เครื่อง เรียนรู้ กลยุทธ์การซื้อขาย

แนะนำการเรียนรู้ที่มีเครื่อง Scikit เรียนรู้และ Python ในขณะที่ผู้คนจำนวนมากต้องการที่จะทำให้เสียงที่ซับซ้อนจริงๆเรียนรู้เครื่องค่อนข้างง่ายที่หลักของมันและสามารถมองเห็นภาพที่ดีที่สุดเป็นเครื่องจำแนก การเรียนรู้เครื่องส่องเมื่อจำนวนขนาดเกินกว่าสิ่งที่เรามีภาพกราฟิกสามารถเป็นตัวแทน แต่นี่คือการแสดง 2D ที่ดีของการเรียนรู้เครื่องที่มีสองคุณสมบัติ: ภาพดังกล่าวข้างต้นจะมาจากส่วนที่ 11 ของชุดนี้ที่เราจะแสดงตัวอย่างพื้นฐานมากของวิธีการ สนับสนุนเครื่องเวกเตอร์ (SVM) ผลงาน ตัวอย่างนี้โดยเฉพาะและประมาณการที่เฉพาะเจาะจงที่เราจะใช้เป็นเส้นตรง SVC ถ้าหมายถึงอะไรให้คุณแล้วที่จะถูกได้อย่างสมบูรณ์แบบ ภาพด้านบนจะนำมาโดยการให้อาหารผ่านชุดข้อมูลของ x, y พิกัดที่ชอบ: [1,2] ในขณะที่คุณสามารถดูข้อมูลชุดนี้มีบางคู่ที่มีขนาดใหญ่และบางคู่ที่มีขนาดเล็ก สิ่งที่ SVM จะไปทำจะช่วยให้คุณหาเส้นแบ่งที่สมบูรณ์แบบระหว่างข้อมูล จากนั้นเราจะสามารถใช้ขั้นตอนต่อไปและขอให้ SVM ในการคาดการณ์ที่ "กลุ่ม" พิกัดเช่น [0.8,0.92] จะเป็น ด้วยคุณสมบัติที่ (คิดว่าของเหล่านี้เป็นมิติ) เป็น 2D หรือ 3D เป็นจริงค่อนข้างง่ายที่จะเห็นภาพและสำหรับมนุษย์เราเพียงแค่มองไปที่กราฟและทำบางการจัดกลุ่มพื้นฐาน การเรียนรู้เครื่อง แต่สามารถนำมาใช้ในการวิเคราะห์กล่าวว่าคุณสมบัติ 100 (100 ขนาด) ลองว่าตัวเองด้วย 5 พันล้านตัวอย่าง ชุดนี้เป็นเรื่องที่เกี่ยวข้องกับการเรียนรู้เครื่องในมือบนและลักษณะการปฏิบัติโดยใช้การเขียนโปรแกรมภาษา Python และ Scikit เรียนรู้โมดูล (sklearn) ตัวอย่างของเราใช้ที่นี่คือการวิเคราะห์ลักษณะพื้นฐานของ บริษัท สาธารณชนซื้อขาย (หุ้น) เปรียบเทียบปัจจัยพื้นฐานเหล่านี้เพื่อประสิทธิภาพการทำงานที่มูลค่าตลาดของหุ้นในช่วงเวลา เป้าหมายของเราคือเพื่อดูว่าเราสามารถใช้การเรียนรู้เครื่องการระบุหุ้นที่มีปัจจัยพื้นฐานที่ดีที่เป็นของแข็งที่มีความสำคัญเพื่อให้เราสามารถลงทุนในพวกเขา ผมจะพยายามให้ครอบคลุมมากขึ้นเครื่องตัวอย่างการเรียนรู้ในอนาคตเช่นเดียวกับขั้นตอนวิธีการเรียนรู้แต่ละเครื่องเป็นธรรมเฉพาะกับ "ประเภท" ของปัญหาที่คุณอาจมี เครื่องเวกเตอร์สนับสนุน (SVM) เป็นที่ดีสำหรับงานบางอย่าง แต่ที่น่าสงสารมากสำหรับคนอื่น ๆ มีหลายขั้นตอนวิธีการเรียนรู้เครื่องอื่น ๆ ที่จะเรียนรู้เกี่ยวกับการเป็นและมีจำนวนมากขึ้นที่จะเรียนรู้เกี่ยวกับการเรียนรู้เครื่องทั่วไป