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 976 1...969970971972973974975976977978979980981982983...3399 新しいコメント Vladimir Perervenko 2018.06.04 07:57 #9751 エリブラリウスなぜ、このようなことが起こるのだろうか。 DNNのDarch、バックプロパゲーション、ドロップアウトを使用しています。 エポック：100分の16 訓練セットでの分類誤差。41.69% (2668/6400) エポック：100分の17 訓練セットでの分類誤差。31.87%(2040/6400) エポック：100分の18 訓練セットでの分類誤差。32.09% (2054/6400) エポック：100分の19 訓練セットでの分類誤差。39.55% (2531/6400) エポック：100分の20 訓練セットでの分類誤差。38.02% (2433/6400) エポック：100分の21 訓練セットでの分類誤差。49.89%(3193/6400) エポック：100分の22 訓練セットでの分類誤差。50.56% (3236/6400) エポック：100分の23 訓練セットでの分類誤差。45.56% (2916/6400) つまり、ステップ17でよく訓練されたネットワークを、ステップ21までに劣化させるのです。 了解です。 エポック毎に新しいマスクを装着し、ミニバッチ毎に切り替えている。 役に立たなかった。 訓練セットでの分類誤差。45.11% (2887/6400) エポック：100分の10 訓練セットでの分類誤差。34.92% (2235/6400) エポック：100分の11 訓練セットでの分類誤差。30.16% (1930/6400) エポック：100分の12 訓練セットでの分類誤差。45.28% (2898/6400) エポック：100分の13 訓練セットでの分類誤差。39.56% (2532/6400)それでいいんです。どうあるべきか？トレーニング後、最適なモデルが返却されます。より良い」の基準は、あなた次第です。それは分かっているはずだ。 バッチを減らせば必ず品質が向上するわけではありません。 ハイパーパラメータが最適化されたモデルなのか？モデルパラメータと学習スキームを教えてください。もしかしたら、何かが見えてくるかもしれません。 グッドラック Forester 2018.06.04 09:53 #9752 ウラジミール・ペレヴェンコこれが普通です。どうあるべきか？トレーニング後、最適なモデルが返却されます。より良い」の基準は、あなた次第です。それは分かっているはずだ。 バッチを減らせば必ず品質が向上するわけではありません。 ハイパーパラメータが最適化されたモデルなのか？モデルパラメータと学習スキームを教えてください。もしかしたら、何かが見えてくるかもしれません。 グッドラック まあ、それでいいのなら、このまま使うことにします。 ただ、あなたのチャートでは、30%に近づいた後、誤差が5%に跳ね上がったのです。30もあれば50もある。 そうですね、もっといいモデルが出てくるでしょう。 そして、そうです。ハイパーパラメータを最適化することで、そのようなモデルが得られます。 LearnRate = 1だと思いがちです。しかし、0.7、0.3、0.1-、0.01と試してみました。0.1まではまだ30%の誤差があり、LearnRate <0.1ではHCは全く何も学習できない。そこで、LearnRate = 1で、いくつかのバリエーションを見つけさせ、その中から最適なものを選ぶようにしました。 Yuriy Asaulenko 2018.06.04 17:40 #9753 アナコンダと格闘する2日目。すでに2日間で3回の再インストールを実施。Spyderが初期化時にエラーになる。 昨日は何も問題なかったようです。numpyをインストールしたところ、catはすでにベースに入っているはずですが、入ってませんでした。エラーはそこから始まった。 numpyをアンインストールして、再度インストールしても効果がありません。 次にimport numpyを書きました。答えは、モジュールはインストールされているが、初期化されていないということです。 レジストリのクリーンアップとAnaconda関連のファイルやフォルダの残骸をすべて削除しながらAnacondaを再インストールしても、解決には至りませんでした。 パニクってます（笑)) Roffild 2018.06.04 18:52 #9754 PyCharmの何が問題なのか？Anacondaとの連携があります。 