사람들이 다른 소프트웨어로 전환하도록 설득하는 것은 쓸모가 없습니다. 심리적으로 힘든 일이고, 나 자신에게서도 알고 있고, 다른 사람들에게서도 여러 번 목격했습니다. 예를 들어 내가 한 조직에서 일할 때 새 컴퓨터를 설치하고 Windows를 시작했습니다. 그러나 사람들은 Word와 Excel을 빨리 마스터하지 않고 MS-DOS를 실행하고 표를 포함한 모든 문서를 Lexicon 텍스트 편집기에 채웠습니다.
다른 소프트웨어로의 대규모 전환을 시작하려면 예를 들어 수익성 있는 신호의 형태로 특정 결과를 시연해야 합니다. AfterEffects Expert Advisor를 만들 때 데모에서도 이에 대한 신호를 보냈습니다. 사용자는 이익을 보고 어드바이저를 다운로드하기 시작했습니다. 이제 내 웹 사이트에서 AfterEffects의 최적화를 설명하는 페이지가 통계에 따르면 가장 많이 방문되었습니다. 비록 신호가 오랫동안 비활성화되었지만. 분명히 누군가가 거래에서 고문을 시작하고 이익을 얻었고 다른 사람들에게 조언했습니다.
jPrediction도 마찬가지입니다. jPrediction과 MetaTrader 사이에 완전 자동화된 링크를 구축하고, 최소한 데모에서 수익을 내고, 신호를 실행하고, 사용자를 위한 지침을 만드십시오. 그러면 사람들이 나타날 것입니다.
무엇 때문에!! 자자하자 .... 사람이 왜 필요해? 우리는 그것이 우리에게 적합하다는 것을 알고 나머지는 계속해서 성배 를 찾도록하십시오. 아마도 언젠가는 찾을 것입니다 ... :-)
너랑 똑같이 했다고 썼는데 결과가 0으로 나왔는데 데이터를 제대로 준비해야 한다고 하던데 무슨 말인지 설명해주실 수 있나요? 네 번째로 묻는다
그것은 말이되지 않습니다. 그러면 데이터를 사용한 변환은 Reshetov 옵티마이저와 관련이 있지만 네트워크가 거기에서 어떻게 구현되는지 전혀 모릅니다. 분류 및 예측과 어떻게 다른지에 대한 논문을 준비합니다. 제일 중요해!!!!! 네트워크가 할 수 있는 것과 할 수 없는 것을 이해합니다. "그리드에 있는 모든 것을 집어넣고 필요한 것이 무엇인지 알아내도록 합시다."라고 말하는 이상한 사람들에 의해 놀란다. 재미있네요.... 이 접근 방식은 실패했습니다. 왜냐하면 입력을 추가하면 모델이 근본적으로 변경되고 일부 입력을 추가하면 모델이 악화될 가능성이 있기 때문입니다. 하지만 가장 중요한 질문은 예측과 분류의 차이점을 이해합니다. 이것은 완전히 다른 것입니다 ... 완전히 .......
마이클 마르쿠카이테스 : 그것은 말이되지 않습니다. 그러면 데이터를 사용한 변환은 Reshetov 옵티마이저와 관련이 있지만 네트워크가 거기에서 어떻게 구현되는지 전혀 모릅니다. 분류 및 예측과 어떻게 다른지에 대한 논문을 준비합니다. 가장 중요합니다!!!!! 네트워크가 할 수 있는 것과 할 수 없는 것을 이해합니다. "그리드에 있는 모든 것을 집어넣고 필요한 것이 무엇인지 알아내도록 합시다."라고 말하는 이상한 사람들에 의해 놀란다. 재미있네요.... 이 접근 방식은 실패했습니다. 왜냐하면 입력을 추가하면 모델이 근본적으로 변경되고 일부 입력을 추가하면 모델이 악화될 가능성이 있기 때문입니다. 하지만 가장 중요한 질문은 예측과 분류의 차이점을 이해합니다. 이것은 완전히 다른 것입니다 ... 완전히 .......
