joo писал(а)>> NS가 허용하는 경우 제곱근 대신 제곱근을 사용해 보십시오. 귀하의 인상을 게시하십시오.
문제는 오류와 이익 사이의 관계 또는 패턴에 대한 정보가 없다는 것입니다. 또한 교육 섹션에서 이 관계가 명확하고 설명되어 있으면 OOS 섹션에는 이에 대한 정보가 전혀 없습니다. 논리적으로, 오류가 작을수록 이익이 더 큰 것처럼 보이지만 실제로는 절대 그렇지 않으며 이는 수많은 실험(물론 내 것 뿐만 아니라)에 의해 확인됩니다. 오류 또는 평균 제곱근 또는 제곱 평균 - 중요하지 않습니다.
LeoV에게 사실은 그러한 예측이 없다는 것입니다. 내 개념에서 예측은 내일 종가 또는 FUTURE의 다른 값입니다. 여기에 미래는 없다) 위의 사진은 분류 작업에 가깝다. 시리즈 1과 해당 EMA가 알려져 있고 매우 밀접한 상관 관계가 있는 경우 시리즈 2의 EMA가 어디에 있는지 알기 위해. 이것이 과제였습니다. 나는 (핀란드 시장에서) 신경망의 도움으로 예측하는 것에 대해 매우 회의적입니다.
주. 좋아, 나는 시도할 것이지만 결과(자연을 다시 절대값 으로 변환할 때)는 결국 같은 결과를 줄 것이라고 생각합니다. 그전에 이것저것 이것저것 체크해봤는데 결과는 1:1)
to integer 정규화되지 않았습니다. 가중치, 뉴런 및 입력 수에 관해서는 일반적으로 넌센스입니다 (또는 넌센스가 아닐 수도 있음) 입력에 3 개의 값만주고 하나의 뉴런과 하나의 숨겨진 레이어를 만들면 결과는 2-005e입니다 . 다른 모든 수의 입력 및 뉴런과 동일한 결과.
ps 누군가 감히 자신의 프로그램에서 위의 데이터를 실행하고 결과를 얻으려고 하면 흥미로울 것입니다. 다른 사람들은 무엇을 가질지 궁금합니다. 무엇을 비교할 수 있습니다. 지원자가 없나요?
to integer 정규화되지 않았습니다. 가중치, 뉴런 및 입력 수에 관해서는 일반적으로 넌센스입니다 (또는 넌센스가 아닐 수도 있음) 입력에 3 개의 값만주고 하나의 뉴런과 하나의 숨겨진 레이어를 만들면 결과는 2-005e입니다 . 다른 모든 수의 입력 및 뉴런과 동일한 결과.
문제는 오류와 이익 사이의 관계 또는 패턴에 대한 정보가 없다는 것입니다. 또한 교육 섹션에서 이 관계가 명확하고 설명되어 있으면 OOS 섹션에는 이에 대한 정보가 전혀 없습니다. 논리적으로, 오류가 작을수록 이익이 더 큰 것처럼 보이지만 실제로는 절대 그렇지 않으며 이는 수많은 실험(물론 내 것 뿐만 아니라)에 의해 확인됩니다. 오류 또는 평균 제곱근 또는 제곱 평균 - 중요하지 않습니다.
어떤 오류를 사용하고 있습니까? 의향이 있고 topikstarter도 상관없다면 왜 아직까지 차이가 있다고 생각하는지 이야기 하겠다.
문제는 오류와 이익 사이의 관계 또는 패턴에 대한 정보가 없다는 것입니다. 또한 교육 섹션에서 이 관계가 명확하고 설명되어 있으면 OOS 섹션에는 이에 대한 정보가 전혀 없습니다. 논리적으로, 오류가 작을수록 이익이 더 큰 것처럼 보이지만 실제로는 절대 그렇지 않으며 이는 수많은 실험(물론 내 것 뿐만 아니라)에 의해 확인됩니다. 오류 또는 평균 제곱근 또는 제곱 평균 - 중요하지 않습니다.
안녕하세요!
LeoV에게 사실은 그러한 예측이 없다는 것입니다. 내 개념에서 예측은 내일 종가 또는 FUTURE의 다른 값입니다. 여기에 미래는 없다) 위의 사진은 분류 작업에 가깝다. 시리즈 1과 해당 EMA가 알려져 있고 매우 밀접한 상관 관계가 있는 경우 시리즈 2의 EMA가 어디에 있는지 알기 위해. 이것이 과제였습니다. 나는 (핀란드 시장에서) 신경망의 도움으로 예측하는 것에 대해 매우 회의적입니다.
