Aprendizado de máquina no trading: teoria, prática, negociação e não só - página 597
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Imho, claro, mas aqui em cada página deste tópico, você precisa começar com o slogan do SanSanych - "lixo dentro, lixo fora". E todos os seus talentos cognitivos e criativos devem, em primeiro lugar, ter como objectivo reduzir o desperdício na entrada, e só depois tentar colocar uma carga extrema no hardware do seu computador.
você também é um caçador de necrófagos à procura de coisas comestíveis?
Também é um caçador de necrófagos à procura de algo comestível?
Fez um esquema de classificadores não rodinâmicos que é fácil de implementar
Talvez esteja a faltar alguma coisa? Alguma ideia? :)
o número de neurónios pode ser adicionado, agora há 2 na camada oculta
Fez um esquema de classificadores não rodinâmicos que é fácil de implementar
Talvez esteja a faltar alguma coisa? Alguma ideia? :)
o número de neurónios pode ser adicionado, 2 estão agora numa camada oculta
2) Os pesos do próprio neurônio estão disponíveis?
3) Como meio, você pode tomar a derivada do fechamento ou do MA rápido de ordem 1-4. Ou incrementos.
4) Eu colocaria o tamanho da camada oculta igual à entrada.
Imho, claro, mas aqui em cada página do ramo, você deve começar com o slogan do SanSanych - "lixo dentro - lixo fora". E todos os seus talentos cognitivos e criativos, primeiro e acima de tudo, visam reduzir o lixo na entrada, e só depois tentar sobrecarregar extremamente o hardware do computador.
Fez um esquema de classificadores não rodinâmicos que é fácil de implementar
Talvez esteja a faltar alguma coisa? Alguma ideia? :)
você pode adicionar o número de neurônios, agora há 2 na camada oculta
Você só vai perder o seu tempo. Nos dados reais, não vai funcionar.
Por exemplo: Uma resposta errada da NS, e isso afectará todas as respostas subsequentes.
Este não é um slogan da SanSanych. Pelo menos no Google.
Isso é certo - é um sinal no edifício das Estatísticas.
Isso é certo - é o sinal no edifício das Estatísticas.
Você só estará perdendo seu tempo. Isto não vai funcionar com os dados reais.
Por exemplo: Uma resposta errada da NS e afectará todas as respostas subsequentes.
Não só. Há muitos outros lugares onde este sinal está pendurado).
Vou cingir-me ao tema, por assim dizer.
Mas nas estatísticas, é uma questão de princípio.
E tudo se resume à correlação, porque um dos conceitos básicos e o mais médio, e tudo porque a correlação SEMPRE tem um valor e nenhum valor "sem valor = NA". Se você pensar na Idade Média, várias centenas de anos foram dedicados a isso - encontrar correlações onde, em princípio, não poderia haver nenhuma.
Quando comecei a aprender R, fiquei espantado com o quanto isso tem sido feito com este mesmo NA.