交易中的机器学习：理论、模型、实践和算法交易 - 页 1708

[Реter Konow]

瓦列里-亚斯特雷姆斯基。

可能终究不是。而黑格尔有时也是错的。而且他对自己的错误论断太过肯定。这一定是关于错误的确定性。

牛顿的 "著名的力的分解 "是黑格尔 "完全缺乏自然感 "的证据。

另外黑格尔在很多地方也没有错))))。

现在只有懒惰的人才能靠病毒赚钱，而且时代很艰难，这是赚钱的道德理由）。

是的，我同意。

[Aleksey Nikolayev]

Reg Konow:
天文的结论是错误的。但是，用这样一个原始的借口来"玩弄 "权威和他的人格的重要性，只能是一个有很大自负的人。简而言之，一个愚蠢的人。

这是你的猜测。我只是建议你不要成为像黑格尔是 "天文学家 "那样的 "生物学家"。我甚至给你找了一个关于这项研究的文章的链接。但阅读文章不是你的方法，是吗？

[Valeriy Yastremskiy]

阿列克谢-尼古拉耶夫。

这是你的猜测。我只是建议你不要成为像黑格尔是 "天文学家 "那样的 "生物学家"。甚至还为你找到了一篇关于该研究的文章的链接。但阅读文章不是你的方法，是吗？

说实话，我并没有直接意识到这是一个文章的链接。但这篇文章纯粹是关于MO的主题，而不是在交易中，但方法是详细考虑的。

[Реter Konow]

伊戈尔-马卡努。

这不是投机取巧，而是词汇量有限，如果我没记错的话，建议儿童尽可能多地阅读文学作品，就是这个原因，但我不知道这对成人来说有多大效果。）

与权威杂耍，措辞比较暧昧，我就不吞吞吐吐了，但我觉得--权威是永久的、不可改变的东西，这在座的AD怎么能杂耍呢？"最容易粉碎权威？

在论坛的口舌之争中："你不要再画了。

在你说别人的词汇量有限之前，你至少应该检查一下你的帖子的标点和拼写））。我也能做到。我在不讲俄语的环境中生活了25年，这当然有时会影响到我的词汇量。但我努力了，不像有些人那样。

而 "玩弄权威 "的说法非常准确地描述了一个不知名的尼古拉耶夫是如何使用一位伟人的名字的。

[Реter Konow]

阿列克谢-尼古拉耶夫。

这是你的猜测。我只是建议你不要成为像黑格尔是 "天文学家 "那样的 "生物学家"。甚至还为你找到了一篇关于该研究的文章的链接。但阅读文章不是你的方法，是吗？

我粗略地看了一下原始文章。只有专家才能彻底了解它。我只是怀疑禅宗的文章是客观的，没有通过疯狂的夸张来歪曲现实。

[Igor Makanu]

关于这个主题的话题

如果谁有一个现成的基于LSTM的RNN-网络的例子，价格是多少？

可以用Python，需要联网和学习的顺序看，网上的例子一大堆，但关于要学习的材料的主题（CD）想看一下

谢谢

[Реter Konow]

根据《禅》的文章，人工智能只通过对数据和因果关系的统计分析选择成功的化学化合物来对付细菌。该算法没有使用经验主义，也就是说，它没有通过经验进行测试，然而，其结果是高度准确的。这也很奇怪。

如果这种方法奏效，成功的抗菌剂可以快速有效地退出，而不需要进行太多的实验。但是，目前的病毒环境反驳了这样的结论。

[Aleksey Nikolayev]

Retag Konow:
从《禅》的文章来看，人工智能选择成功的化学化合物来对付细菌，只是通过数据的统计分析和因果关系。该算法没有使用经验主义，也就是说，它没有通过经验进行测试，然而，其结果是高度准确的。这也很奇怪。

如果这种方法奏效，成功的抗菌剂可以快速有效地退出，而不需要进行太多的实验。但是，目前的病毒情况反驳了这样的结论。

不做实验是没有办法的。据我所知，其基本想法只是大幅减少允许用于实验的物质清单。 这里有一个链接， 是关于这项研究的一个更有意义的俄语报道，重点是生物学，没有MO的细节。

[Igor Makanu]

伊戈尔-马卡努。

关于这个主题的话题

如果谁有一个现成的基于LSTM的RNN-网络的例子，价格如何？

可以用Python，需要联网和学习的顺序看，网上的例子一大堆，但关于要学习的材料的主题（CD）想看一下

谢谢

问题删除，我想起来了，找到了我读的地方，一切都在文章中https://www.mql5.com/ru/articles/3473。

[Forester]

阿列克谢-维亚兹米 金。

阿列克谢，你做叶子分析，显然你可以回答......或有人这样做。

下面是对一棵树的分裂的描述，深度达2卡布斯塔

  {
    "left": {
      "value": -0.5163727959697733,
      "weight": 385
    },
    "right": {
      "left": {
        "value": -0.40476190476190477,
        "weight": 156
      },
      "right": {
        "value": 0.18232044198895028,
        "weight": 350
      },
      "split": {
        "border": 4.999999046325684,
        "ctr_target_border_idx": 0,
        "split_index": 4,
        "split_type": "OnlineCtr"
      }
    },
    "split": {
      "border": 12.762499809265137,
      "float_feature_index": 1,
      "split_index": 1,
      "split_type": "FloatFeature"
    }
  },

"价值 "是什么意思？是叶子的答案吗？负数是什么意思？

如果是这样，多类分类的价值是什么？下面是其中一棵在3个类上训练的树的分割图。
在每个叶子上，我们看到一个由3个值组成的数组。答案是什么呢？最高价值？那么为什么要存储多余的两个值呢？负值是什么意思？

[
  {
    "left": {
      "left": {
        "value": [
          0.8474576271186454,
          -0.4237288135593223,
          -0.4237288135593223
        ],
        "weight": 50
      },
      "right": {
        "value": [
          0,
          0,
          0
        ],
        "weight": 0
      },
      "split": {
        "border": 6.850000381469727,
        "float_feature_index": 0,
        "split_index": 0,
        "split_type": "FloatFeature"
      }
    },
    "right": {
      "left": {
        "value": [
          -0.4262295081967212,
          0.7540983606557395,
          -0.3278688524590165
        ],
        "weight": 52
      },
      "right": {
        "value": [
          -0.42105263157894807,
          -0.3684210526315795,
          0.7894736842105271
        ],
        "weight": 48
      },
      "split": {
        "border": 1.6500000953674316,
        "float_feature_index": 3,
        "split_index": 4,
        "split_type": "FloatFeature"
      }
    },
    "split": {
      "border": 0.800000011920929,
      "float_feature_index": 3,
      "split_index": 3,
      "split_type": "FloatFeature"
    }
  },

有趣的是，这三个值的总和是0。