Maxim Dmitrievsky 2018.06.04 20:04 #9755 ユーリイ・アサウレンコアナコンダと格闘する2日目。すでに2日間で3回の再インストールを実施。Spyderが初期化時にエラーになる。 昨日は何も問題なかったようです。numpyをインストールしたところ、catはすでにベースに入っているはずですが、入ってませんでした。エラーはそこから始まった。 numpyをアンインストールして、再度インストールしても効果がありません。 次にimport numpyを書きました。答えは、モジュールはインストールされているが、初期化されていないということです。 レジストリのクリーンアップとAnaconda関連のファイルやフォルダの残骸をすべて削除しながらAnacondaを再インストールしても、解決には至りませんでした。 驚きました))なぜcondaが必要なのか、まずpythonの基礎を学び、次にIPython、そしてconda、これは全く必要ないことです。 同じTflowやsklearnでも、これがなければ簡単にインストールすることができます。 Alexander_K2 2018.06.04 20:06 #9756 ユーリイ・アサウレンコ驚きました(笑))コンピュータの基本を学ぶ。いわば、コンピュータと一緒。 Maxim Dmitrievsky 2018.06.04 20:07 #9757 Alexander_K2 です。コンピュータの使い方の基本を学ぶ。いわばパソコンで...。)) Yuriy Asaulenko 2018.06.04 20:20 #9758 Alexander_K2 です。コンピュータの使い方の基本を学ぶ。いわばコンピュータ...。自分でできる？非常に疑問です）。 Maxim Dmitrievsky 2018.06.04 20:29 #9759 IPython Desktop リファレンスガイド https://jakevdp.github.io/PythonDataScienceHandbook/ Yuriy Asaulenko 2018.06.04 20:31 #9760 マキシム・ドミトリエフスキーなぜcondaが必要なのか？ まずpythonの基礎を学び、次にIPython、そしてconda、これは全く必要ありません。 Tflowとsklearnは、これなしでも簡単にインストールできます。それは承知しています。スパイダーが好きでした。Pythonの標準的なものは機能が少ない。そしてスパイダーはほぼVS（冗談です）。私はまだ標準のエディター以外を見ていないと言わざるを得ません。 あとは、Pythonはすべて問題なく動きますが、Spyderはそうでもないようです。そして、それはすでに、numpyとmatplotlibでのみ、箱から出しても不具合が発生します。あとは、今のところうまくいっていますが、Spyder-raはまだ遠くまで行っていません。 私もすべてのエディターを連続してインストール/試用するのは嫌です。 1...969970971972973974975976977978979980981982983...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
なぜ、このようなことが起こるのだろうか。
DNNのDarch、バックプロパゲーション、ドロップアウトを使用しています。
エポック：100分の16
訓練セットでの分類誤差。41.69% (2668/6400)
エポック：100分の17
訓練セットでの分類誤差。31.87%(2040/6400)
エポック：100分の18
訓練セットでの分類誤差。32.09% (2054/6400)
エポック：100分の19
訓練セットでの分類誤差。39.55% (2531/6400)
エポック：100分の20
訓練セットでの分類誤差。38.02% (2433/6400)
エポック：100分の21
訓練セットでの分類誤差。49.89%(3193/6400)
エポック：100分の22
訓練セットでの分類誤差。50.56% (3236/6400)
エポック：100分の23
訓練セットでの分類誤差。45.56% (2916/6400)
つまり、ステップ17でよく訓練されたネットワークを、ステップ21までに劣化させるのです。
了解です。
役に立たなかった。エポック毎に新しいマスクを装着し、ミニバッチ毎に切り替えている。
訓練セットでの分類誤差。45.11% (2887/6400)
エポック：100分の10
訓練セットでの分類誤差。34.92% (2235/6400)
エポック：100分の11
訓練セットでの分類誤差。30.16% (1930/6400)
エポック：100分の12
訓練セットでの分類誤差。45.28% (2898/6400)
