Опубликовал пост От игры к чему-нибудь Модель, рассмотренная в предыдущей части , очевидно, нуждается в дальнейшем развитии. Решил сделать для этого новую запись. Более глобальная перспектива... Опубликовал пост От игры к вероятности. Небольшой пример. Ранее я уже немного рассуждал о переходе от модели с игровой неопределённостью к модели с...
pythonはよくわからないけど、r-kaは苦手というか、やり方がわからないので、こんなのを思いつきました...。
katbustでは、自分で損失fiを書いて、traineetestの判定に使うこともできます。
ただ、あまり意味がないと思っています。同じ Katbust で、自分のロスファクターを書き、それを使って traintest で推定することができます。
標準のもので十分です。katbustaでは、最小のドローダウンで最大の利益を得るための指標があるのですね)
さて、katbustaは最小のドローダウンで最大の利益を得るための指標を持っていますか？）
eps を書いて、eval_metric として置くとよいでしょう。
最適化のためにR^2を使っているだけです。
まあ、epsを書いて eval_metricに入れればいいんですけどね。
最適化のためにR^2を使っているだけです。
そうなんですね、知らなかったです。
エプスとは
試してみないとわからないですね、知らなかった...。
epsって 何？
自分でF.I.S.を書くのは意味があることです。
エプソス
仕舞った
ある人がここからメッセージをくれたんだけど、彼はあるリアプノフ不安定性に対して最適化をしているんだ。
https://www.mql5.com/ru/users/alexeynikolaev2 に聞いてみないとわからない。彼は確かに知っている））。
自分でF.I.S.を書くのは意味がある、そうだ...問題は、どちらが優れて いるかということだ
上層部
仕舞った
トロッコで同志が書いてくれたのだが、彼はリアプノフの不安定性によって最適化される
Lyapunovのことはよくわからないけど、fitness functionは新しい可能性、より多くの最適解の「世界」なんだ...。
例えば、ドローダウンを最小限に抑えて利益を最大化するための「グローバルターゲット」を設定したり...。
AMO」と言ってもいい のですが、「グローバルターゲット」を 向上させる機能を考えてみると......。
そして、解決策を探し、あなたが思いつかないような「何か」を自ら考え、さらには、たくさんの......。
Lyapunovのことはよくわかりませんが、フィットネス関数は、新しい可能性、より多くの最適解の「WORLD」なのです......。
例えば、最小のドローダウンで最大の利益を得るという「グローバル目標」を掲げて...。
AMO」と言ってもいい のですが、「グローバルターゲット」を 向上させる機能を考えてみると......。
そして、解決策を探し、あなたが思いつかないようなことを思いつき、さらに......。
まだ、わからないんです。目標は、タグで設定します。設定すれば、利益とドローダウンは同じになる。
普通に書く）まだ、わからないんです。マークによって目標が設定されます。どのようなマークを設定しても、利益とドローダウンは同じになります。
普通に書く）うまく説明できないんですけどね。
まあ、タグでは表現できない、最小限のものを探すことでしか表現できない目標もありますからね。
例：情報提供用のマーカーを作りたい。
ラベルを作ることはできますか？ いいえ、それは存在しませんし、それがどのようなものであるべきかさえわかりません。
しかし、私は有用性という観点からそれを表現することができます。有益な特性とは、その訓練によって「グローバルな目的」である最小限のドローダウンでの利益最大 化を著しく向上させる特性です。
あのね、IP（情報提供対象）のラベルは作れないけど、最大化という表現はできる...。
これで、何千もの重みを持つネットを取り出し、IPを見つけるまで、つまり最大化するまで、その重みを 弄る ことができるようになりました。
ネットワークでなくても、同じMSUAでも、ルールを作ったり......。
遊びとは、何らかの最適化アルゴリズムを実行したり、検索したりすることです ...
うまく説明できない(((；ﾟДﾟ))))))))
まあ、ラベルでは表現できない、最小限のものを探していくしかない目標もあるのですが
例：情報提供のための特集を組みたい
ラベルは作れますか？ いや、存在しないし、どんな風にすればいいのかもわからない...。
しかし、私は有用性という観点からそれを表現することができます。有益な特性とは、その訓練によって「グローバルな目的」である最小限のドローダウンでの利益最大 化を著しく向上させる特性です。
ほら、IP（情報提供対象）のラベルは作れないけど、最大化という表現はできる...。
これで、何千もの重みを持つネットを取り出し、IPを見つけるまで、つまり最大化するまで、その重みを 弄る ことができるようになりました。
ネットワークでなくても、同じMSUAでも、ルールを作ったり......。
遊びとは、何らかの最適化アルゴリズムを実行したり、検索したりすることです ...
つまり、学習したネットワークがあり、重みを変えて、新しいデータでどう動くかを見るだけなのですね。
実は、空のネット （自己流ではなく、パッケージからなので、初期化だけトレーニングして います）を持っています。
どんな抽象的なものでも、どんなターゲットでも考えて、フィットネス関数を書くことができるんです。
そして、 遺伝子が ネットの重みを変え、少なくとも私 （ネット）がテストやトレーンで目標に近いものを受け取れるようにするのです。
そしてこれは、ラベルを作って回帰や分類に当てはめるよりも「千倍」奥が深いのです。