Ticarette makine öğrenimi: teori, pratik, ticaret ve daha fazlası - sayfa 143

Yeni yorum
 
Vladimir Perervenko :

Burada bir sonraki dalda Renat ile MKL4/5'teki R dilinin kaderi hakkında bir tartışma yaptım. MKL'nin kararı ve gelişim yönü artık açık.

İyi şanlar

Okudum oraya bir şey yazmak bile istemiyorum insan dinlemeye hazır değilse o zaman ikna edecek bir şey yok insan uzun zamandır yazılmış 100 - 1000 satırlık bir kod yazmak istiyorsa, bu onun hakkı, ama aynısını R'de bir satırda yapmayı tercih ederim

Bu arada, bir tür meydan okuma yapabilirsin, istatistikleri kullanarak bir tür önemsiz olmayan görev yapabilirsin. bazı modellerin yöntemlerini ve müteakip eğitimini ve doğrulanmasını ve R ve mql5 + alglib'de uygulayın ve kod boyutunu aptalca karşılaştırın ...

 
Vladimir Perervenko :

Burada bir sonraki dalda Renat ile MKL4/5'teki R dilinin kaderi hakkında bir tartışma yaptım. MKL'nin çözümü ve gelişim yönü artık bellidir.

İyi şanlar

Bu konuyu okumamış olanlar için, şimdi mql'den R'ye doğrudan bir arayüz beklenmiyor. Ancak mql'ye taşınan Alglib kitaplığına erişim olacak, böylece mql kodunun kendisinde ağaçlar veya bir nöron inşa edebilir, genetik ile bir şeyi optimize edebilir, minimum / maksimum fonksiyonlar için parametreler arayabilirsiniz. Tüm özellikler - http://www.alglib.net

 
Vladimir Perervenko :

Burada bir sonraki dalda Renat ile MKL4/5'teki R dilinin kaderi hakkında bir tartışma yaptım. MKL'nin çözümü ve gelişim yönü artık bellidir.

İyi şanlar



Eğilim açık. MT4 P ile arkadaş olabilirsiniz. Ve MT 4 hala çok yaygın. Ve P'de iyi bir bağımlılık yakalarsanız, kütüphanedeki modeli aynı parametrelerle MT5 için kolayca eğitebilirsiniz.

 

Gözlemleri olan bir "P" matrisim var (satır satır), her satır için dağılımı "hist()" aracılığıyla sayıyorum


molalar - 50 bahis


A <- hist(P[n,],breaks = 50,plot = F)


ancak, "P"deki tüm satırların uzunluğu aynı olmasına rağmen, "A$breaks" matrisinin her satırında farklı bir uzunluğa sahip olduğu ortaya çıktı. aynı beden

 

Molalarda bir sayı verilirse, sonuç buna yakın olacaktır, ancak zorunlu değildir.

Kesin bir eşleşme için, minimum ve maksimum değerleri önceden hesaplamak ve parametreye kendi vektörünüzü göndermek daha iyidir.
A <- hist(P[n,],breaks = c(10:60),plot = F)

 
Dr.Tüccar :

Molalarda bir sayı verilirse, sonuç buna yakın olacaktır, ancak zorunlu değildir.

Kesin bir eşleşme için, minimum ve maksimum değerleri önceden hesaplamak ve parametreye kendi vektörünüzü göndermek daha iyidir.
A <- hist(P[n,],breaks = c(10:60),plot = F)


denedim ama nedense erorit 

> A <- hist(P[ 1 ,],breaks = с( 10 : 60 ),plot = F)
Error in hist. default (P[ 1 , ], breaks = с( 10 : 60 ), plot = F) : 
  could not find function "с"
> A <- hist(P[ 1 ,],breaks = 10 : 60 ,plot = F)
Error in hist. default (P[ 1 , ], breaks = 10 : 60 , plot = F) : 
  some 'x' not counted; maybe 'breaks' do not span range of 'x'
 

İlk hataya gelince - İngilizce c yerine Rusça c girmişim :) Şimdi yukarıdaki mesajımı düzelttim.

İkinci hata, P[1,]'nin 10'dan küçük veya 60'tan büyük değerler içermesidir. P[1,]'den tüm değerleri dahil etmek için aralar seçmeniz gerekir.

 
Dr.Tüccar :

İlk hataya gelince - İngilizce c yerine Rusça c girmişim :) Şimdi yukarıdaki mesajımı düzelttim.

İkinci hata, P[1,]'nin 10'dan küçük veya 60'tan büyük değerler içermesidir. P[1,]'den tüm değerleri dahil etmek için aralar seçmeniz gerekir.


maalesef anlamıyorum

işte en basit örnek

rn <- rnorm( 100 )
H <- hist(rn, breaks = 50 , plot = F)
length(H$breaks)

bu ne ve nasıl uzunlukta(H$breaks) her zaman 50 yapabilirim?

 

İlk önce rn cinsinden minimum sayıyı belirlemeniz gerekir. -4 diyelim. O zaman mümkün olan maksimum sayı: +4

Histogramın -4 ile +4 arasında olması için işlevi çağırmanın en basit yolu:
 H <- hist(rn, aralar = c (-4:4) )

Hatalı örnek:
H <- hist(rn, aralar = c (-1:1) )
 molalar -1'den 1'e sınırlıdır, yani rnorm() -1'den küçük veya +1'den büyük bir sayı döndürürse hist() bir hata verir.

Ardından, vektörün toplam uzunluğunun 50 olması için -4 ile +4 arasında sayılarla bir vektör oluşturmanız gerekir. Bu, seq() işlevi tarafından yapılır:
sıra(-4, 4, uzunluk.out=50)

Prensip olarak, her şey, histogramda seq () sonucunu kullanmanız gerekir.
H <- hist(rn, break = seq(-4, 4, uzunluk.out=50) )

 
Dr.Tüccar :

İlk önce rn cinsinden minimum sayıyı belirlemeniz gerekir. -4 diyelim. Ardından mümkün olan maksimum sayı: +4

Histogramın -4 ile +4 arasında olmasıiçin işlevi çağırmanın en basit yolu:
 H <- hist(rn, aralar = c (-4:4) )

Hatalı örnek:
H <- hist(rn, aralar = c (-1:1) )
 molalar -1'den 1'e sınırlıdır, yani rnorm() -1'den küçük veya +1'den büyük bir sayı döndürürse hist() bir hata verir.

Ardından, vektörün toplam uzunluğunun 50 olması için -4 ile +4 arasında sayılarla bir vektör oluşturmanız gerekir. Bu, seq() işlevi tarafından yapılır:
sıra(-4, 4, uzunluk.out=50)

Prensip olarak, her şey, histogramda seq () sonucunu kullanmanız gerekir.
H <- hist(rn, aralar = sıra(-4, 4, uzunluk.out=50) )

Çok teşekkür ederim, yoksa bu ekonometride patlamam,

ortaya çıktığı gibi 

rn <- rnorm( 100 )
Max <- max(rn)
Min <- min(rn)
range.vector <- seq(Min, Max, length.out= 50 )
H <- hist(rn, breaks = range.vector)
length(H$breaks)

[1] 50

1...136137138139140141142143144145146147148149150...3399
Yeni yorum