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 2206 1...219922002201220222032204220522062207220822092210221122122213...3399 新しいコメント mytarmailS 2020.12.01 13:39 #22051 マキシム・ドミトリエフスキー： リアルタイムでボットを走らせています。生意気なマミートレーダーはまたここに飛び込んできて欲しいのか？密度推定と同じようなものです（gmmとオートエンコーダーは同じものです、byドクターズアポインター）。ただ、エンコーダーは再帰性レイヤーを含めて何からでもリッピングできる、つまりより高度なモデルなんです。空想すれば、本質を類推することができます、はいネタバレ 後で、なぜそうなるのか理由を探ろうとした時に見つけたんです。そして、当初は自分で考えていたようなものです :) 半教師付き学習の パッケージはないのですか？ そこで、すべてが使用可能な状態になるはずです Maxim Dmitrievsky 2020.12.01 13:42 #22052 mytarmailS: 半教師付き学習の パッケージはないんですか？あるに越したことはない があります。しかし、調理したものが必ず食べられるとは限りません。 mytarmailS 2020.12.01 13:46 #22053 マキシム・ドミトリエフスキー： を食べた。しかし、調理したものが必ず食べられるとは限りません。 試してみましたか？ 結局のところ、彼らはあなたが行うことを行うが、オートマトン上で+あなたは、データをシミュレートするために分布によってだけでなく、さまざまなアプローチを選択することができます。 Maxim Dmitrievsky 2020.12.01 13:46 #22054 mytarmailS: 試してみましたか？結局のところ，彼らはあなたが行うことを，自動的+あなたがデータをモデル化するために分布上だけでなく，異なるアプローチを選択することができます。 途中まで...あるいは途中から。 自慢のためではなく、自分探しのために記事を書いていると思うんですね。書いているうちに、自分で考えるようになる。 Valeriy Yastremskiy 2020.12.01 13:55 #22055 マキシム・ドミトリエフスキー： 途中まで...あるいは途中から。なぜ、私が記事を書くと思いますか？ 自慢するためではなく、自分で考えるためです。書いている限り、実感 主治医に説明しているのですが、効果があると、つかめるかもしれません。スピーカーの調子が悪いというのは全部ゴミ)))) Maxim Dmitrievsky 2020.12.01 13:56 #22056 Valeriy Yastremskiy： 事実です、他人に説明するまでは、自分も理解できません、友人の医師も私がしていることを説明しようとします、正直、良い効果があります、自分で理解するのです。そして、相手が何も知らないというのは、すべてデタラメです-)))) ほんとうです )) mytarmailS 2020.12.01 14:32 #22057 マキシム・ドミトリエフスキー というのは、この記事で私はあなたのことを正しく理解していたのでしょうか？ 1) 実データの一部を取り出し、ラベルをマークアップする。 2）あなたは、セミ...モデルを訓練します。 3)実データの大きなストリップでセミ...モデルをテストする。 4) そして、実データの大きな セグメントに適切に 対応する良い半...モデルを見つけるまで、円を描くように繰り返す。 Maxim Dmitrievsky 2020.12.01 14:44 #22058 mytarmailS: というのは、この記事で私はあなたのことを正しく理解していたのでしょうか？1) 実データの一部を取り出し、ラベルをマークアップする。2）あなたは、セミ...モデルを訓練する。3) より大きな実データプロットで準モデルを テストする。4) といった具合に、実データの大きな セグメントに適切に 対応する良い準モデルを 見つけるまで、輪を掛けていきます。 そして、もう一度基準地を眺め、すべてのパスで良好なモデルの数を確認します。たくさんあれば、それだけでプラスになります。 mytarmailS 2020.12.01 14:54 #22059 マキシム・ドミトリエフスキー： それから、コントロールコーナーも見て、すべての通路にある良いモデルの数を見ています。たくさんあれば、プラスになる。 いいか！全部が全部 セミの せいだとは思わないんだ...モデルは、悪いラベルの問題 なんだ 当社の「Supervise Marking」は、市場に対してあまりにも不十分なので、少し適当な表現にしただけで終わりです...。 そして、適切なマークアップを行えば、さらに良い結果を得ることができるのです． つまり、分類問題としてではなく、最適化問題として学習させるということです...最小/最大値の探索としてモデルを教える 利益最大化＋手数料など、最も適切なライベリングとなるような関数の... 考えてみてください。 Maxim Dmitrievsky 2020.12.01 14:57 #22060 mytarmailS: いいか！全ては セミ・・・モデルのメリットではなく、悪しきラベリングの問題の ようだ当社の「マニュアルマーキング」は、市場に対してあまりにも不十分で、ちょっと適当にしているだけなんです......。