예, 분포에 따르면 일반적으로 모든 것이 표시됩니다. 부스트 없이 표지판 \ 대상에 대해 이 작업을 수행하고 즉시 볼 수 있습니다.
따라서 아이디어는 모델 평가에 있으며 모델은 실제로 얽힌 목표를 풀고 모든 것이 얼마나 혼란스러운지 보는 것이 아니라 이 문제에서 성공을 평가할 수 있습니다.
계단식 학습 방법을 시도해 볼 생각입니다. 그래프는 학습이 성공한 영역이 있음을 보여줍니다. 이 영역을 떠나 왼쪽 영역의 분포에 해당하는 예제를 샘플에서 제거한 후 이 영역을 넘어서는 영역을 다시 훈련합니다. 이미 손으로 해봤어 - 효과가 좋아서 자동화할까 생각중인데 둘째날은 여전하네 - 효과가 우발적일까봐 벌써 겁나네 - 난' 화를 내고 싶어. 이 문제에 대한 귀하의 의견은 무엇입니까? 파이썬으로 하면 쉽다고 생각합니다.
따라서 아이디어는 모델 평가에 있으며 모델은 실제로 얽힌 목표를 풀고 모든 것이 얼마나 혼란스러운지 보는 것이 아니라 이 문제에서 성공을 평가할 수 있습니다.
계단식 학습 방법을 시도해 볼 생각입니다. 그래프는 학습이 성공한 영역이 있음을 보여줍니다. 이 영역을 떠나 왼쪽 영역의 분포에 해당하는 예제를 샘플에서 제거한 후 이 영역을 넘어서는 영역을 다시 훈련합니다. 이미 손으로 해봤어 - 효과가 좋아서 자동화할까 생각중인데 둘째날은 여전하네 - 효과가 우발적일까봐 벌써 겁나네 - 난' 화를 내고 싶어. 이 문제에 대한 귀하의 의견은 무엇입니까? 파이썬으로 하면 쉽다고 생각합니다.
따라서 아이디어는 모델 평가에 있으며 모델은 실제로 얽힌 목표를 풀고 모든 것이 얼마나 혼란스러운지 보는 것이 아니라 이 문제에서 성공을 평가할 수 있습니다.
계단식 학습 방법을 시도해 볼 생각입니다. 그래프는 학습이 성공한 영역이 있음을 보여줍니다. 이 영역을 떠나 왼쪽 영역의 분포에 해당하는 예제를 샘플에서 제거한 후 이 영역을 넘어서는 영역을 다시 훈련합니다. 이미 손으로 해봤어 - 효과가 좋아서 자동화할까 생각중인데 둘째날은 여전하네 - 효과가 우발적일까봐 벌써 겁나네 - 난' 화를 내고 싶어. 이 문제에 대한 귀하의 의견은 무엇입니까? 파이썬으로 하면 쉽다고 생각합니다.
너무 뜻밖이어서 이제 Maxim Vladimirovich가 게시한 봇을 테스트했습니다.
Dukascopy 견적의 첫 번째 스크린샷에서 3200 이후의 오름차순 균형 선은 기간 2019년 11월 - 2020년 10월, TF - 1시간, 스프레드 - 2포인트(0.0002)입니다.
Metatrader에서 다른 브로커와의 테스트는 그다지 놀라운 결과를 나타내지 않았으므로 예외 없이 모든 사람에게 작동하도록 캠페인을 최적화해야 합니다.
예, 분포에 따르면 일반적으로 모든 것이 표시됩니다. 부스트 없이 표지판 \ 대상에 대해 이 작업을 수행하고 즉시 볼 수 있습니다.
따라서 아이디어는 모델 평가에 있으며 모델은 실제로 얽힌 목표를 풀고 모든 것이 얼마나 혼란스러운지 보는 것이 아니라 이 문제에서 성공을 평가할 수 있습니다.
계단식 학습 방법을 시도해 볼 생각입니다. 그래프는 학습이 성공한 영역이 있음을 보여줍니다. 이 영역을 떠나 왼쪽 영역의 분포에 해당하는 예제를 샘플에서 제거한 후 이 영역을 넘어서는 영역을 다시 훈련합니다. 이미 손으로 해봤어 - 효과가 좋아서 자동화할까 생각중인데 둘째날은 여전하네 - 효과가 우발적일까봐 벌써 겁나네 - 난' 화를 내고 싶어. 이 문제에 대한 귀하의 의견은 무엇입니까? 파이썬으로 하면 쉽다고 생각합니다.