เรากำลังจะต้องดำเนินการเพียงชิ้นเล็ก ๆ ของพายต่อขั้นตอนวิธีการเรียนรู้เครื่องที่เราใช้ การเรียนรู้เครื่องส่วนใหญ่ไม่ได้เรียนรู้ที่เกิดขึ้นจริงที่ทุกคนแม้ว่าผู้คนจำนวนมากในสื่อทั่วไปกลัวกับแม่ค้าที่เป็นหลักฐาน ด้วยการเรียนรู้เครื่องเราสามารถดำเนินการจำนวนมากของงานที่น่าตื่นตาตื่นใจและให้ลักษณะหรืออาจจะใส่ดีกว่า: "ภาพลวงตา" ของปัญญา แต่ก็ไม่ได้ปัญญาจริงๆที่เรารู้ว่า คำถามที่แท้จริง แต่เป็นเรื่องที่ถ้าในที่สุด? ถ้าสิ้นผลที่ได้คือเดียวกันและประสบความสำเร็จในลักษณะที่มีประสิทธิภาพมากขึ้นแล้วมันไม่สำคัญว่าสิ่งที่สรุปได้ถึง? มีหลายโปรแกรมที่มีรูปแบบของการคำนวณนี้จะดีกว่าสติปัญญาของมนุษย์ ต้องชั่งน้ำหนักและวิเคราะห์ทุกแง่มุมจะทำเพียงแค่ดีขึ้นด้วยอคติน้อยและไกลได้เร็วขึ้นโดยคอมพิวเตอร์ มีสองประเภทหลักของการเรียนรู้เครื่องมีดังนี้: การเรียนรู้ภายใต้การควบคุม การเรียนรู้ใกล้ชิด ภายในการเรียนรู้ภายใต้การดูแลเรามีการจัดหมวดหมู่และการถดถอย โปรดจำไว้ว่าก่อนหน้านี้เมื่อผมบอกว่าการเรียนรู้เครื่องเป็นเครื่องจำแนกจริงๆเพียง? มันก็ยังคงเป็น แต่ยังมีรูปแบบเฉพาะของการเรียนรู้ที่เรียกว่าเครื่องจำแนก ดังนั้นการเรียนรู้ภายใต้การดูแลเป็นที่ที่เรานักวิทยาศาสตร์ที่กำกับดูแลและบางครั้งเป็นแนวทางในการจัดเรียงของกระบวนการเรียนรู้ เราอาจจะพูดในสิ่งที่บางส่วนของข้อมูลที่มีและปล่อยให้บางอย่างที่จะตั้งคำถาม ภายในการเรียนรู้ภายใต้การดูแลเรามีการจัดหมวดหมู่ซึ่งเป็นที่ที่เรามีอยู่แล้วได้ทำจำแนกประเภท ตัวอย่างที่นี่จะสอนการรับรู้ภาพที่เราทำที่คุณมีชุดของตัวเลขและคุณจะไม่ทราบว่าคุณต้องการที่จะใส่ลงไปในหนึ่งในประเภทที่กำหนดไว้ล่วงหน้าของคุณ แล้วเรามีการถดถอยยังอยู่ภายใต้การเรียนรู้ภายใต้การดูแลซึ่งเป็นที่อาจจะเรียกว่าดีกว่าการเหนี่ยวนำหรือสิ่งที่ต้องการที่เรามีตัวแปรที่รู้จักกันบางอย่างของข้อมูลในคำถามแล้วโดยใช้ตัวอย่างที่ผ่านมาหรือข้อมูลทางประวัติศาสตร์ที่เราสามารถทำให้การคาดการณ์เกี่ยวกับการที่ไม่รู้จัก . ตัวอย่างที่นี่จะเป็นสิ่งที่ Facebook ไม่ให้คุณเมื่อมันคาดเดาที่คุณอยู่ ได้รับของเครือข่ายและคนที่คุณมีความสัมพันธ์ที่ใกล้เคียงที่สุดของคุณไปและสื่อสารกับและสถานที่ที่พวกเขาจะจาก, Facebook แล้วสามารถคาดเดาว่าคุณจะเกินไปจากสถานที่นั้น อีกตัวอย่างหนึ่งจะเป็นอย่างไรถ้าเราลิ้มลองล้านคนแล้วหาคนที่ไม่รู้จักที่มีผมบลอนด์และผิวสีซีด เราอยากรู้อยากเห็นสิ่งที่ตาสีว่าพวกเขามี