L'apprendimento automatico nel trading: teoria, modelli, pratica e algo-trading - pagina 3387
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Come viene definita questa relazione lineare? Può spiegarlo?
Mi limito a rimuovere le regole molto simili e a determinare la somiglianza in base ai punti di attivazione.
Ho pubblicato il codice.
Speravo che potessi descrivere il processo con parole tue.
Ok, ecco il traduttore:
"
Dettagli
La decomposizione QR viene utilizzata per determinare se una matrice ha un rango completo e quindi per identificare gli insiemi di colonne che sono coinvolti nelle dipendenze.
Per "risolverle", le colonne vengono rimosse iterativamente e il rango della matrice viene ricontrollato.
Anche la funzione trim.matrix del pacchetto subselect può essere utilizzata per raggiungere lo stesso obiettivo.
"
Dalla descrizione non si capisce molto, tanto per cominciare ci si chiede di quale matrice si sta parlando, come si ottiene?
Se le regole della foglia sono state eseguite, questa è l'attivazione della foglia, il che significa che la foglia viene utilizzata per formare la risposta finale del modello. Una tabella è costruita dal numero di foglie e ogni riga è etichettata come attivata, se lo è - "1", se non lo è - "0".
Ho abbozzato alcune tesi di base su kozul, per coloro che hanno difficoltà a leggere libri in inglese, e un esempio in python di come funziona meglio, secondo la mia versione. Volete l'articolo?
Ho abbozzato alcune tesi di base su kozul, per coloro che hanno difficoltà a leggere libri in inglese, e un esempio in python di come funziona meglio, secondo la mia versione. Volete l'articolo?
Ma dai...
Sto finendo un altro libro da aggiungere alla teoria.
perché dice che non c'è niente di più pratico di una buona teoria.
1. Non sto chiedendo la decomposizione, ma la provenienza della matrice.
2. Mi sembra un'affermazione priva di fondamento. A mio parere, con il mio metodo è possibile rimuovere più di quanto sia necessario.
1. Non sto chiedendo la decomposizione, ma la provenienza della matrice.
2. Sembra un'affermazione priva di fondamento. A mio parere, il mio metodo può rimuovere più di quanto sia necessario.
1 matrice di caratteristiche
1. Come si ottiene questa matrice? Quali sono i numeri presenti?
2. Sto parlando di regole. Nel mio approccio non mi interessa come e da cosa viene ricavata la regola, ma se la risposta è simile a un'altra nel campione di addestramento, non porta informazioni aggiuntive.
Perché un gran numero di segni è malvagio? Grafico interessante tratto da un libro su Kozul.
La probabilità di trovare lo stesso esempio nel campione di addestramento, a seconda del numero di caratteristiche.
Se si hanno più di 14 (o anche 10) caratteristiche, si ottengono molte regole che non possono essere ridotte senza perdite.