첫 번째와 두 번째 경우 모두 데이터 외삽법이 그대로 사용됩니다. 카트가 말로 바뀌면 말이 카트로 남습니다. 외삽입니다. 우리가 처음에 미래의 변화에 영향을 미치는 요인을 찾고 있는지 또는 발생한 변화를 이러한 요인과 비교하는지 여부는 중요하지 않습니다. 결과는 동일합니다. 우리의 의견으로는 미래를 예측해야 하는 모델입니다. 과거의 데이터를 기반으로 합니다.
개인적으로 모든 거래 방식을 두 개의 다른 그룹으로 나눕니다.
예측 모델;
프로세스의 특정 속성을 활용하는 모델.
첫 번째 그룹에서는 모든 것이 다소 명확해졌습니다. 이들은 예측 변수에 의존하는 것으로 추정되는 변수(가격)를 설명하기 위해 가중치가 다른 예측 변수의 무한 조합입니다. 두 번째 그룹의 작동 원리는 다릅니다. 이는 특정 프로세스 속성의 식별과 이러한 속성의 활용을 기반으로 합니다. 예를 들어, 모델이 프로세스의 강력한 반복을 식별할 수 있는 경우 이러한 특성을 가진 시장을 찾고 "수준에서 반등"하여 거래를 시작합니다. 동시에 이 마법의 "레벨"을 식별하기 위한 특정 규칙이나 특정 거래 기술은 그다지 중요하지 않습니다. 공정만이 이 특성을 실제로 가지고 있고 시간이 지나도 변하지 않는 것이 중요합니다. 동시에, 각각의 특정 시장 진입 의 결과는 절대적으로 중요하지 않습니다. 왜냐하면 왜냐하면. 특정 거래에 대한 예측 자체의 개념은 없습니다. 프로세스의 속성에 따라 달라지는 최종 통계만 중요합니다.
나는 모든 것이 평범한 책 판매로 끝날 것이라고 생각하지 않았습니다. 그렇게 말했을 것입니다.))) 죄송합니다))) 죽어 가고 있습니다 ...
나는 모든 현대 경제 수학을 두 부분으로 나눌 것입니다.
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거의 감지할 수 없는 차이가 매우 심각한 결과를 수반하는 것처럼 보일 것입니다.
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첫 번째와 두 번째 경우 모두 데이터 외삽법이 그대로 사용됩니다. 카트가 말로 바뀌면 말이 카트로 남습니다. 외삽입니다. 우리가 처음에 미래의 변화에 영향을 미치는 요인을 찾고 있는지 또는 발생한 변화를 이러한 요인과 비교하는지 여부는 중요하지 않습니다. 결과는 동일합니다. 우리의 의견으로는 미래를 예측해야 하는 모델입니다. 과거의 데이터를 기반으로 합니다.
개인적으로 모든 거래 방식을 두 개의 다른 그룹으로 나눕니다.
첫 번째 그룹에서는 모든 것이 다소 명확해졌습니다. 이들은 예측 변수에 의존하는 것으로 추정되는 변수(가격)를 설명하기 위해 가중치가 다른 예측 변수의 무한 조합입니다. 두 번째 그룹의 작동 원리는 다릅니다. 이는 특정 프로세스 속성의 식별과 이러한 속성의 활용을 기반으로 합니다. 예를 들어, 모델이 프로세스의 강력한 반복을 식별할 수 있는 경우 이러한 특성을 가진 시장을 찾고 "수준에서 반등"하여 거래를 시작합니다. 동시에 이 마법의 "레벨"을 식별하기 위한 특정 규칙이나 특정 거래 기술은 그다지 중요하지 않습니다. 공정만이 이 특성을 실제로 가지고 있고 시간이 지나도 변하지 않는 것이 중요합니다. 동시에, 각각의 특정 시장 진입 의 결과는 절대적으로 중요하지 않습니다. 왜냐하면 왜냐하면. 특정 거래에 대한 예측 자체의 개념은 없습니다. 프로세스의 속성에 따라 달라지는 최종 통계만 중요합니다.