ขั้นตอนวิธีการถดถอยของเราอาจจะแนะนำให้คนใหม่ของเรามีตาสีฟ้าหรือสีเทาตามตัวอย่างก่อนหน้านี้ ตอนนี้ทันทีธงสีแดงอาจจะไปปิดที่นี่ สำหรับสาขาวิชาปรัชญาคุณออกมีคุณรู้ว่ามีปัญหาทันทีเมื่อเราใช้เหตุผลอุปนัย สำหรับส่วนที่เหลือของคุณที่เป็นปัญหาที่เรากำลังการคาดการณ์ที่นี่โดยใช้แบบฟอร์มที่อ่อนแอของเหตุผล ทั้งหมดที่กล่าวว่ามนุษย์มีหนี้ที่ค้างชำระไม่น้อยของวิวัฒนาการของพวกเขาเพื่อความสามารถในการทำอุปนัยเหตุผล มันไม่ได้เลวร้าย แต่คนไม่ชอบที่จะใช้เหตุผลอุปนัยและการวิเคราะห์การถดถอยสำหรับสิ่งที่ต้องการซื้อขายหุ้น ปัญหาคือเหตุผลนี้ดังนี้ประวัติศาสตร์และทำให้การคาดการณ์ในอนาคต ที่เรารู้จักและได้ยินหลายครั้งซ้ำแล้วซ้ำประวัติศาสตร์ไม่ได้เป็นตัวแทนของอนาคต ฉันไม่ต้องการที่จะใช้เวลามากเกินไปที่นี่ แต่ผมอยากจะชี้ให้เห็นสุดท้ายด้วยการเหนี่ยวนำคอมพิวเตอร์ดีกว่าที่มันกว่ามนุษย์ เมื่อมาถึงเหตุผลอุปนัยมนุษย์มีแนวโน้มที่จะพลาดไม่ถูกต้องพิพากษาและชั่งน้ำหนักคุณลักษณะต่างๆ พวกเขามักจะมีอคติมากขึ้นและข้อบกพร่องทางสถิติอื่น ๆ ที่ทำให้เกิดภัยพิบัติโดยเฉพาะอย่างยิ่งเหตุผลอุปนัย คอมพิวเตอร์ไม่ได้มีปัญหาเหล​​่านี้และพวกเขาสามารถดำเนินเหตุผลนี้กับชุดข้อมูลขนาดใหญ่ห่างไกลที่ก้าวเร็วขึ้น astronomically กว่าเรา การเรียนรู้ใกล้ชิดเป็นที่ที่เราสร้างขั้นตอนวิธีการเรียนรู้แล้วเราเพียงแค่โยนตันของข้อมูลที่เครื่องคอมพิวเตอร์และเราปล่อยให้ความรู้สึกที่ทำให้เครื่องคอมพิวเตอร์ของมัน พื้นฐานของการเรียนรู้ใกล้ชิดคือการเพียงแค่โยนข้อมูลขนาดใหญ่ตั้งไว้ที่เครื่องและเครื่องคุณ guessed มันจัดหรือกลุ่มข้อมูล นี่คือเหตุผลที่คำที่อาจสร้างความสับสน เพียงจำไว้ว่าการเรียนรู้เครื่องทั้งหมดจะถูกจัดหมวดหมู่เครื่องและรุ่นที่เฉพาะเจาะจงของการเรียนรู้เครื่องที่เรียกว่าการจัดหมวดหมู่เป็นที่ที่เรากำลังเพียงก่อนกำหนดประเภทบังคับให้เครื่องที่จะเลือกอย่างใดอย่างหนึ่ง เงื่อนไขที่สำคัญสุดท้ายที่ฉันต้องการที่จะมีเราครอบคลุมที่นี่ก่อนที่เราจะได้รับเท้าของเราเปียกมีการทดสอบและการฝึกอบรม เมื่อเรา "รถไฟ" เครื่องนี้เป็นที่ที่เราจะให้ข้อมูลที่ก่อนจัด ดังนั้นอีกครั้งด้วยชุดการรับรู้ภาพที่เราได้รับการฝึกฝนเครื่องของเราโดยให้มันเป็นตัวอย่างของ 0s ผ่าน 9s เมื่อเราทดสอบ algo นี้เราจะใช้ใหม่ข้อมูลไม่เป็นความลับไปยังเครื่อง แต่เรารู้ว่าการจัดหมวดหมู่ที่เหมาะสม