트레이딩의 머신러닝: 이론, 모델, 실전 및 알고리즘 트레이딩 - 페이지 791

[Ivan Negreshniy]

레나트 아크티아모프 :
총 거래 시간이 3개월 이상이고 진짜라고 말하지 마세요

물론 이것은 데모 계정입니다... 지금 우리는 P-Net 신경망을 테스트하고 있습니다. 이미 그것에 대해 썼습니다. 이 새로운 개발은 미국과 유럽에서 특허를 받았지만 불행히도 아직 공개할 수는 없지만 비디오는 아직 상업적이지 않습니다(광고 아님).

https://www.youtube.com/watch?v=uY4tLXU5Rxc&t=265s

[Vizard_]

Mihail Marchukajtes : 수정 및 변경에 대한 반대를 기다리고 있습니다...

모두가 매우 좋아했습니다! 이의, 수정, 변경 사항이 없습니다.
당신의 작업에 감사드립니다, 세상은 새로운 색으로 빛났습니다! 고맙습니다!

[Mihail Marchukajtes]

마법사_ :

모두가 매우 좋아했습니다! 이의, 수정, 변경 사항이 없습니다.
덕분에 세상은 새로운 색으로 빛났습니다! 고맙습니다!

Cheto 난 널 알아보지 못하겠어.. 너 진짜 너인지 아닌지 ????

[Renat Akhtyamov]

이반 네그레쉬니 :

물론 이것은 데모 계정입니다 ... 지금 우리는 P-Net 신경망을 테스트하고 있습니다. 이미 그것에 대해 썼습니다.이 새로운 개발은 미국과 유럽에서 특허를 받았지만 불행히도 아직 공개 할 수는 없지만 비디오는 아직 상업적이지 않습니다(광고 아님).

https://www.youtube.com/watch?v=uY4tLXU5Rxc&t=265s

하지만 요점이 무엇입니까?

[Vizard_]

마이클 마르쿠카이테스 :

Cheto 난 널 알아보지 못하겠어.. 너 진짜 너인지 아닌지 ????

나는 물론이다. 아이디어가 기발하다면 나는 트롤이 아닙니다. 다른 말씀 부탁드립니다.

[Mihail Marchukajtes]

제가 쓰고 싶은 글의 내용입니다. 나머지는 내일이라 벌써 자정이네요..

콘텐츠

1. 소개.
2. 방향 선택의 분석 및 정당화. 회귀 또는 분류.
3. 출력 변수에 대한 요구 사항입니다. 기본 건설 규칙
4. 주제 영역의 분석 및 설명 변수의 최대 집합을 검색합니다.
5. 데이터 전처리, 목적 함수에 대한 중요한 변수 검색
6. 모델 학습, 모델 목록 가져오기
7. 시스템의 효율성을 결정하기 위한 기본 요구 사항.
8. 얻은 모델의 징후 및 예비 평가.
9. 상호 정보의 평가. 의미 있는 모델을 선택합니다.
10. 모델을 시작합니다. 환경 보호 현장 평가.

[Yuriy Asaulenko]

레나트 아크티아모프 :
총 거래 시간이 3개월 이상이고 진짜라고 말하지 마세요

그리고 차이가 없습니다. 실제 - 실제가 아닙니다. 적절한 모델과 테스트를 통해 실제는 테스트와 크게 다르지 않습니다. 사실, 실제는 시스템을 평가하는 데 절대적으로 필요하지 않습니다.

전체 질문은 실제 모델과 테스트 자체의 적절성입니다.

[Mihail Marchukajtes]

유리 아사울렌코 :

그리고 차이가 없습니다. 실제 - 실제가 아닙니다. 적절한 모델과 테스트를 통해 실제는 테스트와 크게 다르지 않습니다. 사실, 실제는 시스템을 평가하는 데 절대적으로 필요하지 않습니다.

전체 질문은 실제 모델과 테스트 자체의 적절성입니다.

실제와 검정을 일치시키는 신뢰할 수 있는 방법은 0을 사용하지 않고 첫 번째 막대에서 작업하는 것입니다. 나 자신에게 테스트 :-)

[Renat Akhtyamov]

유리 아사울렌코 :

그리고 차이가 없습니다 . 실제 - 실제가 아닙니다. 적절한 모델과 테스트를 통해 실제는 테스트와 크게 다르지 않습니다. 사실, 실제는 시스템을 평가하는 데 절대적으로 필요하지 않습니다.

전체 질문은 실제 모델과 테스트 자체의 적절성입니다.

있다

그렇기 때문에 현실이 아니다.

[Vizard_]

마이클 마르쿠카이테스 :

제가 쓰고 싶은 글의 내용입니다. 나머지는 내일이라 벌써 자정이네요..

콘텐츠

1. 소개.
2. 방향 선택의 분석 및 정당화. 회귀 또는 분류.
3. 출력 변수에 대한 요구 사항입니다. 기본 건설 규칙
4. 주제 영역의 분석 및 설명 변수의 최대 집합을 검색합니다.
5. 데이터 전처리, 목적 함수에 대한 중요한 변수 검색
6. 모델 학습, 모델 목록 가져오기
7. 시스템의 효율성을 결정하기 위한 기본 요구 사항.
8. 얻은 모델의 징후 및 예비 평가.
9. 상호 정보의 평가. 의미 있는 모델을 선택합니다.
10. 모델을 시작합니다. 환경 보호 현장 평가.

수업. 아니, 지금 쓰십시오. 바로 여기에, 오늘 통찰력이 있습니다 ...