콜호즈. 분류자와 회귀자는 모두 동일합니다. 그들은 예측합니다. 분류자만이 카테고리를 생성합니다. 그리고 회귀자는 연속 값입니다.
마이클 마르쿠카이테스 : 나중에 MKUL에서 사용할 수 있도록 삼항 모델을 파일에 업로드할 수 있는 가능성이 가까운 장래에 있습니까?
이제 Java에서 삼항 분류기 모델을 언로드하기 위한 코드 생성기를 완료했습니다. 작동하는지 테스트하겠습니다. 그런 다음 mql에 대해 수행하겠습니다. 몇 가지 차이점이 있습니다. 예를 들어 Math.signum() 함수가 mql에 없습니다. 그런 다음 로컬 수치는 다른 것을 이해하지 못하기 때문에 R의 경우 모델용 코드도 생성해야 한다고 생각합니다.
유리 레셰토프 : 이제 Java에서 삼항 분류기 모델을 언로드하기 위한 코드 생성기를 완료했습니다. 작동하는지 테스트하겠습니다. 그런 다음 mql에 대해 수행하겠습니다. 몇 가지 차이점이 있습니다. 예를 들어 Math.signum() 함수가 mql에 없습니다. 그런 다음 로컬 수치는 다른 것을 이해하지 못하기 때문에 R의 경우 모델용 코드도 생성해야 한다고 생각합니다.
MKL4에서는 모든 모델을 사용할 수 있습니다. 개인적으로 데이터 교환 과 계산에 시간이 오래 걸리는 점이 조금 아쉽습니다. 5년 동안 한 번 테스트를 실행하는 데 한 시간이 걸립니다. 그리고 이것은 어떤 위원회가 아니라 하나의 모델입니다.
사람들이 다른 소프트웨어로 전환하도록 설득하는 것은 쓸모가 없습니다. 심리적으로 힘든 일이고, 나 자신에게서도 알고 있고, 다른 사람들에게서도 여러 번 목격했습니다. 예를 들어 내가 한 조직에서 일할 때 새 컴퓨터를 설치하고 Windows를 시작했습니다. 그러나 사람들은 Word와 Excel을 빨리 마스터하지 않고 MS-DOS를 실행하고 표를 포함한 모든 문서를 Lexicon 텍스트 편집기에 채웠습니다.
다른 소프트웨어로의 대규모 전환을 시작하려면 예를 들어 수익성 있는 신호의 형태로 특정 결과를 시연해야 합니다. AfterEffects Expert Advisor를 만들 때 데모에서도 이에 대한 신호를 보냈습니다. 사용자는 이익을 보고 어드바이저를 다운로드하기 시작했습니다. 이제 내 웹 사이트에서 AfterEffects의 최적화를 설명하는 페이지가 통계에 따르면 가장 많이 방문되었습니다. 비록 신호가 오랫동안 비활성화되었지만. 분명히 누군가가 거래에서 고문을 시작하고 이익을 얻었고 다른 사람들에게 조언했습니다.
jPrediction도 마찬가지입니다. jPrediction과 MetaTrader 사이에 완전 자동화된 링크를 구축하고, 최소한 데모에서 수익을 내고, 신호를 실행하고, 사용자를 위한 지침을 만드십시오. 그러면 사람들이 나타날 것입니다.
어머나....
너랑 똑같이 했다고 썼는데 결과가 0으로 나왔는데 데이터를 제대로 준비해야 한다고 하던데 무슨 말인지 설명해주실 수 있나요? 네 번째로 묻는다
. 기다리면 이번 주말에 분류 및 예측과 어떻게 다른지에 대한 논문을 준비할 것입니다. 제일 중요해!!!!!
