Машинное обучение в трейдинге: теория, модели, практика и алготорговля - страница 3500
Вы упускаете торговые возможности:
- Бесплатные приложения для трейдинга
- 8 000+ сигналов для копирования
- Экономические новости для анализа финансовых рынков
Регистрация
Вход
Вы принимаете политику сайта и условия использования
Если у вас нет учетной записи, зарегистрируйтесь
В Махабхарате важна Бхагавадгита, там где Кришна объясняет Арджуне про карма-йогу. "Делай что должно и будь что будет" - очень хорошо подходит к трейдингу, например)
Да, это наверное самый известный и мощный текст :)
Ну, такая философия учит смирению... но толку в этом нет для развития.
Обычно (очень часто) развитие путают со сменой декораций. Особенно когда память плохая.
Хмм.. попробуйте объяснить, чем ваш подход отличается от кластеризации/определения режимов. В чем преимущества.
Ну, розные подходы, в моём методе происходит дистилляция данных, особенно актуально при сильном дисбалансе классов. Вместе с процессом отсева происходит исследование данных на каждой итерации. Изначально - это метод разведывательный для отбора предикторов и квантовых таблиц. Дополнительная задача - облегчить обучения другим классификаторам за счет удаления примеров в выборке по сложно выявляемым диапазонам предикторов.
Процесс можно представить в виде такого вот дерева
На дереве прошло 2 итерации и пришли к третей. В овале данные, которые больше не исследуем далее при построении текущей модели - класс "0".
И вот так я делал 100 итераций и смотрел, какая вероятность сделать сплит, который будет так же эффективно отсеивать нули от единиц на новых данных.
Ну, розные подходы, в моём методе происходит дистилляция данных, особенно актуально при сильном дисбалансе классов. Вместе с процессом отсева происходит исследование данных на каждой итерации. Изначально - это метод разведывательный для отбора предикторов и квантовых таблиц. Дополнительная задача - облегчить обучения другим классификаторам за счет удаления примеров в выборке по сложно выявляемым диапазонам предикторов.
Процесс можно представить в виде такого вот дерева
На дереве прошло 2 итерации и пришли к третей. В овале данные, которые больше не исследуем далее при построении текущей модели - класс "0".
И вот так я делал 100 итераций и смотрел, какая вероятность сделать сплит, который будет так же эффективно отсеивать нули от единиц на новых данных.
Человеческая гордыня ни к чему хорошему не приводит. Особенно будучи помноженной на Даннинга - Крюгера)
Мой посыл был о том, что радикалы двигают прогресс. Смирение - это уже на стадии ожидания смерти, принятия неотвратимого и без возможности иного исхода.
Обычно (очень часто) развитие путают со сменой декораций. Особенно когда память плохая.
Возможно. Многое зависит от контекста. На такие темы на форуме не очень удобно говорить - надо чувствовать, что собеседник на одной волне и понимает словоплетение.
А от кластеризации чем отличается?)
Вы бы лучше сказали, в чём видите сходство. Разве что цель схожая - улучшить обучение.
В моём случае обучение с учителем происходит, кластеризация без учителя.
Вы бы лучше сказали, в чём видите сходство. Разве что цель схожая - улучшить обучение.
В моём случае обучение с учителем происходит, кластеризация без учителя.
Сходство в разделении на группы и анализе этих групп потом.
Ну, розные подходы, в моём методе происходит дистилляция данных, особенно актуально.........
Мой посыл был о том, что радикалы двигают прогресс. Смирение - это уже на стадии ожидания смерти, принятия неотвратимого и без возможности иного исхода.