예, 모델이 예측 변수 집합에서 패턴을 찾을 때 입력과 출력의 상관 관계가 전혀 중요하지 않기 때문에 ... 이것은 모순입니다. 서로 상관 관계가 있는 입력을 제거하지만 상관 관계가 있는 입력을 찾는 것입니다. 출력으로 .. )) 즉. 적어도 하나의 입력은 출력과 상관관계가 있으므로 다른 모든 입력은 삭제해야 합니다. 그들은 또한 출력과 상관 관계가 있으며 따라서 나머지 입력과도 관련이 있습니다. .. 멋지죠?
5 - 10개가 넘는 경우가 아니면 출력과 상관 관계가 있는 항목(서로 상관 관계가 있는 항목)을 삭제하지 않습니다.
문제는 다릅니다. 예를 들어 지그재그와 상관 관계가 있는 지표(최소 0.6 이상)는 무엇입니까? 아직 찾지 못했어요
그러나 나는 자가 훈련 NN의 앙상블을 원하지만 하나는 아주 좋습니다. 쿨 .. 끊임없이 최적화기를 사용하고 기적을 바라는 것은 옵션이 아닙니다
복잡한 경우 Google 서버 또는 Azure에 배치하고 거기에서 교육한 다음 봇이 서버에 요청을 보내고 결과를 가져오면 됩니다. 컴퓨터나 vps에 부담을 주지 않습니다. -달러 아이디어. 저것들. 우리는 이를 위해 일반 클라우드에서 자연 신경망을 훈련하고 거래 및 결과를 얻기 위해 터미널을 사용합니다.
솔직히 말해서, 나는 몇 년 전에 스스로 NS 진단을 내리고 이 방법을 포기했습니다.
따라서 국회에 대해 정확히 어떻게 말씀드리기 어렵습니다. 사전 선택 없이 손에 있는 모든 것을 네트워크에 밀어넣을 수 있는 국회에 무언가가 나타났을 수도 있습니다.
모든 DM 방법에 대해 접근 방식을 설명했습니다.
그런 다음 두 번째 옵션은 국회에 있는 모든 것을 고수하는 것입니다. 그러나 두 가지가 있습니다.
1. 상관관계가 없는 변수가 모델의 품질을 저하시키지 않기를 바랍니다(회귀에 대해 그런 것이 있습니다).
2. 차원과 시간을 희생한다.
새로 들어온 정보에 대해 생각해볼께요..)
예, 모델이 예측 변수 집합에서 패턴을 찾을 때 입력과 출력의 상관 관계가 전혀 중요하지 않기 때문에 ... 이것은 모순입니다. 서로 상관 관계가 있는 입력을 제거하지만 상관 관계가 있는 입력을 찾는 것입니다. 출력으로 .. )) 즉. 적어도 하나의 입력은 출력과 상관관계가 있으므로 다른 모든 입력은 삭제해야 합니다. 그들은 또한 출력과 상관 관계가 있으며 따라서 나머지 입력과도 관련이 있습니다. .. 멋지죠?
5 - 10개가 넘는 경우가 아니면 출력과 상관 관계가 있는 항목(서로 상관 관계가 있는 항목)을 삭제하지 않습니다.
문제는 다릅니다. 예를 들어 지그재그와 상관 관계가 있는 지표(최소 0.6 이상)는 무엇입니까? 아직 찾지 못했어요
5 - 10개가 넘는 경우가 아니면 출력과 상관 관계가 있는 항목(서로 상관 관계가 있는 항목)을 삭제하지 않습니다.
문제는 다릅니다. 예를 들어 지그재그와 상관 관계가 있는 지표(최소 0.6 이상)는 무엇입니까? 아직 찾지 못했어요
나도 그런사람 몰라서 그런거 전혀 신경쓰지 않을꺼야... 글쎄요, 출구에 지그재그로 놔두진 않겠습니다
나도 그런사람 몰라서 그런거 전혀 신경쓰지 않을꺼야... 글쎄요, 출구에 지그재그로 놔두진 않겠습니다
그리고 교사로서 무엇을 제출해야합니까? 당신의 자신의 마크 업을합니까? 그런데 수동 마크업을 자동화하는 스크립트가 있습니까?
반드시 마크업이 아닌 동일한 지표 또는 가격의 증분 ... 매우 다른 방식으로 교육용 데이터를 준비할 수 있습니다.
저도 곧 이것저것 실험을 해볼 예정인데 자료를 준비하면서 제가 국회에 정확히 바라는게 무엇인지
나도 몰라
그건 그렇고, 당신은 좋은 균형 차트(몇 페이지 전)를 얻었으므로 여전히 이것을 사용합니다(아마도 그것이 대상 차트와 상관 관계가 있다는 것을 모를 수 있습니다)
난 거기에 목표가 전혀 없어 그녀는 선생님이 없어
난 거기에 목표가 전혀 없어 그녀는 선생님이 없어
TrendLinearReg.mq5를 사용하려면 ?
기간이 다른 2개, rsi 1개
그러나 나는 자가 훈련 NN의 앙상블을 원하지만 하나는 아주 좋습니다. 쿨 .. 끊임없이 최적화기를 사용하고 기적을 바라는 것은 옵션이 아닙니다
복잡한 경우 Google 서버 또는 Azure에 배치하고 거기에서 교육한 다음 봇이 서버에 요청을 보내고 결과를 가져오면 됩니다. 컴퓨터나 vps에 부담을 주지 않습니다. -달러 아이디어. 저것들. 우리는 이를 위해 일반 클라우드에서 자연 신경망을 훈련하고 거래 및 결과를 얻기 위해 터미널을 사용합니다.