Машинное обучение в трейдинге: теория, модели, практика и алготорговля - страница 589
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
Вышла свежая неплохая книга по глубокому обучению. К сожалению не могу дать открыто ссылку, залита на rutracker.org.
Глубокое обучение
Год издания: 2018
Автор: Николенко С. И., Кадурин А. А., Архангельская Е. О.
Жанр или тематика: Нейронные сети
Издательство: Питер
Серия: Библиотека программиста
ISBN: 978-5-496-02536-2
Язык: Русский
Формат: PDF
Качество: Распознанный текст с ошибками (OCR)
Интерактивное оглавление: Нет
Количество страниц: 479
Спасибо. Если есть ссылка киньте в личку, плиз. Пока не ищется.
Классификация определяет момент времени, где сделка только м.б. статистически перспективной. Это, ну, никак не прогноз. Скорее это больше похоже на распознавание образов.
Еще раз: комбинация предикторов говорит о том, что до следующего клоус будет лонг. Естественно, что определяется ВЕРОЯТНОСТЬ такого события, но эта вероятность делится на два класса (при бинарном учителе). Можно по принципу 50/50, можно по другому.
Это не прогноз?
Спасибо. Если есть ссылка киньте в личку, плиз. Пока не ищется.
Искать надо здесь
Платно. Упомянутая книга стоит 10 рублей. Значит официально.
Скачал для Вас, но прицепить не могу - слишком большой файл (18мб).
Искать надо здесь
Платно. Упомянутая книга стоит 10 рублей. Значит официально.
Скачал для Вас, но прицепить не могу - слишком большой файл (18мб).
а залейте на Я или G диск плз, тоже почитаю
а залейте на Я или G диск плз, тоже почитаю
Вроде бы здесь
Вроде бы здесь
да, спасибо :) мне ее тоже рекомендовали, кстати
Вышла свежая неплохая книга по глубокому обучению. К сожалению не могу дать открыто ссылку, залита на rutracker.org.
Глубокое обучение
Год издания: 2018
Автор: Николенко С. И., Кадурин А. А., Архангельская Е. О.
Жанр или тематика: Нейронные сети
Издательство: Питер
Серия: Библиотека программиста
ISBN: 978-5-496-02536-2
Язык: Русский
Формат: PDF
Качество: Распознанный текст с ошибками (OCR)
Интерактивное оглавление: Нет
Количество страниц: 479
Просмотрел, кое-что почитал по диагонали.
Общее впечатление:
Книга неплохая, с конкретными примерами на Python в каждой главе. Как раз только начал заниматься Pythonом, и выбор тематических библиотек является проблемой. Выбор, разумеется, далеко не исчерпывается TensorFlow, но реальный код на Питоне дает оч много.
Освещены вопросы отсутствующие в других книгах. Переводной литературы по теме сейчас явно мало. В частности, неполносвязные и сверточные сети. Чем тоже недавно начал заниматься.
К недостаткам, пожалуй, оч много общих рассуждений. Я не говорю об историческом экскурсе начиная с Винера и Тьюринга.
Пожалуй зарубежные (переводные) книги написаны все-таки лучше. Еще раз, эта книга, все-таки, оч неплохая с начала времени (с 90-х годов).
9,10 главы огненные, q-learning и probabilsitic NN
как раз то что надо.. у Хайкина к слову тоже есть
9,10 главы огненные, q-learning и probabilsitic NN
как раз то что надо.. у Хайкина к слову тоже есть