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 853 1...846847848849850851852853854855856857858859860...3399 新しいコメント Yuriy Asaulenko 2018.04.21 18:56 #8521 ミハイル・マルキュカイツ おい聞けよ、賢いやつら!!!!私の問題を解決する度胸はあるのか？なぜ、あなたのタスクが必要なのですか？自分達で十分です)) Maxim Dmitrievsky 2018.04.21 18:57 #8522 ミハイル・マルキュカイツ何を言ってるのかわかってるのか？鍋が全然炊けない？ Mihail Marchukajtes 2018.04.21 18:57 #8523 ユーリイ・アサウレンコなぜ、あなたのタスクが必要なのですか？自分達で十分です)ダンボールのバカ......。このタスクはKEY!!!! Yuriy Asaulenko 2018.04.21 18:59 #8524 ミハイル・マルキュカイツこのダンボール馬鹿が...。この作業がKEYです!!!!それは場合によりますね。それがあなたにとっての鍵になるかもしれません。決めて、あなた。 Mihail Marchukajtes 2018.04.21 19:07 #8525 Maxim Dmitrievsky: 市場の歴史の一部について、予測物質の重要性を取り上げ続けているのを見ると、涙が出そうになります。なぜかというと、統計手法を冒涜しているからです。なぜかというと、あなたの質問はまさにそのように聞こえますね。????その理由を説明すると......。 なぜなら、統計的手法やVIのエントロピーの計算などの助けを借りて決定できたことを、さまざまな入力データから正確に選択すればよいからです。アウトプットするために重要なことを的確にインプットしています。つまり、この前処理は、入力と出力の間に何らかの相関関係があると結論づけるに過ぎない。これだけ!!!!そう、この5つの入力は、出力と関係があるのです。しかし、この依存性とは一体何なのでしょうか？AIシステムやオプティマイザーが求めているのは、この点です。そして、得られたモデルの後に、図のように推定して、うまくいくモデルを見つけます。では、私の写真に写っているのは、どのモデルの作業用Aなのでしょうか？Б ?CかDか？ ニューラルネットワークは ゴミ箱ではないので、入れたものを刈り取ることができるのです。今まで知らなかったとは......。 Mihail Marchukajtes 2018.04.21 19:08 #8526 ユーリイ・アサウレンコそれは意見の分かれるところです。あなたがキーパーソンかもしれません。それはあなたが決めることです、あなた。だから、あなたにとっても重要なことなんです。あなたは本当にわかっていないんですね。それはあなたの問題です。言われたことを聞く気はないのか...。 Maxim Dmitrievsky 2018.04.21 19:10 #8527 Mihail Marchukajtes： なぜかというと、あなたの質問はまさにそのように聞こえますね。????その理由を説明すると......。なぜなら、多様な入力データの中から、まさに統計的手法で判断できたものを選択し、VIのエントロピーを計算すればよいからです。アウトプットするために重要なことを的確にインプットしています。つまり、この前処理は、入力と出力の間に何らかの相関関係があると結論づけるに過ぎないのです。これだけ!!!!そう、この5つの入力は、出力と関係があるのです。しかし、この依存性とは一体何なのでしょうか？AIシステムやオプティマイザーが求めているのは、この点です。そして、得られたモデルの後に、図のように推定して、うまくいくモデルを見つけます。では、私の写真に写っているのは、どのモデルの作業用Aなのでしょうか？Б ?CかDか？ニューラルネットワークはゴミ箱ではないので、入れたものを刈り取ることができるのです。今まで知らなかったとは......。グラフの現在の塊の重要度しか見て いない、重要度のようにO.D.で変化するパターンがある。しゅしゃふんべつ 何年経っても理解できないものなのだろうか Mihail Marchukajtes 2018.04.21 19:12 #8528 すでに十分なモデルを作成できるシステムがあり、それを入手することも十分あり得ます。AIが構築した多様なモデルの中から、どのように検索し、選択すればよいのかわからないから、事故と考えるのです。結局のところ、AIの主なタスクはモデルを得ることではなく、その多様性の中で選択するか、同じ学習ファイルを繰り返し学習するか......ということなのです。生きて、学んで...。 Yuriy Asaulenko 2018.04.21 19:13 #8529 ミハイル・マルキュカイツだから、あなたにとっても鍵なんです！本当にわからないんですか？それはあなたの問題です。言われても困るんですよね...。私のために？すでに解決しています。今は、何か別の方法を考えています。PythonまたはR。新しいアイデアはまだありません。 Mihail Marchukajtes 2018.04.21 19:18 #8530 マキシム・ドミトリエフスキーグラフの現在のスライスのインポートだけを調べ、そのパターンはインポート同様にOOSで変化します。 重要なことは、ゴミのようなものだけを選別することです。 何年経っても理解できないものなのだろうかその通りです。つまり、AIの課題は、パターンが浮遊している非定常系列にこそあるのです。AIの仕事は、この依存性が逃げ出したときに、少なくとも取るに足らない時間ではあるが、お金を稼ぐのに十分なパフォーマンスを維持することである。結局、パターンは飛躍的に変化することはないのです。メインとなる最初のエントリーの代わりに別のエントリーがありますが、メインはまだセットで残っており、ここではAIが自らラインを保持する役割を担っていると言えます。だから、先物取引の最初の月は、特に市場がどこに行くべきかわからないときに、非常に頻繁に訓練する必要があります。Vtriteを見ると、このパターンが踊っているのがわかる。しかし、先物の中盤から終盤にかけては、通常、市場はより整然とし、長い時間をかけて一つのエントリーが見られるようになる。 1...846847848849850851852853854855856857858859860...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
おい聞けよ、賢いやつら!!!!私の問題を解決する度胸はあるのか？
なぜ、あなたのタスクが必要なのですか？自分達で十分です))
何を言ってるのかわかってるのか？
鍋が全然炊けない？
なぜ、あなたのタスクが必要なのですか？自分達で十分です)
ダンボールのバカ......。このタスクはKEY!!!!