エポック：100分の13
訓練セットでの分類誤差。39.56% (2532/6400)
それでいいんです。どうあるべきか？トレーニング後、最適なモデルが返却されます。より良い」の基準は、あなた次第です。それは分かっているはずだ。
バッチを減らせば必ず品質が向上するわけではありません。
ハイパーパラメータが最適化されたモデルなのか？モデルパラメータと学習スキームを教えてください。もしかしたら、何かが見えてくるかもしれません。
グッドラック
これが普通です。どうあるべきか？トレーニング後、最適なモデルが返却されます。より良い」の基準は、あなた次第です。それは分かっているはずだ。
バッチを減らせば必ず品質が向上するわけではありません。
ハイパーパラメータが最適化されたモデルなのか？モデルパラメータと学習スキームを教えてください。もしかしたら、何かが見えてくるかもしれません。
グッドラック
ただ、あなたのチャートでは、30%に近づいた後、誤差が5%に跳ね上がったのです。30もあれば50もある。
そうですね、もっといいモデルが出てくるでしょう。
そして、そうです。ハイパーパラメータを最適化することで、そのようなモデルが得られます。
LearnRate = 1だと思いがちです。しかし、0.7、0.3、0.1-、0.01と試してみました。0.1まではまだ30%の誤差があり、LearnRate <0.1ではHCは全く何も学習できない。そこで、LearnRate = 1で、いくつかのバリエーションを見つけさせ、その中から最適なものを選ぶようにしました。
アナコンダと格闘する2日目。すでに2日間で3回の再インストールを実施。Spyderが初期化時にエラーになる。
昨日は何も問題なかったようです。numpyをインストールしたところ、catはすでにベースに入っているはずですが、入ってませんでした。エラーはそこから始まった。
numpyをアンインストールして、再度インストールしても効果がありません。
次にimport numpyを書きました。答えは、モジュールはインストールされているが、初期化されていないということです。
レジストリのクリーンアップとAnaconda関連のファイルやフォルダの残骸をすべて削除しながらAnacondaを再インストールしても、解決には至りませんでした。
パニクってます（笑))
アナコンダと格闘する2日目。すでに2日間で3回の再インストールを実施。Spyderが初期化時にエラーになる。
昨日は何も問題なかったようです。numpyをインストールしたところ、catはすでにベースに入っているはずですが、入ってませんでした。エラーはそこから始まった。
numpyをアンインストールして、再度インストールしても効果がありません。
次にimport numpyを書きました。答えは、モジュールはインストールされているが、初期化されていないということです。
レジストリのクリーンアップとAnaconda関連のファイルやフォルダの残骸をすべて削除しながらAnacondaを再インストールしても、解決には至りませんでした。
驚きました))
なぜcondaが必要なのか、まずpythonの基礎を学び、次にIPython、そしてconda、これは全く必要ないことです。
同じTflowやsklearnでも、これがなければ簡単にインストールすることができます。
驚きました(笑))
コンピュータの基本を学ぶ。いわば、コンピュータと一緒。
コンピュータの使い方の基本を学ぶ。いわばパソコンで...。
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コンピュータの使い方の基本を学ぶ。いわばコンピュータ...。
自分でできる？非常に疑問です）。
IPython Desktop リファレンスガイド
https://jakevdp.github.io/PythonDataScienceHandbook/
なぜcondaが必要なのか？ まずpythonの基礎を学び、次にIPython、そしてconda、これは全く必要ありません。
Tflowとsklearnは、これなしでも簡単にインストールできます。
それは承知しています。スパイダーが好きでした。Pythonの標準的なものは機能が少ない。そしてスパイダーはほぼVS（冗談です）。私はまだ標準のエディター以外を見ていないと言わざるを得ません。
あとは、Pythonはすべて問題なく動きますが、Spyderはそうでもないようです。そして、それはすでに、numpyとmatplotlibでのみ、箱から出しても不具合が発生します。あとは、今のところうまくいっていますが、Spyder-raはまだ遠くまで行っていません。
私もすべてのエディターを連続してインストール/試用するのは嫌です。