トレーディングにおける機械学習：理論、モデル、実践、アルゴトレーディング - ページ 1291 1...128412851286128712881289129012911292129312941295129612971298...3399 新しいコメント Yuriy Asaulenko 2019.01.31 20:23 #12901 マキシム・ドミトリエフスキーまた、KNIMEという ソフトウェアもあり、あらゆるデータ解析や可視化を行うことができます。 フリー・ノープログラミングすべてのソフトを勉強することはできない）。RやPythonなど、何か1つでやってもいいかもしれません。何かに立ち止まる。そして、それで十分なのです。必要でない限り) 植物の専門家は、木や森のすべての種類は、少なくとも斜めまたは斜めに、まあ、何かを構築することがありますか？どの標本でも、水平方向と垂直方向の分割の組み合わせしか見られません。 Maxim Dmitrievsky 2019.01.31 20:25 #12902 ユーリイ・アサウレンコすべてのソフトを習得することはできない)RやPythonなど、1つのものでやりくりすることができます。もういいよ。まあ、必要なければの話ですが) 植物学の専門家、あらゆる種類の木や森は何でも作ることができる、まあ、少なくとも斜めや斜め？どの標本でも、水平方向と垂直方向の分割の組み合わせしか見られません。彼は子供の頃からオーバルが好きではなく、アングルを描いていたんです。シグモイドではなく、バイナリスプリットがあります。 ブーストはできるようですが、どうでしょう。 Yuriy Asaulenko 2019.01.31 20:32 #12903 マキシム・ドミトリエフスキー子供の頃からオーバルが嫌いで、アングルを描いていたようです。シグモイドではなく、バイナリ・スプリットです。平行四辺形はいらないけど、せめて多角形はほしい。2x+3u-7z＞Nではだめなのでしょうか？ただの傾斜面です。そのような分け方がベストであることを事前に知るにはどうしたらいいのでしょう。 Aleksey Vyazmikin 2019.01.31 20:37 #12904 ユーリイ・アサウレンコ四角い平行六面体はいらないけど、せめて多角形は欲しい。2x+3u-7z＞Nではだめなのでしょうか？ただの飛行機です。どうすれば、そのような分け方が正しいと確信できるのでしょうか。分類のための既成の特徴を木に与えた方が良いことは明らかですが、その特徴の抽出、すなわち予測変数の作成は、ニューラルネットワークにとって実現可能なタスクです。 ところで、単純な特徴量から変換されたサンプルに対して、より複雑な特徴量を求めるような場合には、クラスタリングのためのニューラルネットワークがあるのではないでしょうか？ Maxim Dmitrievsky 2019.01.31 20:38 #12905 ユーリイ・アサウレンコ四角い平行六面体はいらないけど、せめて多角形は欲しい。2x+3u-7z＞Nではだめなのでしょうか？ただの飛行機です。どうすれば、そのような分け方が正しいと確信できるのでしょうか。既知の直線的に分離した点ではうまくいかないが、そうでなければ差はないという。森は未知の「パターン」を探すために、NSは既知の信号の処理に使われることが多いと聞きました。 Yuriy Asaulenko 2019.01.31 20:50 #12906 アレクセイ・ヴャジミキンところで、クラスタリングのためのニューラルネットワークは、サンプル中の他の単純な特徴から変換された、より複雑な特徴を見つけるというタスクがあるのではないでしょうか？NSにとっては、かなり達成感のある仕事です。問題はデータの準備にあり、検索して変換するものがあるかどうか？そうでないと、NSは実際には存在しないものを見つけてしまう。どんなデータにも必ず何らかの規則性があるからだ）。このBPに限って言えば、完璧に学習して着実に見つけることができます）。他のVRではこれがないだけで、NSは無意味なことをしゃべります。再教育と混同している人もいます。 Aleksey Vyazmikin 2019.01.31 21:03 #12907 ユーリイ・アサウレンコNSにとっては、かなり達成感のある仕事だと思います。問題は、データの準備と、探して変換することが全くないのかどうかということです。