따라서 아이디어는 모델 평가에 있으며 모델은 실제로 얽힌 목표를 풀고 모든 것이 얼마나 혼란스러운지 보는 것이 아니라 이 문제에서 성공을 평가할 수 있습니다.
계단식 학습 방법을 시도해 볼 생각입니다. 그래프는 학습이 성공한 영역이 있음을 보여줍니다. 이 영역을 떠나 왼쪽 영역의 분포에 해당하는 예제를 샘플에서 제거한 후 이 영역을 넘어서는 영역을 다시 훈련합니다. 이미 손으로 해봤어 - 효과가 좋아서 자동화할까 생각중인데 둘째날은 여전하네 - 효과가 우발적일까봐 벌써 겁나네 - 난' 화를 내고 싶어. 이 문제에 대한 귀하의 의견은 무엇입니까? 파이썬으로 하면 쉽다고 생각합니다.
글쎄, 그것은 모두 반 지도 학습에 관한 것입니다. 내가 읽는 동안
따라서 아이디어는 모델 평가에 있으며 모델은 실제로 얽힌 목표를 풀고 모든 것이 얼마나 혼란스러운지 보는 것이 아니라 이 문제에서 성공을 평가할 수 있습니다.
계단식 학습 방법을 시도해 볼 생각입니다. 그래프는 학습이 성공한 영역이 있음을 보여줍니다. 이 영역을 떠나 왼쪽 영역의 분포에 해당하는 예제를 샘플에서 제거한 후 이 영역을 넘어서는 영역을 다시 훈련합니다. 이미 손으로 해봤어 - 효과가 좋아서 자동화할까 생각중인데 둘째날은 여전하네 - 효과가 우발적일까봐 벌써 겁나네 - 난' 화를 내고 싶어. 이 문제에 대한 귀하의 의견은 무엇입니까? 파이썬으로 하면 쉽다고 생각합니다.
손, 플러스 또는 마이너스와 같이 자동으로 균질한 영역으로 나누면 모든 것이 잘 됩니다.
너무 놀랍습니다. 이제 Maxim Vladimirovich가 게시한 봇을 테스트했습니다.
Dukascopy 견적의 첫 번째 스크린샷에서 3200 이후의 오름차순 균형 선은 기간 2019년 11월 - 2020년 10월, TF - 1시간, 스프레드 - 2포인트(0.0002)입니다.
Metatrader에서 다른 브로커와의 테스트는 그다지 놀라운 결과를 나타내지 않았으므로 예외 없이 모든 사람에게 작동하도록 캠페인을 최적화해야 합니다.
최선의 선택과는 거리가 멀다. 설정을 선택하면 이러한 설정과 더 나은 기능을 얻을 수 있습니다.
지금은 새 측정항목을 작성하기에는 너무 게으르며 .. 그때도 최대 수익은 절대 아닐 것입니다 .....
당신은 그것을 할 수 없습니다, 그것은 단지 거기에 제공되지 않습니다
당신은 그것을 할 수 없습니다, 그것은 단지 거기에 제공되지 않습니다
나는 할 수 있고 당신은 Google 사용법을 배웁니다.
예: catboost 사용자 정의 손실 함수최선의 선택과는 거리가 멀다. 설정을 선택하면 이러한 설정과 더 나은 기능을 얻을 수 있습니다.
이러한 계산(두 개의 매개변수 look_back 및 ma_periods만 변경)으로 프로세서의 로드는 대략 얼마입니까?
이러한 계산(두 개의 매개변수 look_back 및 ma_periods만 변경)으로 프로세서의 로드는 대략 얼마입니까?
몰라, 눈치채지 못해
나는 할 수 있고 당신은 Google 사용법을 배웁니다.
예: catboost 사용자 정의 손실 함수당신은 이해하지 못한다, 그것을 시도, 당신은 균형을 계산하는 기능이 있습니다 ...
모든 것을 이해하는 데 1분도 채 걸리지 않습니다.