Alım-satım fırsatlarını kaçırıyorsunuz:
- Ücretsiz alım-satım uygulamaları
- İşlem kopyalama için 8.000'den fazla sinyal
- Finansal piyasaları keşfetmek için ekonomik haberler
Kayıt
Giriş yap
Web sitesi politikasını ve kullanım şartlarını kabul edersiniz
Hesabınız yoksa, lütfen kaydolun
başarı aptallara eşlik eden şansa bağlıdır, sadece onlar ML yapabilir ve onu umut verici hale getirebilir;)
Haklısın, akıllı insanlar genellikle hayatta şanssızdırlar, çünkü aptalların basitçe görmeme riskinden korkarlar, akıllı insanlar bazen bir sarhoş gibi davranmaya ihtiyaç duyarlar, enerjik olarak rastgele, bir seçenek olarak, karar verme ve bir kural altında hareket etme seçeneği olarak. derece.
Bu "bir şeyi", bu "temel stratejiyi (BS)" biliyor musunuz?
Başlamak için herhangi bir BS alın. MO, varsa performansını ve geliştirme potansiyelini gösterecektir.) Ayrıca, BS'yi değiştiririz veya geliştiririz.
Her şey MO olmadan olduğu gibi kalır. MO kafanın yerini almaz.))
R'de Genetik Algoritmaları Kullanarak Özellik Seçimi
Bu, R'de genetik algoritmalar kullanılarak özellik seçimi hakkında bir gönderidir ve burada aşağıdakiler hakkında hızlı bir inceleme yapacağız:
Başlamak için herhangi bir BS alın. MO, varsa performansını ve geliştirme potansiyelini gösterecektir.) Ayrıca, BS'yi değiştiririz veya geliştiririz.
Her şey MO olmadan olduğu gibi kalır. MO kafanın yerini almaz.))
Her şeyin benim için nasıl çalıştığını zaten gösterdim, sırasıyla herhangi bir dürtü ve kanal stratejisini takas edebileceğiniz trendleri ve daireleri belirleyen hedefimi sundum.
Kötü örnek bulaşıcıdır
Tekrar silinen mesajlar...
Kötü örnek bulaşıcıdır
bu "yemek" ve zaten kimse bunu tartışmayacak, bu yüzden idili bozmamak için kaldırdım)
bu "yemek" ve zaten kimse bunu tartışmayacak, bu yüzden idili bozmamak için kaldırdım)
En azından blogunuzda ilginç makaleler bulundurun. Sadece kimse çöpü çıkarmıyor, arkasında ilginç bir şey bulmak zorlaşıyor.
Bayes ağaçlarını anlamak için önce Metropolis-Hastnigs algoritmasını, Markov zincirleri üzerinden Monte Carlo algoritmasını, ağaçlara benzeterek okumalısınız.
BART ile ilgili belgenin kendisi
http://www-stat.wharton.upenn.edu/~edgeorge/Research_papers/BART%20June%2008.pdf
kısacası, işin püf noktası, yeniden eğitmemeleri ve çıktıda (arka) olasılıksal bir tahmin vermeleridir.
Bayes ağaçlarını anlamak için önce Metropolis-Hastnigs algoritmasını, Markov zincirleri üzerinden Monte Carlo algoritmasını, ağaçlara benzeterek okumalısınız.
BART ile ilgili belgenin kendisi
http://www-stat.wharton.upenn.edu/~edgeorge/Research_papers/BART%20June%2008.pdf
kısacası, işin püf noktası, yeniden eğitmemeleri ve çıktıda (arka) olasılıksal bir tahmin vermeleridir.
formül yığını