Interpolazione, approssimazione e simili (pacchetto alglib) - pagina 16

Nuovo commento
 
Maxim Dmitrievsky :

Ciao, sì, provo varie idee che sono discusse qui https://www.mql5.com/en/forum/86386/page1056

Buono a sapersi questo ... Pensavo che avessi smesso di provarci :))

Questo è un thread molto lungo, ma vedrò qual è la discussione in corso lì.

Quindi sarai attivo SOLO in quel thread?

O anche questo thread sarà attivo?

Inoltre, sei entrato in questo articolo di SVM:

https://www.mql5.com/en/articles/584

Machine Learning: How Support Vector Machines can be used in Trading
Machine Learning: How Support Vector Machines can be used in Trading
  • www.mql5.com
A support vector machine is a method of machine learning that attempts to take input data and classify into one of two categories. In order for a support vector machine to be effective, it is necessary to first use a set of training input and output data to build the support vector machine model that can be used for classifying new data. A...
 

Ciao Maxim,

Inoltre, se avete bisogno del codice sorgente di uno qualsiasi degli indicatori come i livelli di Fibonacci, TrendLines, livelli di resistenza Local High Low ecc che sono discussi nell'altro thread, allora fatemelo sapere e li posterò tutti qui.

 
FxTrader562:

Ho trovato un buon modo per trasformare i predittori: polinomio di Kolmogorov-Gabor

https://en.wikipedia.org/wiki/Group_method_of_data_handling

 
Maxim Dmitrievsky:

Ho trovato un buon modo per trasformare i predittori: polinomio di Kolmogorov-Gabor

https://en.wikipedia.org/wiki/Group_method_of_data_handling

Grande!!!

Quindi fondamentalmente stai cercando di implementare un metodo simile al metodo di classificazione Synergy come spiegato da Vapnik nel suo video. Ho ragione?

In GMDH dobbiamo ancora usare RDF?

Secondo la spiegazione, quello che ho capito è che GMDH stesso agisce come una rete neurale e funziona in modo molto simile a RDF, come prendere un campione di dati di input e dare un output. Ho capito bene?

Inoltre, ho visto le tue foto di ottimizzazione nell'altro thread. Quindi la codifica è completa o stai ancora cercando di aggiungere qualcosa per migliorare l'algo?

Mi dispiace farle così tante domande. Voglio sapere esattamente dove siete ora in termini di codifica in modo che io possa partecipare e contribuire a rendere il progetto completo più veloce:))
 

Ciao Maxim,

Penso che dovremmo continuare la nostra discussione in questo thread dato che ci sono persone che non sono contente dei nostri continui post nell'altro thread...

Oppure potete venire in chat privata in MQL5 in modo che sia facile condividere il codice tra di noi e discutere nuove idee e completare la codifica e il test molto più velocemente...per favore aggiornatemi...

 
 

La libreria alglib della fornitura MT permette le reti RBF? - Ho guardato tra gli inludi e non l'ho visto ((

http://www.alglib.net/interpolation/fastrbf.php

Fast RBF interpolation/fitting - ALGLIB, C++ and C# library
  • www.alglib.net
Scattered multidimensional interpolation is one of the most important - and hard to solve - practical problems. Another important problem is scattered fitting with smoothing, which differs from interpolation by presence of noise in the data and need for controlled smoothing. Very often you just can't sample function at regular grid. For...
 
Igor Makanu:

La libreria alglib della fornitura MT permette le reti RBF? - Ho guardato tra gli inludi e non l'ho visto ((

http://www.alglib.net/interpolation/fastrbf.php

No, no. C'è solo questo nella versione russa del sito

anche una foresta casuale nella versione inglese è meglio, l'aggiornamento era

 
Maxim Dmitrievsky:

No, non lo so. C'è solo quello che c'è nella versione russa del sito.

anche la foresta casuale nella versione inglese è migliore, c'è stato un aggiornamento.

Ho visto questo codicehttps://www.mql5.com/ru/code/1267

Ho finito di leggere il libro su NS, nel capitolo sulle reti a base radiale era scritto che proprio le reti RBF dovrebbero essere usate per l'approssimazione, così l'ho messo nel topic

Класс нейронной сети RBF
Класс нейронной сети RBF
  • www.mql5.com
Класс CNetRBF реализует нейронную сеть радиально-базисных функций (Radial Basis Function Network - RBFN). Представлена классическая реализация RBFN, состоящая из двух слоев нейронов: слоя скрытых нейронов с радиально-симметричной активационной функцией и выходного слоя с линейной или сигмоидальной активационной функцией. Активационная функция...
 

E cosa viene alimentato negli array X, Y?

INPUT PARAMETERS:
    X           -   spline nodes, array[0..N-1].
    Y           -   function values, array[0..N-1].
1...91011121314151617
Nuovo commento