Aprendizado de máquina no trading: teoria, prática, negociação e não só - página 640
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Com toda a seriedade, por favor, não faças alarido, Mikhail. O momento é crucial. Se esta idéia, não importa por que razão (seja por falta de habilidade ou estupidez completa diante de novas oportunidades) não funcionar, então a próxima virá para a comunidade de comerciantes muito, muito em breve. Tenho a certeza disso.
Aqui estão os sete de me!!!! E marque este dia no seu calendário com um lápis vermelho, porque esse é o dia em que eu fiz o download do R e vou girá-lo pouco a pouco...
No Sensei, um brinde dos rapazes)))) h2o.automl.
O Rattle é médio, mas está tudo no automóvel...
http://playground.tensorflow.org
visualização da aprendizagem de NS, parece ser apenas por diversão ou como um exemplo de ensino
algo que ela está claramente a ter dificuldades em classificar a espiral :)
E uma tal arquitectura já pode
é como Poincaré - se o espaço de recurso é incoerente você precisa de pelo menos 2 camadas, já havia uma pergunta sobre isso da elibrarius
E esta arquitectura já pode
Além disso, faça a velocidade de aprendizagem mais lenta quando a rede começar a vibrar.
Eu brinquei com esta coisa no verão passado. Muito visual).
Maxim, e quanto à selecção de características? Aye-aye.
Além disso, faça a velocidade de aprendizagem mais lenta quando a rede começar a vibrar.
No verão passado, brinquei com esta coisa. Coisa muito ilustrativa).
Sim, se você colocar os pecados, pode ser com 1 camada.
EMVC não faz o que eu queria, não faz o que parece a partir de uma leitura superficial da descrição.
EMVC pega uma tabela com preditores e metas (apenas classes. Não é permitida a regressão) e calcula a probabilidade de cada exemplo de treinamento pertencer realmente a uma determinada classe. É possível encontrar as linhas na tabela de treinamento que contradizem a maioria dos exemplos de treinamento (outliers, erros) e removê-las para evitar confundir o modelo no treinamento.
Eu deveria encontrar um conjunto de preditores que dessem as estimativas de maior probabilidade, mas os conjuntos de preditores encontrados eram insatisfatórios. Não vou fazer experiências com isto, existem melhores ferramentas para seleccionar os preditores. Não consigo ver a estimativa de centralidade cruzada, o pacote a utiliza de alguma forma internamente, mas não retorna essa resposta ao usuário.
Mas há uma ferramenta interessante para peneirar exemplos de treinamento em vez de prever.
EMVC não faz o que eu queria, não faz o que parece a partir de uma leitura superficial da descrição.
EMVC pega uma tabela com preditores e metas (apenas classes. Não é permitida a regressão) e calcula a probabilidade de cada exemplo de treinamento pertencer realmente a uma determinada classe. É possível encontrar as linhas na tabela de treinamento que contradizem a maioria dos exemplos de treinamento (outliers, erros) e removê-las para evitar confundir o modelo no treinamento.
Eu deveria encontrar um conjunto de preditores que dessem as estimativas de maior probabilidade, mas os conjuntos de preditores encontrados eram insatisfatórios. Não vou fazer experiências com isto, há melhores ferramentas para seleccionar os preditores. Não consigo ver a estimativa de centralidade cruzada, o pacote a utiliza de alguma forma internamente, mas não retorna essa resposta ao usuário.
Mas, pelo menos, temos uma ferramenta interessante para triagem de exemplos de treinamento em vez de preditores.
É uma pena.
Mais uma vez você provou a idéia de que milagres não acontecem, você tem que pegar tudo do zero.
Assim, você pode encontrar linhas na tabela de treinamento que contradizem a maioria dos outros exemplos de treinamento (picos, erros), e removê-las para evitar confundir o modelo durante o treinamento.
Será que isso realmente importa nos dados Forex onde as regularidades são difíceis de encontrar? Acho que com este programa podemos tirar metade dos exemplos. E os outliers podem ser procurados com métodos mais simples: não os apague, mas, por exemplo, equacione-os com um máximo admissível.