트레이딩의 머신러닝: 이론, 모델, 실전 및 알고리즘 트레이딩 - 페이지 2880

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Vladimir Perervenko #:

즈바네츠키를 기억하시나요?

그런 건 기억나지 않아요) 오데산 구어체와 비슷할 수도 있지만요.
 
새해 복 많이 받으세요! 새로운 소망과 가장 깊은 욕망의 성취를 기원합니다!
 
Vladimir Perervenko #:

특성(예측자, 변수, 함수, 특징)은관찰된 현상의 개별 측정 가능한 속성 또는 특성을 말합니다. 예를 들어, 시세, 요일, 시간 등이 있습니다. 우리의 경우에는 일반적으로 시계열입니다 .

기존 개념을 불필요하게 재정의할 필요가 없습니다. 이는 토론의 목적에 대한 혼란과 오해로 이어집니다. 귀하의 경우: 예측 변수(특성, 함수, 특징 등)의 연속된 값의 벡터의 임의 길이에 대해 이야기하고 있으므로 열에 대한 질문입니다.

더 신중하게.

열의 길이와 열의 수를 더 신중하게 구분해야 한다는 것을 이해합니다. 전자는 행의 수에 해당하고 후자는 행의 길이에 해당합니다).

행의 길이가 다르면 열의 개념이 다소 모호해지지만 직사각형 테이블(데이터 프레임) 대신 행 목록의 개념이 적절해집니다.

추신. 또한 단순화를 위해 모든 표지판이 이전 섹션의 가격 만있는 경우 (길이가 다른)로 제한 할 것을 제안했습니다.

 
lSTM의 경우, 시퀀스 길이의 3차원에 중첩된 열과 배치로 나뉘는 4차원에 중첩된 행을 구분하는 데 주의해야 합니다.
 
Aleksey Nikolayev #:

열의 길이와 열의 수를 더 주의 깊게 구분해야 한다는 것을 이해합니다. 전자는 행 수에 해당하고 후자는 행 길이에 해당합니다.)

행 길이가 다르면 열의 개념이 다소 모호해지지만 직사각형 테이블(데이터 프레임) 대신 행 목록의 개념이 적절해집니다.

추신. 또한 단순화를 위해 모든 기호가 이전 플롯의 가격 만있는 경우 (길이가 다른)로 제한 할 것을 제안했습니다.

Alexey, 어떤 데이터와 어떤 결과가 예상되는지 설명하는 것이 좋습니다.
추상적으로 생각하기는 어렵습니다.
 
Maxim Dmitrievsky #:
그건 완전히 집시 거짓말쟁이가 하는 말이죠. 우쭐대지 마세요.

생산적인 게시물의 수로 누가 거짓말쟁이인지 알 수 있습니다. 모든 게시물이 리서치에 의해 뒷받침되는 것은 아닙니다.

저는 이 문제에 대해 이야기하고 연구로 자신의 말을 뒷받침하는 사람들만 존중할 수 있습니다.

저는 알렉세이 비아즈미킨과 다른 사람들을 존경합니다. 그는 용감하게 토론을 위한 아이디어를 제시하고 그 결과를 보여줍니다.

이제 자신이 누구인지 아시겠죠? 막심카.)))))

 
Uladzimir Izerski #:

누가 거짓말쟁이인지는 결과 게시물의 수를 보면 알 수 있습니다. 모든 게시물이 리서치에 의해 뒷받침되는 것은 아닙니다.

저는 이 문제에 대해 이야기하고 연구로 자신의 말을 뒷받침하는 사람들만 존중할 수 있습니다.

저는 알렉세이 비아즈미킨과 다른 사람들을 존경합니다. 그는 용감하게 토론을 위한 아이디어를 제시하고 그 결과를 보여줍니다.

이제 자신이 누구인지 아시겠죠? 막심카.))))

원하는 사람을 존중해도 자신의 지위는 변하지 않습니다.
그리고 내가 링과 다른 이벤트에서 당신을 이길 것이기 때문에 당신은 작은 것을 사용해서는 안됩니다.
 
Maxim Dmitrievsky #:
누구든 존중해도 지위는 변하지 않습니다.
.
그리고 내가 링과 다른 이벤트에서 당신을 이길 것이기 때문에 당신은 작아서는 안됩니다.

당신이 잘하는 게 뭔지 알아요.)

하지만 시장을 이해하는 데는 약하죠. 그게 바로 우리가 말하는 겁니다.

 
Uladzimir Izerski #:

당신이 잘하는 게 뭔지 알겠어요:)

하지만 시장을 이해하는 데는 약합니다. 그게 바로 우리가 말하는 것입니다.

그런 판단을 내릴 수 있는 타고난 지능이 없다는 것을 알고 있겠죠.
 
Maxim Dmitrievsky #:
당신은 그런 판단을 내릴 수 있는 타고난 지능이 부족하다는 것을 알고 있습니다.

그런 판단을 내린 후, 나는 침묵합니다.)))))

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