Aprendizaje automático en el trading: teoría, práctica, operaciones y más - página 820

 
Alexander_K2:
Mientras hay un parón, colgaré aquí algún texto, quizá a alguien le interese.

¿Qué tiene esto que ver con el Ministerio de Defensa? También hay un tema llamado "Interés y Humor" - puedes ir allí. Quizás a alguien le interese).

 
SanSanych Fomenko:
Archivos adjuntos:
LogicAlgs.zip  555 kb
 
Vizard_:

Gracias, muy curioso.

 
Vizard_:

"§1.8 Conclusiones
Todo el mundo, sin excepción... busca encontrar un patrón mejor... construir un algoritmo más simple a partir de él... y hacerlo lo más rápido posible."-Genius
))

 

En la Federación Rusa, las importaciones están determinadas por la entropía.

¿quieres aprender a contar a mano?

https://habrahabr.ru/post/171759/

¿Por qué necesito saber todo esto?


Энтропия и деревья принятия решений
Энтропия и деревья принятия решений
  • 2011.03.13
  • habrahabr.ru
Деревья принятия решений являются удобным инструментом в тех случаях, когда требуется не просто классифицировать данные, но ещё и объяснить почему тот или иной объект отнесён к какому-либо классу. Давайте сначала, для полноты картины, рассмотрим природу энтропии и некоторые её свойства. Затем, на простом примере, увидим каким образом...
 
Maxim Dmitrievsky:

En la Federación Rusa, las importaciones están determinadas por la entropía.

¿quieres aprender a contar a mano?

https://habrahabr.ru/post/171759/

¿Por qué coño sé todo esto?

No te preocupes.

 
Alexei Tarabanov:

No seas tímido.

¿Es usted un bebedor?

 

El algoritmo de apertura y cierre de una orden es diferente. No está claro lo que está encontrando allí a través de R cuando sólo procesa las señales abiertas...

El MSE sólo puede producir mediciones incorrectas en las muestras de control reduciendo el rango de valores de 100 a 85 de forma constante.

 
Aliosha:

No digas tonterías, el 70% es un error debido a un objetivo erróneo y ese 17%,30% son tus cifras fantasiosas del techo. Hay una simple correlación entre la precisión y el ratio de agudeza, que después del 55% da valores cósmicos, simplemente no entiendes de lo que hablas 70%.

Yo tampoco sé de qué estás hablando. Por favor, explique:

1 ¿Qué es eso de "no es el objetivo correcto"?

2. Referencia a una relación "simple" "entre la precisión y el ratio de nitidez".

3. Si su modelo proporciona una precisión inferior a 0,75, deséchelo.

Hay muchos oráculos en el sitio, dicen sin pruebas del experimento y sin referencias a terceros, sólo para hacer ruido.

Si has realizado tus propios experimentos, da los resultados, si hay un estudio de terceros, da un enlace.

Buena suerte

 

Era la primera vez que me prohibían en muchos años. Pero me enteré el último día de la prohibición, así que ya tenía previsto descansar, así que tuve que hacerlo de nuevo.

Me pondré a ello. Objetivo equivocado. Aunque no sea correcto, el modelo se optimizará para el objetivo, aunque sea incorrecto...... Porque un objetivo erróneo es una interpretación equivocada del mismo. Si se selecciona el objetivo y se construye el modelo sobre él, el modelo cumplirá los requisitos del objetivo, y sólo el experto que lo ha construido es el que decide lo que es, correcto o incorrecto... IMHO

Razón de la queja: