Ticarette makine öğrenimi: teori, pratik, ticaret ve daha fazlası - sayfa 888
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
Bu yüzden sadece büyük desteğe ve güvenilirliğe sahip olanları alacağım. Ben işi böyle hayal ediyorum - göstergede oluşturulmuş, bir dizgeye eklenmiş gerçek zamanlı ve tarihsel tahmincilerim var ve sonra bu dizge dizide aranıyor, eğer bulunursa, çubuğu giriş için uygun olarak işaretliyoruz ve değilse, o zaman hiçbir şey yapmıyoruz. Buna göre, çift satırlar yalnızca diziyi artıracaktır. Hayır, elbette, güvenilirlik ve destek hakkında bilgilerin olacağı renge göre bir derecelendirme yapabilirsiniz (birbiriyle çarparak, değere bağlı olarak rengi değiştirecek bir katsayı elde ederiz), ancak için bu, indeksli ayrı bir int dizisi yapmak daha kolaydır. Yoksa bir şey mi kaçırıyorum....
Teorik olarak, Millet Meclisi güvenilmez satırları süzmeden her şeyi besliyorsa, onları bulmalı ve önemlerini artırmalıdır. Ama tarif ettiğiniz gibi kesinlikle kendiniz yapabilirsiniz. Aynı zamanda karşılaştırmak ilginç - ki bu daha iyi.
Makalelerde gürültü hatlarının giderilmesi ile ilgili örnekler olmasına rağmen.Katılıyorum, Python, HFT'ler için en üst düzey PL'dir, bunlar sadece olumsuz bir hataya sahip olanlar, yukarıda bahsettiğim, ışıktan daha hızlı bir sinyal iletmek için orada kuantum dolaşıklığı da inceliyorlar, Python'da da kütüphaneler var, darknet'te.
bir daha saçmalık taşımana gerek yok senin seviyeni gösterir
Evet, %90'ı Achtung'larla şaka yapıyorum, ciddiye almayın, Python bir öğrenci dilidir, bir sürü İncil deneyin ve örneğin Vorontsov'un dersini pekiştirmek için grafikler çizin ve “araştırma” sadece mezunlar içindir. öğrenciler veya gerçeklikten uzak bir şey, ciddi kantorlarda, tüm araçlar C ++ ile yazılmıştır, algoritmaların yarısından fazlası özel veya değiştirilmiş bilinmektedir, görevler çok spesifik ve yüksek derecede uzmanlaşmıştır, bu da parametrelerin sürüşünü içermez. 100500 kitaplık, yani Python eser miktarda bulunur.
Alyoshenka, devam edin ve MO, c++ api ve Cython hakkında ve modellerin ve bireysel modüllerin taşınması ve araştırma/eğitim sonrasında sunuculara dağıtım hakkında bilgi edinin, duymadınız mı?
ve artık geri dönüşleri tahmin etmeye çalışırken olumsuz bir hata olmadan. Ve sonra çok üzüldünüz - çok fazla hırs var ve faydalı bilgiler de negatif bir sayı
Teorik olarak, Millet Meclisi güvenilmez hatları süzgeçten geçirmeden her şeyi besliyorsa, onları bulmalı ve önemlerini artırmalıdır. Ama tarif ettiğiniz gibi kesinlikle kendiniz yapabilirsiniz. Aynı zamanda karşılaştırmak ilginç - ki bu daha iyi.
