Aprendizado de máquina no trading: teoria, prática, negociação e não só - página 1993
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bêbado, provavelmente... do lado positivo absolutamente - relativamente mais do que um, menos do que absolutamente - relativamente menos do que um. O logaritmo faz diferenças absolutas em diferenças relativas. E hoje em dia não dão o círculo unitário nas escolas. A minha mulher às vezes trabalha neste assunto.... Eu sei como é difícil trazer a razão para o não-alcançado.....
bêbado, provavelmente... do lado positivo absolutamente - relativamente mais do que um, menos do que absolutamente - relativamente menos do que um. O logaritmo das diferenças absolutas leva a diferenças relativas. E hoje em dia não dão o círculo unitário nas escolas. A minha mulher às vezes trabalha neste assunto.... é aí que sei como é difícil comunicar a razão aos não-alcançados.....
Estás a fazer disto uma grande coisa... Eu escrevi-lhe uma carta simples... sem quadrados e assim.
não escreva muito.
Estás a fazer disto uma grande coisa... Acabei de escrever ao homem em linguagem simples) sem quadrados ou algo do género.
Não escreva uma palavra extra.
É difícil entender as pessoas que não se conhece de imediato. Às vezes um par de cartas não é suficiente para entender o que o proger quer dizer, e com o codificador ainda mais difícil. Bem... Eu vou... Desculpa por isso... se algo.....
É difícil entender os estranhos sem convicção. Às vezes um par de cartas não é suficiente para entender o que o proger quer dizer, e é ainda mais difícil com um codificador. Bem... Eu vou... Desculpa por isso... se algo.....
Eu escrevi que é difícil imaginar um modelo que pelo menos mostrasse uma dependência inversa de um traço, ou seja, aprender ao contrário.
Se é uma dependência imutável de dados passados, então o que é complicado aqui?
Eu não entendo a dependência inversa então. se é uma dependência constante de dados passados, então o que é complicado aqui. o que é a dependência inversa então.
Correlação da série original e da série prevista
Depois o modelo funciona vice-versa. Eu entendi que a pergunta era sobre incrementos. Modelo invertido, ou multiplicado por menos um sem o moduli. Embora, claro, possa não ser tão simples nas camadas NS.
Então o modelo funciona em marcha atrás. Eu entendi que a pergunta era sobre incrementos. Um modelo invertido, ou multiplicado por menos um, sem ter em conta os módulos. Embora, claro, em camadas NS, pode não ser tão inequívoco.
É que esta métrica pode retornar valores negativos, sim. Mas isso quase nunca acontece na prática. Então podemos tomar o valor como um valor relativo, qual é o problema. Nós não somos grandes matemáticos aqui.
A correlação negativa entre dados brutos e previstos é o modelo errado. É claro que é um caso raro. E a correlação entre os dois não é, naturalmente, absoluta, e muito menos relativa, depende das camadas de que ordem de difusão, de aceleração de que ordem de tipo.
A correlação negativa entre a linha de base e os dados previstos é o modelo errado. É claro que este é um caso raro. E a correlação entre eles, naturalmente, não é absoluta, e muito menos relativa, depende das camadas que lá estão, de que ordem de difusão, de que ordem de tipo de aceleração.