Ticarette makine öğrenimi: teori, pratik, ticaret ve daha fazlası - sayfa 256
Ticaret fırsatlarını kaçırıyorsunuz:
- Ücretsiz ticaret uygulamaları
- İşlem kopyalama için 8.000'den fazla sinyal
- Finansal piyasaları keşfetmek için ekonomik haberler
Kayıt
Giriş yap
Gizlilik ve Veri Koruma Politikasını ve MQL5.com Kullanım Şartlarını kabul edersiniz
Hesabınız yoksa, lütfen kaydolun
Her dizi[][], tek kaliteli bir bilgi kümesidir, yani her giriş için ayrı bir dizi[][]. Bir sürü dizi göndermek istiyorum, şimdilik 4 tane hazır, planlarda daha fazlasını oluşturacağım, her dizi fiyatın durumunu anlatıyor, farklı açılardan çıkıyor, bunun gibi bir şey.
her dizi 1000 satır ve 1000 sütun içerir, genel olarak, üç boyutlu bir dizim var, K-inci boyutun yeni bir iki boyutlu olduğu ortaya çıkıyorGenellikle iki boyutlu matrislere sahip ağlar çalışır. Tüm matrisleri 2000 (3000 veya 4000) sütunlu ve 1000 satırlı geniş bir matriste birleştirmek ve ardından nöronu her zamanki gibi eğitmek mümkün olacaktır. R'de bir nöronu çıngırak ile eğitebilirsiniz, bu veri analizi için görsel bir arayüze sahip özel bir programdır, içinde verileri işleyebilir ve modeli düğmeler ve menüler aracılığıyla eğitebilir ve ardından "günlük" sekmesinde, bkz. tüm bu işlemler için R betiği oluşturdu ve ardından elde edilen kodu basitçe değiştirebilir ve R konsolunun kendisinde çalıştırabilirsiniz. Onlar. tüm işlemleri fare ile yaparsınız ve daha sonra aynı şeyi yapan oluşturulan R scriptini izleyebilirsiniz, dilin olanaklarını öğrenmek için uygun.
https://www.mql5.com/ru/articles/1165 - çıngırak hakkında çok güzel şeyler var.
Ayrıca R için mxnet paketi var, bu bir derin öğrenme nöronu ve dört boyutlu diziler üzerinde eğitilmiş, ihtiyacınız olandan bile daha fazla boyut
İşte kurulum talimatları (Kurulum) ve vinyet ve demo klasörlerindeki bazı örnekler - https://github.com/dmlc/mxnet/tree/master/R-package
Hala ne yapmak istediğini anlamıyorum ve bu yüzden bu konuda hiçbir şey söylemeyeceğim, ancak girdi sayısına bakarak başka bir şey söyleyeceğim, bilgileri sıkıştırma yöntemlerini incelemeye başlayabilirsiniz, örneğin, “ PCA” veya diğerleri, onlara ihtiyacınız olacak
Sorunuzun mantığı muhtemelen benim açıklamamdan daha derin.
Ağ girişine birkaç iki boyutlu dizi uygulamak istiyorum.
eksenler boyunca diziler aynıdır, yani sütunların derecelendirilmesi nokta ile ve satırlar çubuğa göredir.
Genellikle iki boyutlu matrislere sahip ağlar çalışır. Tüm matrisleri 2000 (3000 veya 4000) sütunlu ve 1000 satırlı geniş bir matriste birleştirmek ve ardından nöronu her zamanki gibi eğitmek mümkün olacaktır. R'de bir nöronu çıngırak ile eğitebilirsiniz, bu veri analizi için görsel bir arayüze sahip özel bir programdır, içinde verileri işleyebilir ve modeli düğmeler ve menüler aracılığıyla eğitebilir ve ardından "günlük" sekmesinde, bkz. tüm bu işlemler için R betiği oluşturdu ve ardından elde edilen kodu basitçe değiştirebilir ve R konsolunun kendisinde çalıştırabilirsiniz. Onlar. tüm işlemleri fare ile yaparsınız ve daha sonra aynı şeyi yapan oluşturulan R scriptini izleyebilirsiniz, dilin olanaklarını öğrenmek için uygun.
https://www.mql5.com/ru/articles/1165 - çıngırak hakkında çok güzel şeyler var.
