Interpolação, aproximação e afins (embalagem de algibe) - página 11
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Eu só perguntei se alguém o fez para economizar tempo.
Que pergunta estúpida.
Por que a agressão?
Uma pergunta como essa me daria a resposta "Quem pode fazer isso?", porque ser capaz de trabalhar com o código de outra pessoa em outro idioma e interpretá-lo para outro idioma não é uma tarefa tão fácil, me parece.
De onde vem a agressão?
Uma pergunta como essa me daria a resposta "Quem pode fazer isso?", porque ser capaz de trabalhar com o código de outra pessoa em outro idioma e interpretá-lo para outro idioma não é uma tarefa tão fácil, me parece.
Eu só não quero derramar água em um abstrato
Eu só não quero derramar água em abstrato
Assim, na verdade, eles já derramaram uma quantidade decente de água, e assim talvez houvesse alguém capaz de implementá-la.
Assim, na verdade, eles já derramaram muito, mas talvez houvesse alguém capaz de fazer acontecer.
Qual é o objetivo desta mensagem? Eu mesmo já quase o fiz. Nem tudo é interessante e é essencialmente elementar
Qual é o objetivo desta mensagem? Eu mesmo já quase o fiz. Nem todos se interessam por ela e é elementar na essência.
No final, o provérbio vai bem com nosso diálogo "Não faça o bem, você não vai ficar mal". Eu queria ajudá-lo dando uma formulação diferente para suas necessidades e acabei recebendo negatividade e ressentimento. Afastou-se.
No final, o provérbio "Não faça o bem, você não vai ficar mal" se encaixa bem em nosso diálogo. Eu queria ajudá-lo dando uma formulação diferente a suas necessidades e acabei com negatividade e ressentimento. Afastou-se.
Você escreveu a mesma coisa, mas reordenou as palavras e acrescentou algumas de suas próprias experiências ao contexto ) Como resultado, a simples frase "transformação de traços" foi em algum lugar profundo em imagens subconscientes
Eu entendi o objetivo do projeto há muito tempo atrás. De fato, no artigo anterior do RDF eu pedi ao Sr. Maxim que IMPLEMENTasse, , por Algo, Similar a mudar a função ou estratégia imediatamente após a mudança no mercado.
Mas agora Maxim está trazendo muitos conceitos novos à MQL como "kernel tricks" e "Splines", que são completamente novos para mim, embora eu tenha que aprender a ver se estes têm alguma vantagem. Teoricamente, os dois métodos parecem ser muito promissores, mas tenho dúvidas quanto aos resultados finais. Se não o fizer, não é suficiente trazer as conseqüências do aprendizado de reforço.
Tenho várias maneiras simples de implementar. Por exemplo, simplesmente usando uma cesta de sistemas comerciais na função OnInit () e usando o interruptor.
Na minha perspectiva para que qualquer algoritmo de aprendizagem de máquina funcione no mercado forex, ele deve atender aos 3 critérios a seguir:
1.Velocidade de aprendizagem dos dados de treinamento durante a otimização
2.Velocidade de cálculo a partir dos dados treinados no momento da entrada e saída do comércio
Convergência do algoritmo automaticamente ao longo do tempo por aprendizagem repetida sem mostrar comportamento aleatório
Se o algoritmo de aprendizagem de reforço não realizar nenhuma das tarefas acima, então é apenas um algoritmo simples para tentativa e erro.
O artigo anterior do Maxim sobre o RDF foi capaz de completar com sucesso os dois primeiros objetivos, mas não conseguiu completar a terceira tarefa. o algoritmo para que pudesse convergir com o tempo, mesmo que possamos fazer a otimização manualmente uma vez por semana.
Mas ainda estou esperançoso de que Maxim possa completar usando truques e estrias do Kernel e estou esperando ansiosamente pelo próximo artigo.
Eu li o tópico, e imho, o estilo familiar que já dominou o fórum - cada um fala exclusivamente sobre seu próprio ponto doloroso, distraindo ocasionalmente para ofender seu vizinho.
E quanto à técnica, se falamos de truques de kernel, mapeamento do espaço de características, fica claro para mim apenas em relação aos classificadores lineares do tipo vetor de referência, mas por que árvores, florestas, redes neurais têm seus próprios kernels dentro de caixas pretas?
E se a tarefa for apenas para compor fórmulas externas, então a regressão simbólica e a programação genética serão mais frias, na minha opinião, do que a interpolação e aproximação irrelevantes).
Bem, tecnicamente, se estamos falando de truques de kernel, mapeamento de espaço, é claro para mim, apenas em relação a classificadores lineares como vetores de referência, mas por que árvores, florestas, redes neurais devem ter seus próprios kernels, dentro de caixas pretas.
não lineares, por que ofender?
mas núcleos combinatórios. A tarefa é reduzir os erros com sangue pequeno, o que consegui fazer com sucesso. Construir 150 camadas em uma rede neural e depois remover 1 camada/neurônio de cada vez. Vai ser pior e mais lento.
E eu posso treinar 10-20 mil modelos em meia hora :)
não-linear para que ofendido?
mas núcleos combinados. A tarefa é reduzir os erros devidos à falta de sangue, que eu obtive com sucesso. Enrole 150 camadas na rede neural e depois apague 1 camada de neurônio. Será pior e mais lento.
e eu posso treinar 10-20 mil modelos em meia hora :)
Parece ótimo sobre a velocidade de treinamento :)
Mas você tem certeza de que, enquanto entra no comércio, o algoritmo pode verificar um número tão grande de modelos treinados tão rapidamente para tomar uma decisão comercial precisa?
Quanto tempo você espera, em média, entre a verificação dos modelos e a decisão comercial em um VPS regular? Ou você vai implementar uma política comercial semelhante à de seu artigo anterior?