Deep Learning has revolutionized the fields of image classification, personal assistance, competitive board game play, and many more. However, the financial currency markets have been surprisingly stagnant. In our efforts to create a profitable and accurate trading model, we came upon the question: what if financial currency data could be represented as an image? The [...] continue reading »
理論的には、ある統計的特性を持つサンプルについて、すでに何千ものシミュレーションを実行することができます...検索も可能ですが、ウィンドウを決めるだけです。
私は常に移動窓＝3600値（6x6x10x10と定義され、6が分位数で、ほとんどあらゆる単峰性Petunin-Vysokovsky分布をカバーします）にしています。ポバリーが可能なのです。
しかし、問題の本質は変わらない。帰国者の確率分布が 厳密な系列を持つニューラルネットワークが機能するかどうかは、ぜひとも確認しなければならない。スタジオに研究成果の表が!そして、続ける。
追伸：そして、カモのアサウレンコは聞く価値がない - 彼は多くを知っているが何も知らない。アーメン。
A_Kさん、こんにちは。もう、なるほど、失敗したプレミアから立ち直って、もう尻尾を巻いているのか）。自分のスレに戻れよ、そこでみんな待ってるんだから、正月前でもなんでもないだろ。
そして、コンセプトを変える。あなたはとてもラッキーかもしれません。
つまり、統計的特性は価格チャートからではなく、リターンから取るべきということですが、合っていますか？
私たちは、リターンの分配にのみ関心があり、それ以外には関心がありません。私たちはリターンの分布にのみ関心があり、それ以外のことには関心がない。
ねえ、A_Kさん。残念なプレミアから立ち直ったんですね、もう尻尾を巻いていますね）。支店に戻れば、そこで待っている人がいる、大晦日まであと少しだ。
そして、コンセプトを変える。もしかしたら、運が向いてくるかもしれませんよ。
こんにちは。
いや、結果は大晦日以降にまた行くかな、いや行かないかな。落書きを したくなかったので、必要以上に枝に書いたりしました。
ケシャやミーシャが批判される必要はないと思います。そうでないと、話が変わってしまい、笑いどころがなくなってしまうからです
私も賛成です。
ケシャは明らかにアリオーシャをストーキングしている投資家の一人です。そして、必死で探している彼は、ここで祖父のサンサンチのボリュームのあるシーツを宣伝しています。魅惑的というか、なんというか...。
そうですね、diplearnは 徹底的に消化する必要がありますね。NLPのPhotoNLUはずっとやりたかったのですが、残念ながらまだ時間がありません。ランダムより少しでも良いソーシャルネットワークの分析ができれば、なんという賄賂でしょう...。
何かスッキリ しない。VRが画像に変換されるような感じで、、、。
mgcの場合はアライメントがメインで、ばらつきはそれなりにあればいい。次元を減らすために使用される
と、多重共線性との戦いのため、また偵察のためである。フロート
はもちろん少し浮きますし、前処理が優れていればいるほど、少なくなります。意味があるのですが、ファサルほどではないので
というのは、有益な情報を食いつぶしてしまう傾向があるからです。"前処理 "だけでなく、"浮き "を減らすこともできる。
浮力」は前処理だけでなく、「曲げ」ログロスなどに関するFaの例で再度示すように、後処理でも低減でき、ひいては補正につながる。
は、投げる前に確率を補正するために、どこを使ってもよかったのですが......。ダメダメ
しかし、あまり興奮しないでください、1-2％の改善しかないのです。2、3回実行した後、前処理が適切に行われていれば
前処理と十分なサンプルで、必要な成分の処方を取り、チップを作る、その都度
ガラガラポンの前に、ガラガラポンが終わっていない・・・。など...簡単な例として、(2 ist ivert)を見てみましょう。
が、論点ではない)...このくだり、素人の他には、昔、自分のために観た、あまり役に立たない...。
いろいろなメインコンポーネントに時間をかけて、とてもシンプルなことを考え出したら、一般的なことになりました。
PCAを行い、予測変数に乗じる係数を得たとします。
ここで、ウィンドウを移動させ（新しいバーが表示される）、どうするか - 係数の再計算をするか？テスターではそのようにしています。再計算しなくても、主要な部品は揃っているのですね？
そして、今度は普通の線形回帰を考えて みましょう。同じ係数でも、係数は乱数であり、誤差が係数の額面を超えることがあるなど、その意味するところがすべて表になっています。
主成分がどう良いのか？
主成分の話じゃないんです。私たちは過去の分析に興味があるわけではなく、パラメータを取る場所がないため、過去からいくつかのパラメータを取りますが、これらのパラメータは変更してはいけません。これは一般的なルールです。TSを構築する場合、得られたパラメータの不変性／弱変動性を証明する必要がある。
もう一度、定常性の問題を考えてみましょう。
私たちは過去を分析することに興味はありません。過去からある種のパラメーターを取り出しますが、それは取り出せる場所がないからです。これが一般的なルールです。TSを構築する場合、得られたパラメータの不変性／弱変動性を証明する必要がある。
またもや定常性から抜け出せない。
非定常性の構造について仮定してみることは可能である。例えば、明らかな選択肢として、区分的定常性の仮定がある。この場合、時代遅れのストーリーを捨てなければならないこともある（不連続性の発見）。
非定常性の構造について仮定してみることができる。例えば、明らかな選択肢として、区分的定常性の仮定がある。この場合、古くなった歴史を捨てなければならないこともある（不連続性を見出す）。
陳腐化した歴史ではなく、非定常的な部分。
アレクセイ、よくやった。ついに応用数学が、聖杯 思考だけでなく、浸透してきたようだ。
時代遅れの歴史ではなく、不安定なプロット。
アレクセイ、よくやった。ついに、聖杯思考だけでなく、応用数学が登場したのだ。