주. 좋아, 나는 시도할 것이지만 결과(자연을 다시 절대값 으로 변환할 때)는 결국 같은 결과를 줄 것이라고 생각합니다. 그전에 이것저것 이것저것 체크해봤는데 결과는 1:1)
to integer 정규화되지 않았습니다. 가중치, 뉴런 및 입력 수에 관해서는 일반적으로 넌센스입니다 (또는 넌센스가 아닐 수도 있음) 입력에 3 개의 값만주고 하나의 뉴런과 하나의 숨겨진 레이어를 만들면 결과는 2-005e입니다 . 다른 모든 수의 입력 및 뉴런과 동일한 결과.
ps 누군가 감히 자신의 프로그램에서 위의 데이터를 실행하고 결과를 얻으려고 하면 흥미로울 것입니다. 다른 사람들은 무엇을 가질지 궁금합니다. 무엇을 비교할 수 있습니다. 지원자가 없나요?
to integer 정규화되지 않았습니다. 가중치, 뉴런 및 입력 수에 관해서는 일반적으로 넌센스입니다 (또는 넌센스가 아닐 수도 있음) 입력에 3 개의 값만주고 하나의 뉴런과 하나의 숨겨진 레이어를 만들면 결과는 2-005e입니다 . 다른 모든 수의 입력 및 뉴런과 동일한 결과.
의미(무엇의 의미)는 정확히 무엇입니까?
LeoV 작성 >>
문제는 오류와 이익 사이의 관계 또는 패턴에 대한 정보가 없다는 것입니다. 또한 교육 섹션에서 이 관계가 명확하고 설명되어 있으면 OOS 섹션에는 이에 대한 정보가 전혀 없습니다. 논리적으로, 오류가 작을수록 이익이 더 큰 것처럼 보이지만 실제로는 절대 그렇지 않으며 이는 수많은 실험(물론 내 것 뿐만 아니라)에 의해 확인됩니다. 오류 또는 평균 제곱근 또는 제곱 평균 - 중요하지 않습니다.
어떤 오류를 사용하고 있습니까? 의향이 있고 topikstarter도 상관없다면 왜 아직까지 차이가 있다고 생각하는지 이야기 하겠다.
이 매개변수를 가지고 놀아보세요.
S자형 활성화 함수의 기울기 매개변수입니다.
고맙습니다. 나는 그와 놀아요. 그리고 오랫동안.
여기서 x 는 훈련 샘플의 97%(현재 입력에 대한)의 최대 절대값입니다.
y 는 x 에 해당하는 정규화된 값(광산은 0.99)입니다.
출력에서 현재 입력에 대한 작업 알파를 얻습니다.
이러한 모든 오류는 어느 정도 수학적으로 연결되어 있으므로 세라비에 ...))))
이러한 모든 오류는 어느 정도 수학적으로 연결되어 있으므로 세라비에 ...))))
나는 당신에게 아무것도 증명하고 싶지 않습니다. 나는 단지 대답을 듣고 싶었을 뿐인데, 당신이 어떤 이유에서인지 피하고 있습니다. :)
나는 당신에게 아무것도 증명하고 싶지 않습니다. 나는 단지 대답을 듣고 싶었을 뿐인데, 당신이 어떤 이유에서인지 피하고 있습니다. :)
오류에 대해? 나는 오류를 전혀 사용하지 않습니다. 나는 그녀를 쳐다보지도 않는다. 수익성, 주식 평활도, 드로다운, 거래 횟수 및 기타 넌센스를 살펴봅니다....)))))
오류에 대해? 나는 오류를 전혀 사용하지 않습니다. 나는 그녀를 쳐다보지도 않는다. 수익성, 주식 평활도, 드로다운, 거래 횟수 및 기타 넌센스를 살펴봅니다....)))))
네트워크를 훈련할 때 평균 제곱근 오차를 사용하고 있다는 확신이 있습니다(NeuroShel은 다른 오류를 허용하지 않음).
네트워크를 훈련할 때 평균 제곱근 오차를 사용하고 있다는 확신이 있습니다(NeuroShel은 다른 오류를 허용하지 않음).
금융 시장을 위한 것이 아닙니다. 중지 기준이 없습니다. 오류 크기로 중지하시겠습니까? 글쎄, 나는 어떻게 ...
학습 결과는 사용되는 오류 기준(원하는 경우 적합성 함수)에 직접적으로 의존합니다.
PS mrstock은 이것도 변경할 수 없으며 Statistica에서는 이를 허용하지 않습니다.