Makalelerde gürültü hatlarının giderilmesi ile ilgili örnekler olmasına rağmen.Genel olarak, Ulusal Meclisin çalışmalarını nasıl organize edeceğimi tam olarak anlamıyorum, eğer tarihten veri alıyorsa, teorik olarak herhangi bir yerden ... ama bir ağaç / orman ile her şey daha basit, tarihi analiz etmiyorlar, bu yüzden girdi olarak sınırlı sayıda değişken göndermeleri gerekiyor ve çıktı sonuçları zaten biliniyor ve bunları bir diziye yazdım, ağaç eğitimden sonra yeni bir şey oluşturamaz, ancak sinir ağı yeni verilere farklı tepki verebilir, çünkü girdiye ağırlıklar (katsayılar) asar ve bunlar her nöronda sabittir, ancak 10 veya daha fazla nöron varsa ve her özelliğin kendi katsayısı varsa, o zaman çok fazla çözüm elde edilir - ağ açıkça tüm seçenekler için eğitilmemiştir , bu yüzden ondan farklı sürprizler olabilir, ya da anlamadığım bir şey var.
Ve bir gösterge yaptım, ancak dizi numaralandırma hızlı değil ve kodun kendisi hala çok yavaş - optimizasyon gerekiyor.
Genel olarak, Ulusal Meclisin çalışmalarını nasıl organize edeceğimi tam olarak anlamıyorum, eğer tarihten veri alıyorsa, teorik olarak herhangi bir yerden ... ama bir ağaç / orman ile her şey daha basit, tarihi analiz etmiyorlar, bu yüzden girdi olarak sınırlı sayıda değişken göndermeleri gerekiyor ve çıktı sonuçları zaten biliniyor ve bunları bir diziye yazdım, ağaç eğitimden sonra yeni bir şey oluşturamaz, ancak sinir ağı yeni verilere farklı tepki verebilir, çünkü girdiye ağırlıklar (katsayılar) asar ve bunlar her nöronda sabittir, ancak 10 veya daha fazla nöron varsa ve her özelliğin kendi katsayısı varsa, o zaman çok fazla çözüm elde edilir - ağ açıkça tüm seçenekler için eğitilmemiştir , bu yüzden ondan farklı sürprizler olabilir, ya da anlamadığım bir şey var.
Ve bir gösterge yaptım, ancak dizi numaralandırma hızlı değil ve kodun kendisi hala çok yavaş - optimizasyon gerekiyor.
Verilerle aynı tablo Millet Meclisine sunulur - ormanla hiçbir fark yoktur. Sadece algoritmalar içeride farklı.
Verilerle aynı tablo Millet Meclisine sunulur - ormanla hiçbir fark yoktur. Sadece algoritmalar içeride farklı.
Öyleyse, NN, işte kullanmıyorsa, öğretirken neden tarihe baksın?
Tabii ki, nerede olduğumu duymadım, şimdi en havalı şeyin Python api'den si incil'lere değil, sunucularda dağıtım ile c ++ api'den python'a olduğunu bileceğim. Yanmaya devam et)))
alaycılığınızın termometresindeki cıva bir balonun içinde büzüldü ve sadece patladı ya da o kadar genişledi ki aptallık ve tükürük ölçeğinden patladı, her neyse
api'den çerçevelere farklı dillerde, dahil. piton ve ++
Neden aptalı açtın ya da açmadın, ama başlangıçta her şey üzücü?
Hiç bir şey! Rastgele yürüyüşüm forex kadar soğukkanlı bir şekilde tahmin ediliyor! %90 Akurasi, yeniden eğitim olmadan ve %100 yeniden eğitimle.
Vay! Yerliler, yeniden eğitimin sadece ölümcül olmadığı değil, aynı zamanda birçok durumda, hatta bir şey olduğunu anlamaya başlıyor gibi görünüyor.)
Eh, işte korkunç bir fazlalık, ama yine de oo'ların ilk yarısında takas edilebilir :) Daha da kötüleştirebilirim, ama hiçbir anlamı yok. Para, aşırı ve yetersiz form arasında ortada bir yerdedir.
Altın hariç, para her yerdedir ... Soru yalnızca uygulamaya yöneliktir.
Öyleyse, NN, işte kullanmıyorsa, öğretirken neden tarihe baksın?
Eğitim sırasında nöronlar için ağırlıklar ve önyargılar aldı ve bunlara göre çıktıyı yeni veriler üzerinde hesapladı.