Ticarette makine öğrenimi: teori, pratik, ticaret ve daha fazlası - sayfa 3128
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
Deste kötü karıştırılmış demektir.
önyargı - varyans değiş tokuşu
Bu, destenin kötü karıştırıldığı anlamına gelir.
önyargı - varyans değiş tokuşu
Maxim, açıklamalarınızı ve piyasalar hakkındaki bilginizi dikkate alarak, size "Kuyrukköpeği sallar " ifadesinin ne anlama geldiğini açıklayayım.
Öfkenize ve hoşnutsuzluğunuza neden olacağını biliyorum. Bu beni korkutmuyor.
Açıklamama izin verin.
Köpeğin kuyruğu, sıfır çubuğunun arkasında solda gördüğünüz grafiktir, ancak bu çok da köpek sağda olacak.
Köpeğin forumun geri kalanı gibi anlaşılması ve saygı duyulması gerekir. O zaman başarı için bir şansınız olacaktır. Psikoloji üzerine kitaplar okuyun.)))))))
Deste kötü karıştırılmış demektir.
önyargı - varyans değiş tokuşu
Mesele de bu zaten, eğer veri kayması varsa desteyi karıştıramazsınız. Bunu tahmin etmeniz ve muhtemelen belirgin bir vektörü varsa ve sadece aralıktaki bir dalgalanma değilse, bunu dikkate alarak işaretler oluşturmanız gerekir.
Burada, teorik olarak eğitim için ve yeni veriler üzerinde örneklemdeki anormallikleri / aykırı değerleri yakalayabilen ilginç bir algoritma "İzolasyon Ormanı" keşfettim.
Teorik olarak, orijinal örneği filtrelemek ve yeni veriler geldiğinde, eğitimin gerçekleştirildiği verilerden çok farklı olacaklarsa sinyalleri göz ardı etmek için kullanılabilir.
Bunu anlamak için birlikte çalışmak ister misiniz?
Daha fazlasını örneğin buradan okuyabilirsiniz.
Mesele şu ki, veri kayması varsa desteyi karıştıramazsınız. Bunu tahmin etmek ve muhtemelen bunu dikkate alarak işaretler üretmek gerekir, eğer belirgin bir vektörü varsa ve sadece aralıkta bir dalgalanma değilse.
Burada, teorik olarak eğitim ve yeni veriler için örnekteki anormallikleri / aykırı değerleri düzeltebilen ilginç bir algoritma "İzolasyon Ormanı" keşfettim.
Teorik olarak, orijinal örneği filtrelemek ve yeni veriler geldiğinde, eğitimin yapıldığı verilerden çok farklıysa sinyalleri göz ardı etmek için kullanılabilir.
Bunu çözmek için birlikte çalışmak ister misiniz?
Örneğin buradan daha fazlasını okuyabilirsiniz.
Bu hastaları şimdiden yasaklayın, en sonunda )
Eğer iki yazıda burayı çöplüğe çevirdiysem, o zaman içinde sizin sorumlu olduğunuz devasa bir çöp kutusu yaratmışsınız demektir.
O zaman konuya dönelim.
Savunma Bakanlığı 'nın hangi zaman diliminde kaliteli tahmin yap abileceğini düşünüyorsunuz?
Değişkenliği açısından önyargıyı tanımlama aşamasında, karıştırmak gerekir. Bu amaçla çapraz uyum yapılır (Sanych'e göre stabilitenin benzeri). Bu yanlılığın değişkenliği hiç de doğrusal olmayabilir, bu nedenle bu sorun basit çıkarımlarla çözülemez. Kısmen çözmeyi öğrendim, ancak her zaman daha iyisini yapmak istiyorum.
Nedeni tespit etmeden, farklı popüler yöntemleri kullanmak verimli değildir. Bu nedenle, verilerin değişkenliğini modellerle değil, değişimin nedenini anlayarak bireysel tahmincilerle ölçmek istiyorum.
Kapa çeneni.
Tahmin kabiliyetiyle ilgili bir sorununuz olduğunun farkındayım, ama o zaman insanlara MO hakkında ne öğretiyorsunuz?
Diyelim ki otomotiv sektöründe MO ve donanımın güvenebileceği yollar var ve 0 barın arkasındaki pazarlarda ufkun her tarafına açık bir yol var.
Kuyruk kısmını daraltmanın ya da genişletmenin size avantaj sağlayacağını düşünüyorsanız. Hiç de değil.
Nedeni tespit etmeden, çeşitli popüler yöntemleri kullanmak verimli değildir. Bu nedenle verilerin değişkenliğini modellerle değil, değişimin nedenini anlayarak tek tek tahmin edicilerle ölçmek istiyorum.
Nedeni tespit etmeden, çeşitli popüler yöntemleri kullanmak verimli değildir. Bu nedenle, verilerin değişkenliğini modellerle değil, değişimin nedenini anlayarak bireysel öngörücülerle ölçmek istiyoruz.
Dedektörü doğru kullanmak önemlidir. Hareketin temeli budur.
P.s.
Farklı faktörler, mutlaka teknik nitelikte değil, aynı zamanda FA, haberler, söylentiler vb. ile birlikte bir dedektör olarak hizmet edebilir.
Eğer ilgileniyorsanız, size doğru zamanda bir ipucu vereceğim, tabii ki ücretsiz)))).
Bir kullanıcı tartışılan bir teoriye (veya bir başlığın konusuna/özelliklerine) katılmıyorsa ve bu katılmama bir/üç gönderiden daha fazla ise, o zaman aşağıdakileri yapmanızı şiddetle tavsiye ederim:
Çok popüler ve desteklenen bir başlıkta bazı gönderiler yapmanın, sıfırdan kendi başlığınızı oluşturmaktan ve onu popüler hale getirmekten daha kolay olduğunu anlıyorum.
Ancak burada "birbirine dokunmadan" farklı yönleri geliştirmenin tek yolu budur.
--------------------
Bilgi için.