그것은 말이되지 않습니다. 그러면 데이터를 사용한 변환은 Reshetov 옵티마이저와 관련이 있지만 네트워크가 거기에서 어떻게 구현되는지 전혀 모릅니다. 분류 및 예측과 어떻게 다른지에 대한 논문을 준비합니다. 가장 중요합니다!!!!! 네트워크가 할 수 있는 것과 할 수 없는 것을 이해합니다. "그리드에 있는 모든 것을 집어넣고 필요한 것이 무엇인지 알아내도록 합시다."라고 말하는 이상한 사람들에 의해 놀란다. 재미있네요.... 이 접근 방식은 실패했습니다. 왜냐하면 입력을 추가하면 모델이 근본적으로 변경되고 일부 입력을 추가하면 모델이 악화될 가능성이 있기 때문입니다. 하지만 가장 중요한 질문은 예측과 분류의 차이점을 이해합니다. 이것은 완전히 다른 것입니다 ... 완전히 .......
콜호즈. 분류자와 회귀자는 모두 동일합니다. 그들은 예측합니다. 분류자만이 카테고리를 생성합니다. 그리고 회귀자는 연속 값입니다.
유치원 보육원과 비슷합니다.
분류는 본질적으로 동일한 회귀입니다. 그러나 세부 사항은 다릅니다.
회귀 문제를 해결한 결과는 예측입니다.
분류 문제를 해결한 결과는 예측입니다.
이 두 개념의 차이점을 알고 있을 거라 생각합니다.
행운을 빕니다
나중에 MKUL에서 사용할 수 있도록 삼항 모델을 파일에 업로드할 수 있는 가능성이 가까운 장래에 있습니까?
이제 Java에서 삼항 분류기 모델을 언로드하기 위한 코드 생성기를 완료했습니다. 작동하는지 테스트하겠습니다. 그런 다음 mql에 대해 수행하겠습니다. 몇 가지 차이점이 있습니다. 예를 들어 Math.signum() 함수가 mql에 없습니다. 그런 다음 로컬 수치는 다른 것을 이해하지 못하기 때문에 R의 경우 모델용 코드도 생성해야 한다고 생각합니다.
유치원 보육원과 비슷합니다.
분류는 본질적으로 동일한 회귀입니다. 그러나 세부 사항은 다릅니다.
회귀 문제를 해결한 결과는 예측입니다.
분류 문제를 해결한 결과는 예측입니다.
이 두 개념의 차이점을 아실 거라 생각합니다.
행운을 빕니다
언어적 미묘함이 그렇게 중요하지 않다고 가정해 봅시다. 일반적으로 회귀의 경우 예측이라는 단어가 적합하지만 일반적으로 예측이라고 할 수 있습니다.
요점은 - 그렇습니다 - 이러한 접근 방식은 하나이며 동일하다는 것입니다. 또한 분류기는 회귀에서 만들 수 있습니다(양수 값 - 범주 A, 음수 - B). 그리고 분류기에서 - 많은 수준이 있는 경우 - 회귀 예측을 할 수 있습니다.
콜호즈. 분류자와 회귀자는 모두 동일합니다. 그들은 예측합니다. 분류자만이 범주를 생성합니다. 그리고 회귀자는 연속 값입니다.
언어적 미묘함이 그렇게 중요하지 않다고 가정해 봅시다. 일반적으로 회귀의 경우 예측이라는 단어가 적합하지만 일반적으로 예측이라고 할 수 있습니다.
요점은 - 예 - 이러한 접근 방식이 하나이며 동일하다는 것입니다. 또한 분류기는 회귀에서 만들 수 있습니다(양수 값 - 범주 A, 음수 - B). 그리고 분류기에서 - 많은 수준이 있는 경우 - 회귀 예측을 할 수 있습니다.
이것들은 언어적 미묘함도 아닙니다.
예측 - 신뢰 구간 이 있는 연속 값의 예측.
예측 - 클래스/카테고리의 예측 또는 예측된 클래스/카테고리의 확률.
회귀에서 분류기를 "만들" 수 있지만 그 반대는 사실이 아닙니다.
행운을 빕니다