そうでなければ、NSは実際には存在しないものを見つけてしまう。どんなデータにも必ず規則性があるからだ）。このBPに限って言えば、完璧に学習して着実に見つけることができます）。他のVRではこれがないだけで、NSは無意味なことをしゃべります。これをオーバートレーニングと混同している人がいます。むしろ私は予測変数の変換と一般化について話す。例えば、単純化すると、我々は2つの予測変数を持っており、それらの間で任意の複雑ではない数学的操作を実行すると、同じ答えにつながる、それは1つのクラスタの定義のための彼らの共通の機能です、まあ絶対に原始的に - 度ゼロの数が、神経細胞とNS原理の式に起因するいくつかのその変換が存在する可能性があります。 このようなクラスタは、付加的な特徴として、すでにある樹木／森林／伐採の分類を向上させることができる。 Aleksey Vyazmikin 2019.01.31 21:14 #12908 ところで、自動樹構築のもう一つの問題点は、予測変数のグループ内の論理的関係が失われてしまうことである。これは、例えば、空間内のある点を測定するための10個の予測変数があり、他の予測変数のグループからの関係を加える前に、グループ内の関係を明らかにするのは、これらの予測変数の組み合わせであることが分かっている場合です。 Renat Akhtyamov 2019.01.31 21:25 #12909 ユーリイ・アサウレンコこれが分かっていて、本当に存在するのであれば（現象の発展サイクルとでも言いましょうか、これも規則的に繰り返される事象です）、簡単に利用することができますね。 そういうのは歴史の上で、すでに起きてしまったことでしか見る ことができない。リアルタイムでは、パスします)ちなみに、信号が終わってから識別するのはよくあることです。信号処理では、このようなことがよくあります。なぜ歴史の上だけなのか？ 量を見ている 最大ティック数は常に一度に トレンド戦略やフラット戦略が機能するタイミングを簡単に予測し、設定することができます。 : Грааль 2019.01.31 21:56 #12910 レナト・アフティアモフなぜ歴史の上だけなのか？ 気宇壮大に見る 最大同時ティック数 トレンドとフラットのどちらの戦略が有効か、簡単に予測し確定することができる。 :ボリュームは、トレンドからフラットへの状態変化を予測するのに役立ちますが、「困難なく」ではなく、一般的に、状態「トレンド/フラット」を予測することは、次の増分の方向よりもはるかに正確ではない、単位時間あたり、どこか約57％の精度で、何がいくつかの信じられない数字について話していたが、明らかにエラーの結果です。 1...128412851286128712881289129012911292129312941295129612971298...3399 新しいコメント 理由: キャンセル 取引の機会を逃しています。 無料取引アプリ 8千を超えるシグナルをコピー 金融ニュースで金融マーケットを探索 新規登録 ログイン スペースを含まないラテン文字 このメールにパスワードが送信されます エラーが発生しました Googleでログイン WebサイトポリシーおよびMQL5.COM利用規約に同意します。 新規登録 MQL5.com WebサイトへのログインにCookieの使用を許可します。 ログインするには、ブラウザで必要な設定を有効にしてください。 ログイン/パスワードをお忘れですか？ Googleでログイン
また、KNIMEという ソフトウェアもあり、あらゆるデータ解析や可視化を行うことができます。
フリー・ノープログラミング
すべてのソフトを勉強することはできない）。RやPythonなど、何か1つでやってもいいかもしれません。何かに立ち止まる。そして、それで十分なのです。必要でない限り)
植物の専門家は、木や森のすべての種類は、少なくとも斜めまたは斜めに、まあ、何かを構築することがありますか？どの標本でも、水平方向と垂直方向の分割の組み合わせしか見られません。
すべてのソフトを習得することはできない)RやPythonなど、1つのものでやりくりすることができます。もういいよ。まあ、必要なければの話ですが)
植物学の専門家、あらゆる種類の木や森は何でも作ることができる、まあ、少なくとも斜めや斜め？どの標本でも、水平方向と垂直方向の分割の組み合わせしか見られません。
