L'apprentissage automatique dans la négociation : théorie, modèles, pratique et algo-trading - page 929
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Une stratégie de base est nécessaire UNIQUEMENT pour sélectionner le moment (temps) à analyser. Il peut être statique et n'avoir aucun paramètre d'optimisation. Si on optimise la stratégie de base, on obtient un tas de modèles. L'optimisation de la stratégie de base n'a aucun sens. Le chargement est assuré par le SN. Il suffit de définir une stratégie de base avec un ensemble de paramètres appropriés, en termes de nombre de transactions par jour, et de former NS à cette stratégie.
Oui, les stratégies de base doivent être très simples... nous devons modifier un peu le cadre et vous pouvez ajouter n'importe quelle stratégie, nous avons besoin de diversification.
Elle dit que je suis intelligent et que je dois l'emmener en Australie car elle a un ami là-bas.
on a besoin d'un faux mariage pour ça.
Tu es si intelligent... Je serais prêt à vivre un faux mariage avec un canon comme toi une fois... bon pour vous !!!! Regardez les gars, c'est un vrai voyage. ........ C'est à ça que tu es bonne, Maximka. -)))))
Dans la prédiction ovale, il faut toujours arrondir (>=0.5 -> 1 ; <0.5 -> 0) Je vais essayer mnogovhodov, je pense que ce sera mieux, là les classes 0 et 1 sont plus égales.
Je ne comprends pas, lorsque deux valeurs supérieures à 0,5, quoi ?
Tu es si intelligent... J'aimerais avoir un faux mariage avec un canon comme toi pour une fois... bon pour vous !!!! Regardez ça, les gars, c'est un vrai voyage. ........ C'est à ça que tu es bonne, Maximka. -)))))
Le truc marrant, c'est que si tu veux ruiner ton humeur et ton estime de toi, va à la bourse.
Il est préférable de ne pas en abuser. En tant que hobby, c'est bien. Les réseaux neuronaux sont intéressants, mais rien de plus. Plus on complique les choses, plus on s'embrouille.
Les deux seront alors égaux à 1 lorsqu'ils seront arrondis.
Si vous ne vous souciez pas des probabilités, vous pouvez abandonner complètement des branches entières si elles aboutissent toutes à la même classe après l'arrondi.
mnogovhodov_02 2016 arr_Buy a tourné comme ça :
Je ne sais même pas comment juger les résultats... Il me semble que l'arbre peut encore être ramifié, car il reste encore un tas de prédicteurs. Pourquoi pas ?
Le tableau manque d'informations sur le renforcement, c'est-à-dire sur le nombre de variantes de ce type dans l'échantillon en pourcentage. Par exemple, on peut voir que la branche la plus à droite donne une entrée correcte à 77%, ce qui est très bien, mais on ne sait pas combien de fois cela a été le cas.
Alternatif. Le résultat est immédiatement dans les classes, sans probabilités. Ça me semble pire.
Cela a plus de sens si le schéma est complet, mais quand les chances sont de 49 à 51, ce n'est pas vraiment une question de...
Le plus drôle, c'est que si vous voulez ruiner votre humeur et votre estime de soi, allez à la bourse.
Il est donc préférable de ne pas en abuser. Comme passe-temps, c'est bien. Les réseaux neuronaux sont intéressants, mais rien de plus... Plus on complique les choses, plus on s'embrouille.
Je ne vous reconnais pas. C'est vraiment bien pour toi de comprendre une simple vérité. "Tout ce qui est brillant est simple", même dans le domaine de l'apprentissage automatique. Plus le réseau est simple, mieux il fonctionne......
Les deux seront alors égaux à 1 lorsqu'ils seront arrondis.
Si vous ne vous souciez pas des probabilités, vous pouvez écarter des branches entières si elles se retrouvent toutes dans la même classe après l'arrondi.
Et si vous trouvez des branches avec une bonne probabilité et que vous les encodez dans un prédicteur, puis que vous laissez à nouveau l'arbre moudre, alors l'arbre pensera comment améliorer les résultats trouvés (ne pensez-vous pas que les prédicteurs devraient aimer cela puisqu'ils ont un pourcentage élevé de décisions correctes) ?
Il me semble que l'arbre peut encore être ramifié, puisqu'il reste encore toute une série de prédicteurs. Pourquoi pas ?
Si nous allons plus loin, la précision de ces données augmentera bien sûr. Mais elle diminuera très probablement avec les nouvelles données.
Nous avons atteint un certain optimum lorsque l'arbre a appris quelque chose, mais il n'y a pas encore d'overfit, nous pouvons donc nous attendre à des résultats similaires sur de nouvelles données.
Je ne vous reconnais pas. Ça t'a vraiment fait du bien d'apprendre une simple vérité. "Tout ce qui est brillant est simple", même dans le domaine de l'apprentissage automatique. Plus le réseau est simple, plus il fonctionne bien. .....
Eh bien, une sorte de désir de baiser tout le monde et de montrer que le marché a gagné. Bien sûr, le reste est absurde... )