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 2054 1...204720482049205020512052205320542055205620572058205920602061...3399 新しいコメント mytarmailS 2020.10.29 07:41 #20531 マキシム・ドミトリエフスキー： 正しい結果を教えてください。 時系列サンプリングではなく、ラベルを使用しています。 ラベルは何にリンクしているのでしょうか？))) 1つだけ質問です！サンプリングして、トラックとテストに分けるのですか？ またはその逆？ Александр Алексеевич 2020.10.29 07:42 #20532 マキシム・ドミトリエフスキー： 学習に時間がかかるようなアルゴリズムは使えません。 あとは係数を上げていけば、もっと速くなるはずだが、オーバートレーニングになる可能性もある。 mytarmailS 2020.10.29 07:42 #20533 Alexander Alexeyevich: 時系列を予測するためにネットワークを学習させるというのは、正しく理解していますね？ どれだけあれば十分なのか ))全然ネットワークじゃないじゃん！(笑) Maxim Dmitrievsky 2020.10.29 07:42 #20534 Alexander Alexeyevich: Akurashi as I understand is prediction accuracy? And logloss? テストでの学習はないはずで、パス数に関係なく誤差は同じはず？ もしくは少なくとも-+は減らないはずです正確には、loglossはクロスエントロピーであり、すべての分類器はこれによって学習される。そして、訓練とテストの反復ごとに精度を測定して出力する。 勿論 Maxim Dmitrievsky 2020.10.29 07:43 #20535 mytarmailS: タグは何に付いているのですか？)))一つ質問ですが、サンプリングした後、トラックとテストに分けるのですか？またはその逆？ 一採り一採り その逆もありえますが、サンプリングがランダムなので、結果は同じです。 さっきもこの機能を持ってきたんですが、誰も反応しませんでした。 Maxim Dmitrievsky 2020.10.29 07:44 #20536 Alexander Alexeyevich: 時系列を予測するためにネットワークを学習させるということでよろしいでしょうか？ 分類、信号 1-0 Александр Алексеевич 2020.10.29 07:45 #20537 mytarmailS: 久々に来ました)))書き込みを読み直そうとするのですが、時間がかかりすぎです。 私はここに長くはありませんでした)), 私の投稿を読み直そうとしたが、それはあまりにも長い時間がかかります)), と洪水の多くは、すべての投稿の5％に有用な情報です)) 多分最近より多くのですが Maxim Dmitrievsky 2020.10.29 07:46 #20538 皆さんがバタバタしている間に、私はモデルを解析して、MTテスターでbotを見る必要があります Maxim Dmitrievsky 2020.10.29 07:47 #20539 Alexander Alekseyevich: これから係数を上げていくので、もっと速くなるはずだが、オーバートレーニングになる可能性がある。 オーバートレーニングは早めにやめるに越したことはない Александр Алексеевич 2020.10.29 07:47 #20540 時系列 予測は試されましたか？ 1...204720482049205020512052205320542055205620572058205920602061...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
正しい結果を教えてください。
時系列サンプリングではなく、ラベルを使用しています。ラベルは何にリンクしているのでしょうか？)))
1つだけ質問です！サンプリングして、トラックとテストに分けるのですか？
またはその逆？
学習に時間がかかるようなアルゴリズムは使えません。
あとは係数を上げていけば、もっと速くなるはずだが、オーバートレーニングになる可能性もある。
時系列を予測するためにネットワークを学習させるというのは、正しく理解していますね？
どれだけあれば十分なのか ))全然ネットワークじゃないじゃん！(笑)
Akurashi as I understand is prediction accuracy? And logloss? テストでの学習はないはずで、パス数に関係なく誤差は同じはず？ もしくは少なくとも-+は減らないはずです
正確には、loglossはクロスエントロピーであり、すべての分類器はこれによって学習される。そして、訓練とテストの反復ごとに精度を測定して出力する。
勿論タグは何に付いているのですか？)))
一つ質問ですが、サンプリングした後、トラックとテストに分けるのですか？
またはその逆？
一採り一採り
その逆もありえますが、サンプリングがランダムなので、結果は同じです。
さっきもこの機能を持ってきたんですが、誰も反応しませんでした。
時系列を予測するためにネットワークを学習させるということでよろしいでしょうか？
分類、信号 1-0
久々に来ました)))書き込みを読み直そうとするのですが、時間がかかりすぎです。
私はここに長くはありませんでした)), 私の投稿を読み直そうとしたが、それはあまりにも長い時間がかかります)), と洪水の多くは、すべての投稿の5％に有用な情報です)) 多分最近より多くのですが
これから係数を上げていくので、もっと速くなるはずだが、オーバートレーニングになる可能性がある。
オーバートレーニングは早めにやめるに越したことはない