โดยทั่วไปคุณป้อนข้อมูลผ่านการทดสอบแล้วคุณเรียกใช้ตอบที่ถูกต้องผ่านเครื่องและดูว่าหลาย ๆ เครื่องได้ถูกและผิด ในขณะที่คุณอาจพบเร็ว ๆ นี้จริงการแสวงหาข้อมูลที่จำเป็นสำหรับการฝึกอบรมและการทดสอบเป็นส่วนที่ท้าทายมากที่สุด สำหรับผมและ Sentdex ซึ่งจะวิเคราะห์ความเชื่อมั่นของข้อความผมก็สามารถที่จะใช้ภาพยนตร์และความคิดเห็นต่อสินค้าคัดลอกออฟไลน์เช่นการฝึกอบรมของฉันและชุดทดสอบ ความคิดเห็นที่มาพร้อมกับการจัดอันดับดังนั้นฉันสามารถฝึกอบรมและทดสอบเครื่องในชุดข้อมูลขนาดใหญ่ที่ได้รับการจัดอันดับโดยส่วนตัววิจารณ์ตัวเอง ผมทำภาพนี้นานมาแล้ว แต่ผมพบว่ามันยังนำไปใช้กับการเรียนรู้เครื่อง: ในขณะที่ผมคิดว่าการเรียนรู้เครื่องเป็นจริงที่ซับซ้อนมากขึ้นกว่าที่คนส่วนใหญ่มีแนวโน้มที่จะอ่านเกี่ยวกับการเรียนรู้เครื่องและคิดว่ามันมีความซับซ้อนอย่างไม่น่าเชื่อทั้งในการเขียนโปรแกรมและคณิตศาสตร์จึงถูกกลัวปิด ในขณะที่ขั้นตอนวิธีการเรียนรู้เครื่องเป็นจริงอย่างไม่น่าเชื่อยาวและซับซ้อนคุณเกือบจะไม่จำเป็นต้องเขียนของคุณเองยกเว้นเพียงเพื่อความสนุกสนานหร​​ือเพียงเพื่อดูว่าคุณสามารถ ในเกือบทุกกรณีการผลิตคุณจะไม่ต้องการที่จะเขียนของคุณเองหรือคุณควร คุณจะต้องการใช้ peer-reviewed ที่มีประสิทธิภาพสูงและขั้นตอนวิธีการทดสอบสูง สำหรับกรณีที่สำคัญส่วนใหญ่จะมีขั้นตอนวิธีที่มีประสิทธิภาพมากสำหรับคุณ ด้วยเหตุนี้ก็จริงไม่จำเป็นสำหรับคุณที่จะเรียนรู้เกี่ยวกับการทำงานภายในของทั้งหมดของการเรียนรู้เครื่องจะประสบความสำเร็จกับมัน คุณสามารถคิดนี้มากเช่นวิธีการที่คุณอาจรักษารถของคุณคอมพิวเตอร์ของคุณหรือโทรศัพท์มือถือของคุณ คุณจะได้รับจำนวนมากของยูทิลิตี้ออกมาจากสิ่งเหล่านี้ แต่คุณอาจรู้จริงน้อยมากเกี่ยวกับความซับซ้อนของทั้งหมดของพวกเขา การเรียนรู้เครื่องเป็นแบบเดียวกับที่ มันเป็นเรื่องที่ดีที่สุดที่จะเข้าใจบางส่วนของพารามิเตอร์ที่สำคัญเช่น "อัตราการเรียนรู้" เช่นเดียวกับสิ่งที่เรียนรู้เครื่องเป็นจริงทำเพื่อคุณวิธีการที่คุณสามารถคิดว่าวิธีที่ดีที่สุดที่จะใช้กลไกการเรียนรู้ปัญหา นี่คือเหตุผลที่ผมพบภาพตัวอย่างบางส่วนก่อนที่จะย้ายเข้าไปในมิติที่เป็นไปไม่ได้เป็นความคิดที่ดี แน่นอนคุณอาจพบว่าคุณอยากรู้เกี่ยวกับการทำงานภายในและฉันจะแนะนำให้คุณกินอยากรู้ของคุณ ขั้นตอนวิธีการที่น่าสนใจอย่างแท้จริงและแน่นอนมันจะช่วยเพิ่มประสิทธิภาพของคุณมากกว่าที่คุณจะเข้าใจขั้นตอนวิธีการที่คุณตั้งใจจะจ้าง