras) se difumina. El peso influyente se queda con las neuronas más frecuentemente confirmadas. Así, con un número fijo de barras, sólo tienen peso las más significativas. Una especie de figura.
¿Qué pasa si uno intercambia y da a ML lo que es bueno y lo que es malo?
Es una buena idea, sólo que creo que es importante aquí:
- Para acumular un montón de estadísticas.
- Para que una persona comercie con una cosa (un sistema).
- Que la persona sea objetiva y opere sistemáticamente.
En este caso, creo que se obtendrá un buen margen de beneficio y, por lo tanto, es posible obtener un beneficio normal.