彼は子供の頃からオーバルが好きではなく、アングルを描いていたんです。シグモイドではなく、バイナリスプリットがあります。
ブーストはできるようですが、どうでしょう。子供の頃からオーバルが嫌いで、アングルを描いていたようです。シグモイドではなく、バイナリ・スプリットです。
平行四辺形はいらないけど、せめて多角形はほしい。2x+3u-7z＞Nではだめなのでしょうか？ただの傾斜面です。そのような分け方がベストであることを事前に知るにはどうしたらいいのでしょう。
四角い平行六面体はいらないけど、せめて多角形は欲しい。2x+3u-7z＞Nではだめなのでしょうか？ただの飛行機です。どうすれば、そのような分け方が正しいと確信できるのでしょうか。
分類のための既成の特徴を木に与えた方が良いことは明らかですが、その特徴の抽出、すなわち予測変数の作成は、ニューラルネットワークにとって実現可能なタスクです。
ところで、単純な特徴量から変換されたサンプルに対して、より複雑な特徴量を求めるような場合には、クラスタリングのためのニューラルネットワークがあるのではないでしょうか？
四角い平行六面体はいらないけど、せめて多角形は欲しい。2x+3u-7z＞Nではだめなのでしょうか？ただの飛行機です。どうすれば、そのような分け方が正しいと確信できるのでしょうか。
既知の直線的に分離した点ではうまくいかないが、そうでなければ差はないという。森は未知の「パターン」を探すために、NSは既知の信号の処理に使われることが多いと聞きました。
ところで、クラスタリングのためのニューラルネットワークは、サンプル中の他の単純な特徴から変換された、より複雑な特徴を見つけるというタスクがあるのではないでしょうか？
NSにとっては、かなり達成感のある仕事です。問題はデータの準備にあり、検索して変換するものがあるかどうか？そうでないと、NSは実際には存在しないものを見つけてしまう。どんなデータにも必ず何らかの規則性があるからだ）。このBPに限って言えば、完璧に学習して着実に見つけることができます）。他のVRではこれがないだけで、NSは無意味なことをしゃべります。再教育と混同している人もいます。
NSにとっては、かなり達成感のある仕事だと思います。問題は、データの準備と、探して変換することが全くないのかどうかということです。そうでなければ、NSは実際には存在しないものを見つけてしまう。どんなデータにも必ず規則性があるからだ）。このBPに限って言えば、完璧に学習して着実に見つけることができます）。他のVRではこれがないだけで、NSは無意味なことをしゃべります。これをオーバートレーニングと混同している人がいます。
むしろ私は予測変数の変換と一般化について話す。例えば、単純化すると、我々は2つの予測変数を持っており、それらの間で任意の複雑ではない数学的操作を実行すると、同じ答えにつながる、それは1つのクラスタの定義のための彼らの共通の機能です、まあ絶対に原始的に - 度ゼロの数が、神経細胞とNS原理の式に起因するいくつかのその変換が存在する可能性があります。
このようなクラスタは、付加的な特徴として、すでにある樹木／森林／伐採の分類を向上させることができる。これが分かっていて、本当に存在するのであれば（現象の発展サイクルとでも言いましょうか、これも規則的に繰り返される事象です）、簡単に利用することができますね。
そういうのは歴史の上で、すでに起きてしまったことでしか見る ことができない。リアルタイムでは、パスします)ちなみに、信号が終わってから識別するのはよくあることです。信号処理では、このようなことがよくあります。
なぜ歴史の上だけなのか？
量を見ている
最大ティック数は常に一度に
トレンド戦略やフラット戦略が機能するタイミングを簡単に予測し、設定することができます。
なぜ歴史の上だけなのか？
気宇壮大に見る
最大同時ティック数
トレンドとフラットのどちらの戦略が有効か、簡単に予測し確定することができる。
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ボリュームは、トレンドからフラットへの状態変化を予測するのに役立ちますが、「困難なく」ではなく、一般的に、状態「トレンド/フラット」を予測することは、次の増分の方向よりもはるかに正確ではない、単位時間あたり、どこか約57％の精度で、何がいくつかの信じられない数字について話していたが、明らかにエラーの結果です。