트레이딩의 머신러닝: 이론, 모델, 실전 및 알고리즘 트레이딩 - 페이지 485

[mytarmailS]

미키무스 :
기계가 사진을 인식하도록 가르칠 수 있습니까?

???

구글이 없으신가요?

[Mickey Moose]

mytarmailS :

???

구글이 없으신가요?

할 수 없다는 뜻인가요?

[mytarmailS]

미키무스 :
할 수 없다는 뜻인가요?

저 할 수 있어요...

그러한 결론은 어디에서 왔습니까? 그리고 일반적으로 귀하의 질문은 다른 것에 관한 것이었습니다.

[Mihail Marchukajtes]

감정인을 위한 질문입니다. 버퍼가 인쇄물에 표시되지만 선 을 그리고 싶지 않고 다른 표시기에 의해 호출되지 않는 이유는 ????

[Mickey Moose]

mytarmailS :

저 할 수 있어요...

그러한 결론은 어디에서 왔습니까? 그리고 일반적으로 귀하의 질문은 다른 것에 관한 것이었습니다.

당신의 대답에서.

µl로 작성된 이미지 인식 모듈을 로봇에 내장하고 싶은데, 거기에 무엇을 넣고 무엇으로 구성해야 하는지 알아내려고 합니다.

그리고 당신이 나를 Google에 보내면 이것이 불가능하다고 결론을 내립니다 (당신의 성과에서)

[mytarmailS]

미키무스 :

분류기를 사용하면 그림이 행렬 형태로 표시됩니다.

문제가 무엇입니까? 아니면 제가 코드를 작성해 드릴까요?

[Mickey Moose]

mytarmailS :
분류기를 사용하면 그림이 행렬 형태로 표시됩니다.

문제가 무엇입니까? 아니면 제가 코드를 작성해 드릴까요?

무엇을 찾고 무엇이라고 부르는 인식 매개변수를 설정하는 데 필요한 것이 무엇인지 이해하고 싶습니다. 도구 설명입니다

[Andrey Kisselyov]

미키무스 :
무엇을 찾고 무엇이라고 부르는 인식 매개변수를 설정하는 데 필요한 것이 무엇인지 이해하고 싶습니다. 도구에 대한 설명

당신 은 여기 , 아마도 당신은 무엇인지 이해할 것입니다.

감사합니다.

[Dr. Trader]

https://www.youtube.com/channel/UCPk8m_r6fkUSYmvgCBwq-sw/videos

이미지 인식을 위한 뉴런, 대학 강의 비디오 녹화 과정. 아주 좋지만 영어로.

[Maxim Dmitrievsky]

이러한 질문: 출력의 RF는 일반적으로 해당 영역에서 AVGerr 및 RMSerr를 발행합니다.

0.0000921245

0.0000920833

0.0000926474

0.0000930916

AV 게르입니다.

0이 왜 이렇게 많아? 기사에서 나는 오류가 일반적으로 0.1, 0.9 등인 것을 보았습니다.

다음과 같이 계산됩니다.

 static double CDForest::DFAvgError(CDecisionForest &df,CMatrixDouble &xy,
                                   const int npoints)
  {
//--- create variables
   double result= 0 ;
   int     i= 0 ;
   int     j= 0 ;
   int     k= 0 ;
   int     i_= 0 ;
//--- creating arrays
   double x[];
   double y[];
//--- allocation
   ArrayResizeAL(x,df.m_nvars);
   ArrayResizeAL(y,df.m_nclasses);
//--- initialization
   result= 0 ;
   for (i= 0 ;i<=npoints- 1 ;i++)
     {
       //--- copy
       for (i_= 0 ;i_<=df.m_nvars- 1 ;i_++)
         x[i_]=xy[i][i_];
       //--- function call
      DFProcess(df,x,y);
       //--- check
       if (df.m_nclasses> 1 )
        {
         //--- classification-specific code
         k=( int ) MathRound (xy[i][df.m_nvars]);
         for (j= 0 ;j<=df.m_nclasses- 1 ;j++)
           {
             //--- check
             if (j==k)
               result=result+ MathAbs (y[j]- 1 );
             else
               result=result+ MathAbs (y[j]);
           }
        }
       else
        {
         //--- regression-specific code
         result=result+ MathAbs (y[ 0 ]-xy[i][df.m_nvars]);
        }
     }
//--- return result
   return (result/(npoints*df.m_nclasses));
  }

다음은 곱셈 테이블을 계산하기 위한 테스트 스크립트입니다(저는 RF 테이블을 가르칩니다).

 #include <Math\Alglib\dataanalysis.mqh>
//+------------------------------------------------------------------+
#define _rand(min,max) (( rand ()/( double ) SHORT_MAX )*((max)-(min))+min)
//+------------------------------------------------------------------+
void OnStart ()
{
   CDecisionForest      Trf;
   CDecisionForestShell RFshell;
   CMatrixDouble        PatternsMatrix;
   CDFReport            RF_report;
   int RFinfo;
   double vector[ 2 ], out[ 1 ];
   
   // подготовка данных
   PatternsMatrix.Resize( 100 , 3 );
   int m= 0 ;     // first pattern
   for ( int i= 1 ; i<= 10 ; i++)
       for ( int j= 1 ; j<= 10 ; j++)
      {
         PatternsMatrix[m].Set( 0 ,i/ 10.0 );       // input 1
         PatternsMatrix[m].Set( 1 ,j/ 10.0 );       // input 2
         PatternsMatrix[m].Set( 2 ,(i*j)/ 100.0 );   // target
         m++; //next pattern
      }
   // создание RF
   CDForest::DFBuildRandomDecisionForest(PatternsMatrix, 100 , 2 , 1 , 500 , 1 ,RFinfo,Trf,RF_report);
   Print ( "Info=" ,RFinfo, "  Error=" , DoubleToString (CDForest::DFAvgError(Trf,PatternsMatrix, 100 ), 50 ));  
   // проверка сети на целочисленных данных
   string s= "Тест 1 >> " ;
   for ( int i= 1 ; i<= 10 ; i++)
   {
       int d1=( int )_rand( 1 , 10 ), d2=( int )_rand( 1 , 10 );
      vector[ 0 ]=d1/ 10.0 ;
      vector[ 1 ]=d2/ 10.0 ;
      CDForest::DFProcess(Trf,vector,out);
      s+=( string )d1+ "*" +( string )d2+ "=" + DoubleToString (out[ 0 ]* 100 , 0 )+ " // " ;
   }
   Print (s);
   // проверка сети на дробныx данных
   s= "Тест 2 >> " ;
   for ( int i= 1 ; i<= 5 ; i++)
   {
       double d1= NormalizeDouble (_rand( 1 , 10 ), 1 ), d2= NormalizeDouble (_rand( 1 , 10 ), 1 );
      vector[ 0 ]=d1/ 10.0 ;
      vector[ 1 ]=d2/ 10.0 ;
       CDForest::DFProcess(Trf,vector,out);
      s+= DoubleToString (d1, 1 )+ "*" + DoubleToString (d2, 1 )+ "=" + DoubleToString (out[ 0 ]* 100 , 2 )+
         "(" + DoubleToString (d1*d2, 2 )+ ") // " ;
   }
   Print (s);
}

당신은 실행, 확인, 스마트 테이블을 할 수 있습니다. 잘 생각한다

또한 아주 작은 오류: 2017.09.27 16:26:12.267 RF 샘플(EURUSD,H1) 정보=1 오류=0.0000000000000020