Ticarette makine öğrenimi: teori, pratik, ticaret ve daha fazlası - sayfa 3075
Ticaret fırsatlarını kaçırıyorsunuz:
- Ücretsiz ticaret uygulamaları
- İşlem kopyalama için 8.000'den fazla sinyal
- Finansal piyasaları keşfetmek için ekonomik haberler
Kayıt
Giriş yap
Gizlilik ve Veri Koruma Politikasını ve MQL5.com Kullanım Şartlarını kabul edersiniz
Hesabınız yoksa, lütfen kaydolun
Örneğin, geçmişte çalışan bir ticaret sistemi varsa....
Bu soruyu Maxim'in verdiği makale açısından cevaplamaya çalışırsak ne olur?
https://arxiv.org/pdf/2201.12692.pdfBu soruyu maxim'in verdiği makale açısından cevaplamaya çalışırsanız ne olur?
https:// arxiv.org/pdf/2201.12692.pdfGurur buna izin vermez. Hepsini uzun zaman önce 15 dakika içinde yaptı 🗿
Gurur buna izin vermez. Yani, hepsini uzun zaman önce 15 dakika içinde yaptı 🗿
Bu makaleyi çevirmek için bir şey kullandınız mı? Yandex'i denedim, ölü.
Bu makaleyi çevirmek için bir şey kullandınız mı? Yandex'i denedim, ölü.
kafanızla. GPT isteyin, bazen daha iyi bağlamsallaştırılabilir.
kafanızla. GPT isteyin, bazen bağlama daha iyi uyum sağlar
Oh, geride kaldım - GPT'm yok :(((((
Bu makaleyi çevirmek için bir şey kullandınız mı? Yandex'i denedim, ölü.
https://www.chatpdf.com/.
ve ardından çeviri.
"Nedensel tahmin için meta öğrenme" konulu bu bilgilendirici PDF'e hoş geldiniz! Bu makalede Gabriel Okasa, heterojen tedavi etkilerini tahmin etmek için sonlu bir meta-öğrenme örnekleminin sonuçlarını araştırmaktadır. Sistematik hatayı azaltmak ve meta-öğrenicilerin etkinliğini artırmak için bölünmüş örnekleme ve çapraz uyumun faydaları hakkında bilgi edinmek için okumaya devam edin.
Örnek sorular:
Meta çalışmalar nedir ve nedensel etkilerin tahmin edilmesine nasıl yardımcı olurlar?
Örneklem bölme ve çapraz uyum, meta-öğrenici değerlendirmesinde sistematik aşırı uyum hatasını nasıl azaltır?
Küçük ve büyük örneklem boyutlarında meta-öğrenme kullanımı için pratik öneriler nelerdir?
Meta-öğrenme, nedensel ilişkileri tahmin etmek için tasarlanmış makine öğrenimi algoritmalarıdır. Kendileri de tedavi etkilerini tahmin eden makine öğrenimi algoritmaları olan bir dizi temel öğreniciden öğrenerek çalışırlar. Meta-öğreniciler daha sonra nedensel etkinin genel bir tahminini üretmek için bu temel öğrenicilerin tahminlerini birleştirir. Bu yaklaşım, sistematik hatayı azaltmaya ve nedensel etki tahminlerinin doğruluğunu artırmaya yardımcı olabilir. Meta-öğrenme hakkında daha fazla bilgi için 4. sayfadaki Bölüm 3.2'ye bakınız.
Örneklem bölme ve çapraz uyum, meta-öğrenci değerlendirmesinde sistematik aşırı uyum hatasını azaltmak için kullanılan iki yöntemdir. Örneklem bölme, verileri iki veya daha fazla alt kümeye ayırmayı, bir alt kümeyi temel öğrencileri öğretmek için, diğer alt kümeyi ise nedensel etkiyi tahmin etmek için kullanmayı içerir. Çapraz uyum, her bir temel öğrenicinin verilerin farklı bir alt kümesi üzerinde eğitilmesini ve ardından her bir öğrenicinin verilerin diğer alt kümesi üzerindeki tedavi etkilerini tahmin etmek için kullanılmasını içerir. Her iki yöntem de temel öğrenicilerin verilerdeki gürültüyü hatırlamasını önleyerek aşırı eğitim hatasını azaltmaya yardımcı olur. Örnek bölme ve çapraz uyum hakkında daha fazla bilgi için bkz. 3.
Geride kaldım - GPT'm yok :(((((
Kendisi için kod yazmasını istemeliydiniz, bizim için değil) bir öğrenciden bile daha iyi, onu sosisle beslemeye gerek yok
https://www.chatpdf.com/
ve ardından çeviri
"Nedensel etkileri tahmin etmek için meta-öğrenme" hakkındaki bu bilgilendirici PDF'e hoş geldiniz! Bu makalede Gabriel Okasa, heterojen tedavi etkilerini tahmin etmek için sonlu örneklem meta-öğrenme sonuçlarını incelemektedir. Sistematik hatayı azaltmak ve meta-öğrenmenin etkinliğini artırmak için bölünmüş örnekleme ve çapraz uyumun faydaları hakkında bilgi edinmek için okumaya devam edin.
Teşekkürler. Dosyayı indirdim ve şimdi İngilizce sorular soruyor. Bunu Rusça nasıl öğretebilirim?
Kendisi için kod yazmasını istemeliydiniz, bizim için değil) bir öğrenciden bile daha iyi, onu sosisle beslemeye gerek yok
Güzel plan! Anladığım kadarıyla yabancı bir telefona ihtiyacınız var ama nereden buluyorsunuz?