交易中的机器学习：理论、模型、实践和算法交易 - 页 910

[СанСаныч Фоменко]

阿列克谢-维亚兹米 金。

在哪里获得文件？

安装RStudio，你会很高兴：软件包、文档、例子、理论和出版物

[Yuriy Asaulenko]

弗拉基米尔-佩雷文科。

根据定义，这不可能是事实。ELM神经网络的每一次运行都会生成一个权重随机启动的网络，并且不使用Backprop。阅读这个特定的神经网络模型的描述。

而R中的哪些NS是可以训练的？在哪些情况下，你可以在播放过程中改变训练参数，比如说手动退火？

[Aleksey Vyazmikin]

桑桑-弗门科。

安装RStudio，你会对软件包、文档、例子、理论和出版物感到满意。

谢谢你!现在，我将把它，看看，什么会让我高兴 :)

[Aleksey Vyazmikin]

而如果你以这种方式在一个集合中寻找好的预测因素。

1.减少预测因子的数量，直到无法训练模型为止（3-5），我们得到一组有限的

2.用一个有限的初始集尝试每个预测器，并固定结果

决定哪些添加了预测器的模型能给出好的/有用的最佳结果。

这种方法是否可行？

[Vladimir Karputov]

Vizard_。
Barabashkin，你删除了你的帖子吗？承认吧))))

在文化上进行沟通，就可以避免制裁 :)

[Mihail Marchukajtes]

Vizard_。

车老师，你会得到四个模型，比如说概率为0.51，0.55，0.52，0.59。
你把它们通过0.5的阈值或类似的东西，得到0-1的信号，不知道是否一切都一样？))
不要伤心，老师，一切都会好起来的，但这并不完全是))))))，很搞笑......

那么实际上我有R-score至少为0.71的模型，这是第一，第二我从委员会中抽取两个多项式的平均值。是的，在一天结束时，信号都是一样的。如果我改变训练间隔，信号就会改变...

[Vladimir Perervenko]

尤里-阿索连科。

R中的哪些NS是可教的？而在哪些情况下可以在播放过程中改变学习参数，比如说手动退火？

1.在软件包darch(v0.12.0)中，微调可以在新的一批数据上重复进行。这能工作多长时间还没有测试。

在keras/tensorflow中，所有的模型都可以从之前训练的任何阶段开始训练。当然，培训的中间结果必须得到保存。

2.你想改变训练参数的哪种玩法，哪些参数？什么是手动退火？

祝好运

[Aleksey Vyazmikin]

Mihail Marchukajtes:

那么实际上我有R-score至少为0.71的模型，这是第一，第二我从委员会中抽取两个多项式的平均值。是的，在一天结束时，信号都是一样的。如果我改变训练间隔，信号就会改变...

你能在你的脚本中测试我的一组预测因子在其组合中的重要性吗？

[Maxim Dmitrievsky]

弗拉基米尔-佩雷文科。

在keras中，所有的模型都是可训练的，而且是在以前训练的任何阶段。当然，有必要保存中间的学习成果。

我在哪里可以看到里面的再训练？ 我以为只有贝叶斯的才是可再训练的。

[Mihail Marchukajtes]

阿列克谢-维亚兹米 金。

你能在你的脚本中测试我的一组预测因子在其组合中的重要性吗？

没问题。请讲。只是要提醒的是，目标应该是平衡的......。