ムディヤ......自分では全然違うファンネルの話をしておきながら、なんとかクソゲーにするんですね。原則として、バランスカーブのサポートラインを割った時点でダメなモデルで、その後、先ほど示したように回復するのですが......。モデルの仕事を信用するかどうかは、哲学的な問題です。誰も3ヶ月分のデータが少ないとは言っていない。BUT I have a question, how I collect them and what they refer to you know?ちょっと気になったので。3ヶ月間、ありとあらゆる市場展開が提示されたら、モデルの意味がなくなると、なぜ突然思うのでしょうか？
私のデータセットが50％より悪いと思った人たちへ!!!!!!!あなたのAIシステムは正しく構築されていないか、エラーが発生していますor!!!!そして、ドラムロールの......。あなたのシステムは、学習する教材の量に限界があり、2～3週間で正しく学習でき（再教育は全くないものとします）、1～2週間働くグリッドを使用しているのですね。そういうシステムは存在するし、何も問題はない THIS WORKS!!!!しかし、大きなデータセットを与えると、恐ろしく過剰に、あるいは過小に学習され、最終的には大きな学習エラーにつながり、AIシステムにとって非常に合理的なデータセットだと思うようになるのです。しかし、AIシステムが本当にクールであれば、あなたが失敗したこのデータセットでも（オーバートレーニングにならないように）モデルを構築することができるのです......。ほらね!!!!ただ、モデルは多数の入力で構成され、10-12と多項式は十分に長くなり、私を信じて、そのようなモデルは50％以上の利益を持つことになると思います。というか、REACHのオプティマイザーでも限界はあるのですが、失敗した人よりはずっと......。こんな感じで...。
私のデータセットが50%より悪いと思った人たちへ:!!!!あなたのAIシステムは正しく構築されていないか、その中にエラーがあります LIBO!!!!!!!そして、ドラムロールの......。あなたのシステムは、学習する教材の量に限界があり、2～3週間で正しく学習でき（再教育は全くないものとします）、1～2週間働くグリッドを使用しているのですね。そういうシステムは存在するし、何も問題はない THIS WORKS!!!!しかし、大きなデータセットを与えると、恐ろしく過剰に、あるいは過小に学習され、最終的には大きな学習エラーにつながり、AIシステムにとって非常に合理的なデータセットだと思うようになるのです。しかし、AIシステムが本当にクールであれば、あなたが失敗したこのデータセットでも（オーバートレーニングにならないように）モデルを構築することができるのです......。ほらね!!!!ただ、モデルは多数の入力で構成され、10-12と多項式は十分に長くなり、私を信じて、そのようなモデルは50％以上の利益を持つことになると思います。というか、REACHのオプティマイザーでも限界はあるのですが、失敗した人よりはずっと......。こんな感じで...。
XGB - https://en.wikipedia.org/wiki/Xgboost は、機械学習の融合兵器です。
HFTの3ヶ月は、完全なシミュレーションサイクルとしては不十分です。なぜなら、モデルは、異なる市場、体制の変化、フラッシュルーフ、異なる白鳥でテストする必要があり、合成ストレステストでは、実際の市場のようにできません。最終的なモデルは、ほとんどの場合、1週間分以上のデータは使用しませんが、設定するためには、1〜3年分のサンプルで動作させて、あらゆる場所で失敗しないことを確認する必要があります。しかし、ある日、あるいは3ヶ月後、あるいは半年後に、「未知の」理由で、あるいはむしろ既知の理由で、すべてが突然に壊れる可能性があります。
ああ、体系的に再教育する必要があるんだ。5年でHFTを育てることに何の意味があるんだ。
あ、グラデーションブースト...聞いたことある、聞いたことあるけど、やったことない。森に入れば入るほど、条件は複雑になる。
5年後にHFTを育成するセンスもなければ、それをやる神経も資源もない。
おそらくLTCMの 連中もそのような主張をしているのだろう)。モデルで2倍くらい振り返っていれば、ここまで激しい合体はなかったと言われています。
いずれの場合においても、訓練は5年間の全体のサンプルにすぐに行くことはありません、それはスライディングウィンドウが一定の学習で、サンプルを取ることは明らかだが、それは何かが強く市場で変化し、それが異常値ではなく、誰かの愚かさだときにモデルが "知っている "どのくらい速く知ることが重要です、と突然のトレンドに対して勇敢充填しません、Kolyaの呼び声。
おそらくLTCMの 連中もそのような主張をしているのだろう)。モデルで2倍くらい振り返っていれば、ここまで激しい合体はなかったと言われています。
いずれの場合においても、学習は5年のサンプル全体にすぐに行くことはありません、それはスライディングウィンドウが一定の学習で、サンプルを取ることは明らかであるが、それは何かが強く市場で変化し、これは異常値ではなく、誰かの愚かさであり、突然のトレンドに対して勇敢充填しませんときにモデルが "知っている "どのくらい早く知ることが重要です、コールKolya.Thisは、このような場合、それは非常に重要です。