Ayrıca R için mxnet paketi de var, bu bir derin öğrenme nöronu ve dört boyutlu diziler üzerinde eğitilmiş, ihtiyacınız olandan bile daha fazla boyut
İşte kurulum talimatları (Kurulum) ve vinyet ve demo klasörlerindeki bazı örnekler - https://github.com/dmlc/mxnet/tree/master/R-package
Sorunuzun mantığı muhtemelen benim açıklamamdan daha derin.
Ağ girişine birkaç iki boyutlu dizi uygulamak istiyorum.
eksenler boyunca diziler aynıdır, yani sütunların derecelendirilmesi nokta ile ve satırlar çubuğa göredir.
derin bir mantığım yok
sadece çok fazla ağ girişiniz var, öğrenmeniz uzun zaman alacak, giriş sayısını azaltmanız ve bilgileri sıkıştırmanız gerektiği sonucuna varacaksınız, bu yüzden sıkıştırma yöntemlerini çalışmanızı tavsiye ettim.
Teşekkür ederim! ders çalışıyor
Genellikle iki boyutlu matrislere sahip ağlar çalışır. Tüm matrisleri 2000 (3000 veya 4000) sütunlu ve 1000 satırlı geniş bir matriste birleştirmek ve ardından nöronu her zamanki gibi eğitmek mümkün olacaktır. R'de bir nöronu çıngırak ile eğitebilirsiniz, bu veri analizi için görsel bir arayüze sahip özel bir programdır, içinde verileri işleyebilir ve modeli düğmeler ve menüler aracılığıyla eğitebilir ve ardından "günlük" sekmesinde, bkz. tüm bu işlemler için R betiği oluşturdu ve ardından elde edilen kodu basitçe değiştirebilir ve R konsolunun kendisinde çalıştırabilirsiniz. Onlar. tüm işlemleri fare ile yaparsınız ve daha sonra aynı şeyi yapan oluşturulan R scriptini izleyebilirsiniz, dilin olanaklarını öğrenmek için uygun.
https://www.mql5.com/ru/articles/1165 - çıngırak hakkında çok güzel şeyler var.
Ayrıca R için mxnet paketi de var, bu bir derin öğrenme nöronu ve dört boyutlu diziler üzerinde eğitilmiş, ihtiyacınız olandan bile daha fazla boyut
İşte kurulum talimatları (Kurulum) ve vinyet ve demo klasörlerindeki bazı örnekler - https://github.com/dmlc/mxnet/tree/master/R-package
Şans eseri, her şeyin talimatlara göre yapıldığını söylemeyeceksiniz https://www.mql5.com/en/articles/1165
Ve o sessiz
Şans eseri, her şeyin talimatlara göre yapıldığını söylemeyeceksiniz https://www.mql5.com/ru/articles/1165
Ve o sessiz
sadece yazmayı dene
sadece yazmayı dene
Kahretsin, saçma sapan şeyleri rahatsız etmeye çok isteksiz, ama asla bilemezsin, belki standart bir şey eksik
*** katma
Herkes çıngırakla tanıştırdı()
Kahretsin, saçma sapan şeylere o kadar isteksiz ki, ama asla bilemezsin, belki standart bir şey eksik
*** katma
Herkes çıngırakla tanıştırdı()
Resim çıngırak göstermiyor()
Bu komutu girdikten sonra, makalede anlatıldığı gibi çıngırağın kendisinin penceresi görünmelidir.
TC.RData (makaleden anladığım kadarıyla) rattle() içerisine yüklenmelidir.