そして、十分なマーキングを行えば、さらに良い結果を得ることができるのです・・・。つまり、分類問題としてではなく、最適化問題として学習させるということです...最小/最大値の探索としてモデルを教える利益最大化＋手数料など、最も適切なライベリングとなるような関数の...考えてみてください... 適切なパーティショニングを行うにはコストがかかるし、一般に知られていない...だから、多くの場合、半教師付き学習の方がうまくいくかもしれない。 は、シールズやその他多くのものでテストされ、その効果が証明されています。dipmindの同じ記事... 1...219922002201220222032204220522062207220822092210221122122213...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
リアルタイムでボットを走らせています。生意気なマミートレーダーはまたここに飛び込んできて欲しいのか？密度推定と同じようなものです（gmmとオートエンコーダーは同じものです、byドクターズアポインター）。ただ、エンコーダーは再帰性レイヤーを含めて何からでもリッピングできる、つまりより高度なモデルなんです。空想すれば、本質を類推することができます、はい
ネタバレ 後で、なぜそうなるのか理由を探ろうとした時に見つけたんです。そして、当初は自分で考えていたようなものです :)
半教師付き学習の パッケージはないのですか？
そこで、すべてが使用可能な状態になるはずです
半教師付き学習の パッケージはないんですか？
あるに越したことはない
があります。しかし、調理したものが必ず食べられるとは限りません。
を食べた。しかし、調理したものが必ず食べられるとは限りません。
試してみましたか？
結局のところ、彼らはあなたが行うことを行うが、オートマトン上で+あなたは、データをシミュレートするために分布によってだけでなく、さまざまなアプローチを選択することができます。
試してみましたか？
結局のところ，彼らはあなたが行うことを，自動的+あなたがデータをモデル化するために分布上だけでなく，異なるアプローチを選択することができます。
途中まで...あるいは途中から。
自慢のためではなく、自分探しのために記事を書いていると思うんですね。書いているうちに、自分で考えるようになる。
途中まで...あるいは途中から。
なぜ、私が記事を書くと思いますか？ 自慢するためではなく、自分で考えるためです。書いている限り、実感
主治医に説明しているのですが、効果があると、つかめるかもしれません。スピーカーの調子が悪いというのは全部ゴミ))))
事実です、他人に説明するまでは、自分も理解できません、友人の医師も私がしていることを説明しようとします、正直、良い効果があります、自分で理解するのです。そして、相手が何も知らないというのは、すべてデタラメです-))))
ほんとうです ))
というのは、この記事で私はあなたのことを正しく理解していたのでしょうか？
1) 実データの一部を取り出し、ラベルをマークアップする。
2）あなたは、セミ...モデルを訓練します。
3)実データの大きなストリップでセミ...モデルをテストする。
4) そして、実データの大きな セグメントに適切に 対応する良い半...モデルを見つけるまで、円を描くように繰り返す。
というのは、この記事で私はあなたのことを正しく理解していたのでしょうか？
1) 実データの一部を取り出し、ラベルをマークアップする。
2）あなたは、セミ...モデルを訓練する。
3) より大きな実データプロットで準モデルを テストする。
4) といった具合に、実データの大きな セグメントに適切に 対応する良い準モデルを 見つけるまで、輪を掛けていきます。
そして、もう一度基準地を眺め、すべてのパスで良好なモデルの数を確認します。たくさんあれば、それだけでプラスになります。
それから、コントロールコーナーも見て、すべての通路にある良いモデルの数を見ています。たくさんあれば、プラスになる。
いいか！全部が全部 セミの せいだとは思わないんだ...モデルは、悪いラベルの問題 なんだ
当社の「Supervise Marking」は、市場に対してあまりにも不十分なので、少し適当な表現にしただけで終わりです...。
そして、適切なマークアップを行えば、さらに良い結果を得ることができるのです．
つまり、分類問題としてではなく、最適化問題として学習させるということです...最小/最大値の探索としてモデルを教える
利益最大化＋手数料など、最も適切なライベリングとなるような関数の...
考えてみてください。
いいか！全ては セミ・・・モデルのメリットではなく、悪しきラベリングの問題の ようだ
当社の「マニュアルマーキング」は、市場に対してあまりにも不十分で、ちょっと適当にしているだけなんです......。
そして、十分なマーキングを行えば、さらに良い結果を得ることができるのです・・・。
つまり、分類問題としてではなく、最適化問題として学習させるということです...最小/最大値の探索としてモデルを教える
利益最大化＋手数料など、最も適切なライベリングとなるような関数の...
考えてみてください...
適切なパーティショニングを行うにはコストがかかるし、一般に知られていない...だから、多くの場合、半教師付き学習の方がうまくいくかもしれない。
は、シールズやその他多くのものでテストされ、その効果が証明されています。dipmindの同じ記事...