ムディヤ......自分では全然違うファンネルの話をしておきながら、なんとかクソゲーにするんですね。原則として、バランスカーブのサポートラインを割った時点でダメなモデルで、その後、先ほど示したように回復するのですが......。モデルの仕事を信用するかどうかは、哲学的な問題です。誰も3ヶ月分のデータが少ないとは言っていない。BUT I have a question, how I collect them and what they refer to you know?ちょっと気になったので。3ヶ月間、ありとあらゆる市場展開が提示されたら、モデルの意味がなくなると、なぜ突然思うのでしょうか？
それが何であるかを理解した上で、マーケットを予測する必要があるのです。確かにグローバルな期間でマーケットは変化しますが、私は価格の原因となるデータ、つまり価格を変化させるのはこのデータであり、その逆はありません。さらに、アップロード後に独自のデータクリーニングを行い、ゴミを取り除くことで、同じモデルを得ることができるのです。私のトレードそのものは、それほど見劣りしないのですが。ROBOTが緊急に必要です。そして、観客への質問も...。リアルトレードでリクオートを 考慮したロボットの骨格を持ってる人いますかね？
誰も3ヶ月分のデータが少ないとは言っていない。しかし、私の質問は、私がどのようにそれらを収集し、それらが何に関連しているかをどのように知っているのですか？ちょっと気になったので。なぜ突然、3ヶ月以内に起こりうるすべての市場動向が提示されたら、モデルが無意味になると思うのですか？
3ヶ月分のデータで学習させたのでは、モデルの持続性は期待できない。そのモデルが見てきた市場こそが、取引可能な市場なのです。あなたのデータセットは無意味であり、このデータで取引することはコーヒーのカスで推測するようなものです。データが全く線形でないのに、線形モデルの係数を求める「レシェトフの機械」も同様である。500点未満のデータセットで、線形モデルの学習に数週間かかった、なぜなら「AI」だから、などという戯言を信じるのは、よほどよそよそしい人でないとできない))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))。どうなんだろう...。マーチンゲールやデポブーストよりもくだらない。
3ヶ月分のデータで学習させたのでは、モデルの持続性は期待できない。モデルが見てきた市場とは、取引できるようになるのです。あなたのデータセットは無意味であり、それを使っての取引は、コーヒーのカスで推測するようなものです。データが全く線形でないのに、線形モデルの係数を求める「レシェトフの機械」も同様である。500点未満のデータセットで、線形モデルの学習に数週間かかった、なぜなら「AI」だから、などという戯言を信じるのは、よほどよそよそしい人でないとできない)))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))。どうなんだろう...。マーチンゲールや "預金を使い切る "よりもナンセンスだ。
一週間分ですか？アリョーシャさん、本当にALESHAさんなんですね......ははは。最近の人はどんな人なんだろう。Ladnaya Alexeyushkaあなたは私たちの、それは私たちの最初のここの 記事を読んで、あなたは私が3ヶ月間収集した私の500ドットを理解するでしょう、私はすべてのバーを押し込まないので、特定の時点でそれを行うと、したがって500点は3ヶ月間市場をカバーし、あなたのモデルが正しくそれに訓練することができなかったこと、これはあなたが持っているので、AIの "たわごと "システムです。何か褒めようと思ってカッコの中に入れたくらいです :-)えーアリョーシャ、アリョーシャ......と思ったら、週末になると荒らしも起きているんですね......。すべての権利、私は個人的に気にしない、私はちょうど開発するために、別の秘密の終わりにあなたを教えてくれる、あなたは誰 "に唾を吐いている "を理解しています。
私のデータセットが50％より悪いと思った人たちへ!!!!!!!あなたのAIシステムは正しく構築されていないか、エラーが発生していますor!!!!そして、ドラムロールの......。あなたのシステムは、学習する教材の量に限界があり、2～3週間で正しく学習でき（再教育は全くないものとします）、1～2週間働くグリッドを使用しているのですね。そういうシステムは存在するし、何も問題はない THIS WORKS!!!!しかし、大きなデータセットを与えると、恐ろしく過剰に、あるいは過小に学習され、最終的には大きな学習エラーにつながり、AIシステムにとって非常に合理的なデータセットだと思うようになるのです。しかし、AIシステムが本当にクールであれば、あなたが失敗したこのデータセットでも（オーバートレーニングにならないように）モデルを構築することができるのです......。ほらね!!!!ただ、モデルは多数の入力で構成され、10-12と多項式は十分に長くなり、私を信じて、そのようなモデルは50％以上の利益を持つことになると思います。というか、REACHのオプティマイザーでも限界はあるのですが、失敗した人よりはずっと......。こんな感じで...。
