La etiqueta del mercado o los buenos modales en un campo de minas - página 70
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Sin embargo, la varianza es un poco alta, hay que aumentar las estadísticas.
¿Quizás para una avería de kotir por hora esto sea bastante normal? Estaba aumentando las estadísticas a 1000. El resultado es un poco más bajo. Ahora las estadísticas d ya están contando, ya os lo enseñaré cuando esté hecho.
Más concretamente, de la constatación del hecho de la cuasi-insuficiencia no se deduce que el mercado sea completamente eficiente.
Sí, lo entiendo, y también tiene más sentido para mí. Aunque, en un juego de palabras, yo utilizaría la palabra "casi" para dar más tiempo a los adivinadores. :)
Aquí están las estadísticas de Wiener:
Si K=2, es más bonito (en Wiener). Sólo pongo K=1 en todas partes, porque con ello la niña y aprende mejor y trabaja mejor(significativamente)
Y esto es para 1000 experiencias kotir (K=1)
Aquí están las estadísticas de Wiener:
La figura no parece muy informativa. Mostrar sólo las tangentes en función de la dimensionalidad de entrada en la muestra de entrenamiento y en la muestra de prueba, y poner el autoescalado en el eje de ordenadas.
¿Está bien?
Ahora explique a dónde quiere llegar.
Si miras tu fig. donde se deriva la tangente para Wiener:
No es difícil estimar su valor visualmente tg=1/2 para la muestra de entrenamiento. Si observa su última Fig., el valor de tg no supera el nivel 0,1
Comentario.
Esto se debe a que he multiplicado la tangente calculada por la volatilidad de Wiener, que también se ha calculado mal (la diferencia de recuentos acumulada sin elevar al cuadrado)
Estas imágenes son para K=1
Ahora, ¡felicidades!
Vemos que el código NS de una sola capa funciona correctamente: cero (si añadimos más estadísticas) en un proceso aleatorio y algo estadísticamente significativo diferente de cero en una BP de mercado. Ahora podemos pasar a trabajar con el aproximador universal (NS no lineal bicapa) y comparar los resultados obtenidos con el trabajo de la neurona lineal. Tras el pulido, podemos comparar los rendimientos con diferente número de neuronas en la capa oculta y experimentar con diferentes datos de entrada.