Ticarette makine öğrenimi: teori, pratik, ticaret ve daha fazlası - sayfa 722
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
Otomasyon için bir olasılık olduğunu düşünüyor musunuz:
Tabii ki Sergey!
Ve sonra test cihazı bu göstergenin beklentilerini gösterecektir.
Serbest çalışma yardımcı olacaktır, sadece TK koşullarında kaynak kodunu unutmayınız.
Beni normal olarak tanıyor ama giriş noktasını doğru seçemiyorum. Ağı bir mumun görünümünü değil, aslında çökme olmadan giriş anını tanımak için eğitmek istiyorum. Her şey ayağımda dağılıyor.
Burada böyle bir koşul yazamam. Belki birisi söyler?
Ancak test cihazında kontrol edemiyorum çünkü nöron ile entegrasyon nedeniyle orada çalışmıyor. Python ile yazılmıştır ve bilgi alışverişi bir dosya üzerinden gerçekleşir ve test cihazı bu dosyayı oluşturmaz.
Böyle GARCH modelleri var. Dolayısıyla onlardan, fiyat artışının geri alınmasının, artışın devam etmesinden daha olası olduğu bilinmektedir. Bu gerçeği onaylıyorsunuz.
Tavsiye Tüccar kolay değil.
Rusça derin öğrenme üzerine yeni bir kitap yayınlandı:
Goodfellow J., Bengio I., Courville A.Derin öğrenme, bilgisayarların deneyimlerden öğrenmesini ve dünyayı bir kavramlar hiyerarşisi açısından anlamasını sağlayan bir tür makine öğrenimidir. Kitap şunları içerir:
lineer cebirin matematiksel ve kavramsal temelleri, olasılık teorisi ve teorisi
gerekli olduğu ölçüde bilgi, sayısal hesaplamalar ve makine öğrenimi
malzemeyi anlamak için. üzerinde kullanılan derin öğrenme tekniklerini açıklar.
derin ileri beslemeli ağlar, düzenlileştirme, algoritmalar dahil olmak üzere uygulama
optimizasyonlar, evrişimli ağlar , dizi modelleme vb.
doğal dil işleme, konuşma tanıma, bilgisayar gibi uygulamalar
vizyon, çevrimiçi öneri sistemleri, biyoinformatik ve video oyunları.
Yayın, üniversite öğrencileri ve lisansüstü öğrencilerinin yanı sıra deneyimli programcılara yöneliktir.
Ürünlerinin veya platformlarının bir parçası olarak derin öğrenmeyi uygulamak isteyenler.
UDC 004.85
BBK 32.971.3
Size PM'de rutracker'dan bir bağlantı gönderebilirim. Kitap son derece ilginç.
İyi şanlar
Rusça derin öğrenme üzerine yeni bir kitap yayınlandı:
Goodfellow J., Bengio I., Courville A.Derin öğrenme, bilgisayarların deneyimlerden öğrenmesini ve dünyayı bir kavramlar hiyerarşisi açısından anlamasını sağlayan bir tür makine öğrenimidir. Kitap şunları içerir:
lineer cebirin matematiksel ve kavramsal temelleri, olasılık teorisi ve teorisi
gerekli olduğu ölçüde bilgi, sayısal hesaplamalar ve makine öğrenimi
malzemeyi anlamak için. üzerinde kullanılan derin öğrenme tekniklerini açıklar.
derin ileri beslemeli ağlar, düzenlileştirme, algoritmalar dahil olmak üzere uygulama
optimizasyon, evrişimsel ağlar, dizi modelleme, vb.
doğal dil işleme, konuşma tanıma, bilgisayar gibi uygulamalar
vizyon, çevrimiçi öneri sistemleri, biyoinformatik ve video oyunları.
Yayın, üniversite öğrencileri ve lisansüstü öğrencilerinin yanı sıra deneyimli programcılara yöneliktir.
Ürünlerinin veya platformlarının bir parçası olarak derin öğrenmeyi uygulamak isteyenler.
UDC 004.85
BBK 32.971.3
Size PM'de rutracker'dan bir bağlantı gönderebilirim. Kitap son derece ilginç.
İyi şanlar
Uygulamalar listesinde, belirsiz süreçlerle üretilen durağan olmayan seriler bulunmamaktadır.
Finansal serilere derin ağlar uygulamak için herhangi bir gerekçe var mı?
Bu kitapla ilgili konuyla ilgili bir şey gibi bir bağlantı buldum - http://www.filedropper.com/--2018
(bağlantı ve site benim değil)
Uygulamalar listesinde, belirsiz süreçler tarafından üretilen durağan olmayan seriler yoktur.
Finansal serilere derin ağlar uygulamak için herhangi bir gerekçe var mı?
Neden birinin gerekçesine ihtiyacın var? Tahminciler oluşturun, bir model oluşturun, eğitin / test edin ve kendiniz için sonuçlar çıkarın. Bu modeli tahmincilerinize uygulamak mümkün/uygun mu?
sadece sınıflandırıyorum. Ve deneyimlerime göre, sinir ağları (sadece derin olanlar değil) bu görevde çok iyidir. Topluluklarla ilgili en son makaleye bakın. Sonuçlar çok iyi ve iyileştirme için önemli bir alan var.
İyi şanlar
Uygulamalar listesinde, belirsiz süreçler tarafından üretilen durağan olmayan seriler yoktur.
Finansal serilere derin ağlar uygulamak için herhangi bir gerekçe var mı?
Evet, o bir tüccar değil. Şimdiden anlamanın zamanı geldi, soracak kimse yok burada :)
Evet, o bir tüccar değil. Şimdiden anlamanın zamanı geldi, soracak kimse yok burada :)
Tüccar olup olmamasının ne önemi var? Aslına bakarsanız haklı.
Tüccar olup olmamasının ne önemi var? Aslına bakarsanız haklı.
Özünde, hiçbir şeye cevap vermedi, ama soru bir mihenk taşıydı.
En azından söylemek gerekirse - bir öğretmenle eğitim, ilke olarak, durağan olmayan süreçlerle çalışmak için uygun değildir, bu herhangi bir kitapta yazılmıştır. Dolayısıyla bütün bunlar satanizm ve durağanlık için yalpalama, normale döndürme vb.
Birini bir konuda caydırdığım için değil, ama bazen bunu birkaç kez söylemek faydalı olur, böylece insanlar onu alt kortekslerine yerleştirirler.
Özünde, hiçbir şeye cevap vermedi, ama soru bir mihenk taşıydı.
En azından söylemek gerekirse - bir öğretmenle eğitim, ilke olarak, durağan olmayan süreçlerle çalışmak için uygun değildir, bu herhangi bir kitapta yazılmıştır. Dolayısıyla bütün bunlar satanizm ve durağanlık için yalpalama, normale döndürme vb.
Denetimli öğrenmenin durağanlık gerektirdiği nerede yazıyor?
Dolandırıcılık dediğiniz şey birçok kez kanıtlanmıştır, dağlar kadar yayın vardır, ancak ticaret için bir öğretmen olmadan eğitim hakkında hiçbir şey yoktur.