このダンボール馬鹿が...。この作業がKEYです!!!!
それは場合によりますね。それがあなたにとっての鍵になるかもしれません。決めて、あなた。
市場の歴史の一部について、予測物質の重要性を取り上げ続けているのを見ると、涙が出そうになります。なぜかというと、統計手法を冒涜しているからです。
なぜかというと、あなたの質問はまさにそのように聞こえますね。????その理由を説明すると......。
なぜなら、統計的手法やVIのエントロピーの計算などの助けを借りて決定できたことを、さまざまな入力データから正確に選択すればよいからです。アウトプットするために重要なことを的確にインプットしています。つまり、この前処理は、入力と出力の間に何らかの相関関係があると結論づけるに過ぎない。これだけ!!!!そう、この5つの入力は、出力と関係があるのです。しかし、この依存性とは一体何なのでしょうか？AIシステムやオプティマイザーが求めているのは、この点です。そして、得られたモデルの後に、図のように推定して、うまくいくモデルを見つけます。では、私の写真に写っているのは、どのモデルの作業用Aなのでしょうか？Б ?CかDか？
ニューラルネットワークは ゴミ箱ではないので、入れたものを刈り取ることができるのです。今まで知らなかったとは......。
それは意見の分かれるところです。あなたがキーパーソンかもしれません。それはあなたが決めることです、あなた。
だから、あなたにとっても重要なことなんです。あなたは本当にわかっていないんですね。それはあなたの問題です。言われたことを聞く気はないのか...。
なぜかというと、あなたの質問はまさにそのように聞こえますね。????その理由を説明すると......。
なぜなら、多様な入力データの中から、まさに統計的手法で判断できたものを選択し、VIのエントロピーを計算すればよいからです。アウトプットするために重要なことを的確にインプットしています。つまり、この前処理は、入力と出力の間に何らかの相関関係があると結論づけるに過ぎないのです。これだけ!!!!そう、この5つの入力は、出力と関係があるのです。しかし、この依存性とは一体何なのでしょうか？AIシステムやオプティマイザーが求めているのは、この点です。そして、得られたモデルの後に、図のように推定して、うまくいくモデルを見つけます。では、私の写真に写っているのは、どのモデルの作業用Aなのでしょうか？Б ?CかDか？
ニューラルネットワークはゴミ箱ではないので、入れたものを刈り取ることができるのです。今まで知らなかったとは......。
グラフの現在の塊の重要度しか見て いない、重要度のようにO.D.で変化するパターンがある。
しゅしゃふんべつ
何年経っても理解できないものなのだろうかだから、あなたにとっても鍵なんです！本当にわからないんですか？それはあなたの問題です。言われても困るんですよね...。
私のために？すでに解決しています。今は、何か別の方法を考えています。PythonまたはR。新しいアイデアはまだありません。
グラフの現在のスライスのインポートだけを調べ、そのパターンはインポート同様にOOSで変化します。
重要なことは、ゴミのようなものだけを選別することです。
何年経っても理解できないものなのだろうかその通りです。つまり、AIの課題は、パターンが浮遊している非定常系列にこそあるのです。AIの仕事は、この依存性が逃げ出したときに、少なくとも取るに足らない時間ではあるが、お金を稼ぐのに十分なパフォーマンスを維持することである。結局、パターンは飛躍的に変化することはないのです。メインとなる最初のエントリーの代わりに別のエントリーがありますが、メインはまだセットで残っており、ここではAIが自らラインを保持する役割を担っていると言えます。だから、先物取引の最初の月は、特に市場がどこに行くべきかわからないときに、非常に頻繁に訓練する必要があります。Vtriteを見ると、このパターンが踊っているのがわかる。しかし、先物の中盤から終盤にかけては、通常、市場はより整然とし、長い時間をかけて一つのエントリーが見られるようになる。