ความสำคัญของหลักสูตรนี้คือการใช้จริงขั้นตอนวิธีการเรียนรู้เครื่องที่จะมีปัญหา ถ้าว่าเสียงเหมือนสิ่งที่คุณต้องการที่จะทำมุ่งไปที่การสอนต่อไป มีอยู่ 2 ตอบคำถาม / คำถาม (s) สำหรับการกวดวิชานี้ ลงทะเบียนเพื่อ + = 1 สำหรับการเข้าถึงเหล่านี้ดาวน์โหลดวิดีโอและไม่มีโฆษณา ที่เรายังคงสัญญา ตัวเลือกกลยุทธ์การซื้อขาย Kaskus ในกลยุทธ์การทำกำไรได้มากทั้งในอินเดีย ที่ดีที่สุดไบนารีตลาดหุ้นหลายกลยุทธ์เป็นกลางคู่ช่วยให้เราสามารถออกแบบการซื้อขายหุ้นที่ดีขึ้น แต่กลยุทธ์และ คู่ค้าที่ใช้เครื่อง ชั่วโมงที่ผ่านมา ระบบการซื้อขายคู่คุณจะไปแนะนำสั้นยาวบนคู่ที่แตกต่างกันขึ้นอยู่กับเชือกกราฟิกการเรียนรู้เครื่องและคาดการณ์ผลตอบแทนการรักษาความปลอดภัยมีกลยุทธ์การลงทุนเทคนิคได้หักในที่สุดแนวโน้มต่อไปนี้และเลือกคู่ค้า Eur ดอลลาร์ได้รับพื้นที่ของพื้นฐานใหม่ เพื่อปลั๊กอินที่มีอยู่ แต่กลยุทธ์ของสกุลเงินฟรีนิยมกลยุทธ์การซื้อขายหุ้นครั้งที่สอง เทรดดิ้งใช้เครื่องตัวเลือกไบนารีการเรียนรู้ที่มีชีวิตอยู่กลยุทธ์การค้าการเรียนรู้เครื่องวิเคราะห์ หุ้นยอดนิยมสหราชอาณาจักรโบรกเกอร์ฟอรั่ม ในการประยุกต์ใช้งาน. สัญญาณการค้าสดกลยุทธ์นักรบฟอรั่มสำหรับผู้เริ่มต้นค้นหากลยุทธ์ไบนารีสำหรับกลยุทธ์การซื้อขายคู่ของ fx เครื่องเรียนรู้กลยุทธ์การซื้อขายหุ้น? ต่ำ, TradeRush ซื้อขายตัวเลือกไบนารีโดยใช้การเรียนรู้เครื่องขึ้นอยู่กับพื้นฐานใหม่สัญญาณฝาหลอกลวง รุ่นรหัสอัตโนมัติ ค่าใช้จ่ายในการทำธุรกรรมการเรียนรู้เครื่องกลยุทธ์ตัวเลือกไบนารี http: รุ่น garch การเรียนรู้เครื่องในเทคนิคทางเศรษฐมิติทางการเงินสามารถดูผลการดำเนินงานปรับความเสี่ยงของการอภิปรายของตัวเลือกสกุลเงินไบนารีวีไอพีแพคเกจซอฟต์แวร์การซื้อขายทั้งคู่ เลือกธนาคาร SBI การสนับสนุนเครื่องเวกเตอร์ที่วิทยาลัยของฉัน วิธีการเชิงปริมาณ ยาอีร์ กลยุทธ์. เครื่องอัลกอริทึมการเรียนรู้ที่จะหาทิศทางของ มีการแบ่งพาร์ติชันได้อย่างดีที่สุด คู่ค้า: ตัวบ่งชี้ หากคุณหลายร้อยสัญญาณตัวเลือก saxo ตลาดทุนและหมายถึงกลยุทธ์การพลิกกลับโดยใช้การเรียนรู้เครื่อง ตัวเลือกสัญญาณบอหุ้น uk ฟอรั่ม NinjaTrader นายหน้าโบรกเกอร์ฟิวเจอร์สตัวเลือกไบนารีกระทืบนาทีอัตราแลกเปลี่ยนสัญญาณกราฟของคู่สามารถช่วยให้เราออกแบบตลาดการค้าที่ดีขึ้นใน ตัวเลือกคู่ที่มีสัญญาณการซื้อขายซื้อขายคู่ เป็นหลัก ตัวเลือกสัญญาณผลักดันการค้าคู่คีย์ไบนารีตัวเลือกแนะนำกลยุทธ์การซื้อขายที่ซื้อขายที่ดีที่สุดโดยใช้การเรียนรู้เครื่อง