첫 번째 및 두 번째 경우 모두 데이터 외삽이 그대로 사용됩니다. .
여기에서 당신은 모른다. 기계 학습 분류 모델에는 외삽이 없습니다.
예를 들어, 숲.
나무는 일반적으로 3000개 이상의 막대 샘플에 대해 훈련 샘플을 기반으로 구축되며 100개 이상의 나무(나무 숲)를 얻습니다. 각 트리는 TA 측면에서 패턴입니다.
다음 막대가 도착하면 이 마지막 막대에 해당하는 예측자의 조합이 트리 중에서 검색됩니다. 첫 번째 트리, 50번째 또는 가장 적합한 마지막 트리가 될 수 있습니다. 여기서 외삽법은 어디에 있습니까?
이는 특정 프로세스 속성의 식별과 이러한 속성의 활용을 기반으로 합니다.
훈련 샘플을 만들 수 있다면 좋은 아이디어입니다. 문제는 선생님에게 있습니다. 그래서 핸들...
여기에서 당신은 모른다. 기계 학습 분류 모델에는 외삽이 없습니다.
예를 들어, 숲.
나무는 일반적으로 3000개 이상의 막대 샘플에 대해 훈련 샘플을 기반으로 구축되며 100개 이상의 나무(나무 숲)를 얻습니다. 각 트리는 TA 측면에서 패턴입니다.
다음 막대가 도착하면 이 마지막 막대에 해당하는 예측자의 조합이 트리 중에서 검색됩니다. 첫 번째 트리, 50번째 또는 가장 적합한 마지막 트리가 될 수 있습니다. 여기서 외삽법은 어디에 있습니까?
이는 특정 프로세스 속성의 식별과 이러한 속성의 활용을 기반으로 합니다.
훈련 샘플을 만들 수 있다면 좋은 아이디어입니다. 문제는 선생님에게 있습니다. 그래서 핸들...
왜 핸들, Kohonen은 완벽하게 분류, 표시만 제시 하면 Kohonen의 지도에 대해 다시 한 번
감독되지 않은 분류 방법 거래의 실제 가치를 이해하지 못합니다. 결국, 우리는 매우 특정한 것들을 거래합니다: 롱숏, 붕괴 - 레벨의 반등 ...
그리고 여기? PCA가 있으므로 예측 변수의 형식을 다시 지정하고 새 집합에는 매우 흥미로운 속성이 많이 있습니다. 하지만 여기에 있습니까?
나는 교사 없이 분류 방법을 거래하는 실제 가치를 이해하지 못합니다. 결국, 우리는 매우 특정한 것들을 거래합니다: 롱숏, 붕괴 - 레벨의 반등 ...
그리고 여기? PCA가 있으므로 예측 변수의 형식을 다시 지정하고 새 집합에는 매우 흥미로운 속성이 많이 있습니다. 하지만 여기에 있습니까?
감독되지 않은 분류 방법 거래의 실제 가치를 이해하지 못합니다. 결국, 우리는 아주 특정한 것들을 거래합니다: 롱숏, 붕괴 - 레벨의 반등 ...
그리고 여기? PCA가 있으므로 예측 변수의 형식을 다시 지정하고 새 집합에는 매우 흥미로운 속성이 많이 있습니다. 하지만 여기에 있습니까?
교사 없이 학습하는 것 - 자동 패턴 선택. 패턴이 있으면 지도에서 "특정 사항: 롱숏, 브레이크아웃-리바운드 ..."의 클러스터링 포인트를 찾은 다음 온라인 신호가 이러한 포인트를 활성화하기를 기다립니다.
스승이 없으면 패턴의 의미가 명확하지 않습니다.
선생님이란?
인용문은 장부에 해당하고 이 인용문은 공매도에 해당합니다. 모델을 훈련할 때 예측 변수 집합은 교사에 해당하는 두 개의 클래스로 나뉩니다.
선생님이 없다면? 패턴의 의미는 무엇입니까?
선생님이 없다면? 패턴의 의미는 무엇입니까?