そして面白いのは、このオプティマイザーの主な結果は汎化率で、私は汎化率100％のモデルを作りました。しかし、サンプルの割合が増えるにつれて下がり始め、50％を切った瞬間にモデルが暴走し始めます。しかし、50のマークに近接している可能性が高いです。とにかく、データの中に魚がいれば見つけるし、いなければ手遅れになる......。
また、選択した変数のデータがどの程度良いものなのか、もしデータがクソならすぐにわかるという、非常に良い回答になっています...。
愉快です、投稿したデータセットを分割したら、サンプルの1つが138行になりました、実行しました、お待ちしています・・・。気になったら結果を載せますね...。
つまり、数週間？アリョーシャ、君は本当にアリョーシャなんだね、ハハハ・・・。最近の人たちはどんな人たちなんだろう？Ladnaya Alexeyushkaあなたは私たちの、それは私たちの最初のここの 記事を読んで、私は分類器すべてのバーを突っ込んでいないため、私は3ヶ月間収集した私の500ポイントを理解するでしょうし、特定の時間にそれを行うと、したがって500ポイントは3ヶ月間市場をカバーし、あなたのモデルが正しくそれに訓練することができなかったこと、これはあなたがAI "たわごと "のあなたのシステムを持っているので、です。何か褒めようと思ってカッコの中に入れたくらいです :-)えーアリョーシャ、アリョーシャ......と思ったら、週末になると荒らしも起きているんですね......。私は個人的に気にしない、私はあなたが "冗談 "誰であるかを理解するように、開発するだけで最後にもう一つの秘密であなたを聞かせします。
私のデータセットが50%より悪いと思った人たちへ:!!!!あなたのAIシステムは正しく構築されていないか、その中にエラーがあります LIBO!!!!!!!そして、ドラムロールの......。あなたのシステムは、学習する教材の量に限界があり、2～3週間で正しく学習でき（再教育は全くないものとします）、1～2週間働くグリッドを使用しているのですね。そういうシステムは存在するし、何も問題はない THIS WORKS!!!!しかし、大きなデータセットを与えると、恐ろしく過剰に、あるいは過小に学習され、最終的には大きな学習エラーにつながり、AIシステムにとって非常に合理的なデータセットだと思うようになるのです。しかし、AIシステムが本当にクールであれば、あなたが失敗したこのデータセットでも（オーバートレーニングにならないように）モデルを構築することができるのです......。ほらね!!!!ただ、モデルは多数の入力で構成され、10-12と多項式は十分に長くなり、私を信じて、そのようなモデルは50％以上の利益を持つことになると思います。というか、REACHのオプティマイザーでも限界はあるのですが、失敗した人よりはずっと......。こんな感じで...。
そして最も興味深いのは、このオプティマイザーの主な結果が汎化率であり、私は汎化率100％のモデルを作っていたことです。しかし、サンプルの割合が増えるにつれて下がり始め、やがて50％を切る時が来て、モデルがダウンしてしまいます。しかし、50のマークに近接している可能性が高いです。とにかく、データの中に魚がいれば見つけるし、いなければごちゃごちゃになるし......。
また、選択した変数に対して、どれだけ良いデータなのかという問いに答えるのが得意で、もしデータがクソだらけだったら、すぐに分かる......というわけです。
愉快です、投稿したデータセットを分割したら、サンプルの1つが138行になりました、実行しました、お待ちしています・・・。気になったら結果を載せますね...。
反論するつもりもないし、反論することもない、完全にナンセンスな話をしている、「100％一般化」 )))))リニアとノンリニアのモデルの違いも理解できていないのでは？そして「レシェトフの機械」は線形であり、 XORすらできない。超平面を分割する係数を、似非遺伝学で最適化しただけの、幼稚なお喋りだ...。
以上、子供を怒らせない、悪い悪いおじさん、ファーザー・クリスマスは存在しないと言われた)))でした。
反論する気はない、反論することはない、「100％一般化」なんてナンセンスなことばかり言っている ))))))線形モデルと非線形モデルの違いも理解できていないのでは？そして、「レシェトフ・マシン」は線形で、 XORすらできない。超平面の係数を最適化するだけで、いくつかのpseutogeneticsによる、幼稚なお喋りだ...。
以上、子供を怒らせない、悪い悪いおじさんです、父のクリスマスは存在しないと言われました)))
YEAH!!!!!!!私はファーザー・クリスマスだ!!!そして毎年、私はこの美しい休日を子供たちに祝福しています。あなたはここで私にさえ負けることができたのです :-)
反論する気はない、反論することはない、「100％一般化」なんてナンセンスなことばかり言っている ))))))線形モデルと非線形モデルの違いも理解できていないのでは？そして「レシェトフの機械」は線形であり、 XORすらできない。超平面を分割する係数を、似非遺伝学で最適化しただけの、幼稚なお喋りだ...。
以上、子供を怒らせない、悪い悪いおじさんです、父のクリスマスは存在しないと言われました)))
一般化度100％のモデルを...。
一般化度100％のモデルをお送りします...。