Aprendizado de máquina no trading: teoria, prática, negociação e não só - página 1275
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Estás a fazer disparates, porque estás a imitar a floresta e a impulsionar o algoritmo em vez de leres a teoria porque funciona, mais uma vez.
Novamente você não está lendo com cuidado - eu descarto o preditor de raiz de acordo com um determinado critério, enquanto o mesmo CatBoost o faz de forma aleatória.
Obrigado pela fotografia, quando tive a oportunidade de comunicar com o Doc foi assim.
Novamente, você não está lendo com cuidado - eu descarto o preditor de raiz de acordo com um determinado critério, enquanto o mesmo CatBoost o faz de forma aleatória.
Obrigado pela fotografia, quando tive a oportunidade de comunicar com o Doc, foi assim que foi.
Não me interessa pelo que estás a raspar, o algoritmo não depende nada disso... depende do número de divisões por traço, não da raiz.
o algoritmo alfastar foi ALTERADO especificamente para revashn de uma vista de mapa completa para uma vista de fatias, eles não o fizeram bem
você pode ver que o bot é lento alternando entre janelas, não consegue entender onde o prisma está e está correndo para frente e para trás
É um insecto.
Eu não tenho respeito por ti.
Não comunique comigo, Maxim, eu não o obrigo. Respeito todos com quem falo, desde que não sejam mal-educados.
Você está novamente se referindo aos comentários por trás dos bastidores, como você tecnicamente imagina o que aconteceu? Você não acha que houve simplesmente uma redução na taxa de quadros da coleção geral de mapas? Certamente a visualização do mapa geral, supostamente através dos olhos da rede, é por movimento rápido quadro a quadro através do ecrã, e não pode haver outra opção. E a conversa de "feito como um humano vê" é um disparate, e só pode refletir a fantasia de como um humano vê.
Bot vê uma unidade e reage adequadamente, de acordo com o algoritmo - protege a base, seu problema é que ele não conseguiu dividir as tropas - para proteger a base e atacar - há uma variedade de pressa por toda parte, e quando ela foi para o desenvolvimento, o bot se fundiu.
O que quer que deixes cair, o algoritmo não depende nada disso... a importância depende do número de divisões por traço, não da raiz.
Isto soa a ignorância... Se os livros não descrevem tal método, é óbvio que é mau...
Isto soa a ignorância... Se os livros não descrevem tal método, então é intencionalmente mau...
isso é ignorância da sua parte... é uma discussão sobre algo que não está claro e tem algumas definições e significados especiais...)
Não fales, Maxim, não te estou a forçar a isso. Respeito todos os interlocutores, desde que não sejam mal-educados.
Você está novamente se referindo aos comentários nos bastidores, como você tecnicamente imagina o que aconteceu? Você não acha que houve simplesmente uma redução na taxa de quadros da coleção geral de mapas? Certamente a visualização do mapa geral, supostamente através dos olhos da rede, é por movimento rápido quadro a quadro através do ecrã, e não pode haver outra opção. E a conversa de "feito como um humano vê" é um disparate, e só pode refletir a fantasia de como um humano vê.
Bot vê uma unidade e reage adequadamente, de acordo com o algoritmo - protege a base, seu problema é que ele não conseguiu dividir as tropas - para proteger a base e atacar - há uma variedade de pressa por toda parte, e quando ela foi para o desenvolvimento, o bot se fundiu.
Shurik, você é burro, desculpe.
Shurik, tu és estúpido, desculpa.
Não sei porque te abaixas tanto e te permites ficar histérico...
Não tenhas medo de pensar com a cabeça e não julgues aqueles que o fazem.
Não sei porque te abaixas tanto e te permites ficar histérico...
Não tenhas medo de pensar com a cabeça e não julgues aqueles que o fazem.
Deus me perdoe.
Por favor anexe o código (ou ls), interessante de se ver. Talvez algo novo seja encontrado.
A propósito, Alglib usa um conjunto aleatório de preditores (50% do número total por padrão) para escolher o particionamento em cada nó. Esta parece ser uma abordagem padrão pelos criadores da Random Forest. O resultado é uma grande variedade de árvores.
Mas é difícil encontrar os melhores, pois a diferença no erro final não é superior a 1%. Ou seja, todas as árvores chegam aproximadamente ao mesmo resultado, mas em uma árvore para um preditor houve uma divisão mais cedo, em outra árvore para o mesmo preditor mais tarde (porque mais cedo foi excluída da lista para divisão).
Em geral, há um problema com a seleção dos preditores. Estou pensando em fazer uma pesquisa completa para verificar 100 preditores, adicionando 1 de cada vez e deixando os que melhoram o resultado. Se você excluir o preditor de raiz 40 vezes, após cálculos complexos, então talvez a força bruta total seja mais fácil? Ou você tem cerca de mil preditores lá?
A questão é que, mesmo que de todos os 50%, há uma selecção clara destes 50% na primeira divisão da raiz (ou em Alglib não é assim?). CatBoost não só tem seleção aleatória de preditores, mas também divisão aleatória (pesos são adicionados aleatoriamente aos cálculos) nas primeiras árvores.
Eu obtive resultados diferentes, e meu objetivo não é estimar todo o modelo, mas obter folhas que são altamente prováveis de descrever a maioria da amostra. Então essas folhas são testadas na história ano após ano e é feita uma composição delas, que pode não descrever todo o mercado, mas acho que é melhor ter respostas mais precisas para o que você sabe do que adivinhar com 50% de probabilidade na maior parte do tempo.
Os prognosticadores, agora estarão na casa dos 600, por isso, um completo exagero já não é realista.