Ticarette makine öğrenimi: teori, pratik, ticaret ve daha fazlası - sayfa 1037
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
personel var
Merhaba!
MT4'ten bir txt veya csv dosyasına akıllı bir teklif ihracatçısı bilen var mı?
içinde gerçek zamanlı mod.
........
Yinede teşekkürler.
PS iyi insanlar zaten bana yardım etti
bir şey değil, ama bazen karmaşık, etkili olmayan analog
ve neyi batırdığını ve nedenini tam olarak açıklayamıyor :)
orada ne olduğunu söylemek zor, makaleniz RASTGELE KARAR ORMANINDA GÜÇLENDİRME ÖĞRENME
Bir gecede inceledim tabii, çok az bilgi var ama işin örneği çok etkileyiciydi... Muhtemelen örneğin yayınlanmasına gerek yoktu! gecenin yarısında test cihazının resimlerine hayran kaldım, gözler için bir şölen! )))
cidden, makine öğreniminin kendisi işe yarıyor gibi görünüyor, ancak sorun girdi verilerinde - makinenin fiyat verilerinin farklı bölümlerine, düz veya yanal hareketler için ayrı ayrı, trend olanlar için ayrı ayrı öğretilmesi gerekiyor. Gösterge parametrelerini seçme fikrini umursamıyorum Bunu sevmiyorum - piyasa sürekli değişiyor ve göstergelerin seçilen parametreleri aynı oyun - yanlış tahmin
başlamak için, makineye öğretmek için, örneğin - bir trend günü olsaydı, o zaman yanlara doğru bir hareket olacaktır - makinenin en azından bu anı belirlemeyi öğrenmesine izin verin - bu gerçekten makine öğrenmesidir
bunun gibi bir şey
orada ne olduğunu söylemek zor, makaleniz RASTGELE KARAR ORMANINDA GÜÇLENDİRME ÖĞRENME
Bir gecede inceledim tabii, çok az bilgi var ama işin örneği çok etkileyiciydi... Muhtemelen örneğin yayınlanmasına gerek yoktu! gecenin yarısında test cihazının resimlerine hayran kaldım, gözler için bir şölen! )))
cidden, makine öğreniminin kendisi işe yarıyor gibi görünüyor, ancak sorun girdi verilerinde - makinenin fiyat verilerinin farklı bölümlerine, düz veya yanal hareketler için ayrı ayrı, trend olanlar için ayrı ayrı öğretilmesi gerekiyor. Gösterge parametrelerini seçme fikrini umursamıyorum Bunu sevmiyorum - piyasa sürekli değişiyor ve göstergelerin seçilen parametreleri aynı oyun - yanlış tahmin
başlamak için, makineye öğretmek için, örneğin - bir trend günü olsaydı, o zaman yanlara doğru bir hareket olacaktır - makinenin en azından bu anı belirlemeyi öğrenmesine izin verin - bu gerçekten makine öğrenmesidir
bunun gibi bir şey
Daha fazla bilgi için kitabın tamamına bir bağlantı var :)
bir şey değil, ama bazen karmaşık, etkili olmayan analog
ve neyi batırdığını ve nedenini tam olarak açıklayamıyor :)
Bazı modifikasyonlardan gelen eşik değerini AlgLib'in R parametresiyle karıştırmayı başaran birine bir şeyi açıklamanın amacını görmüyorum, bu da aslında örneği basitçe eğitilebilir ve test edilebilir olarak böler.
Kâr ve "etkili olmayan analog" hala birleştirilmiştir.
Ormanı AlgLib'den değiştirdim, böylece ilgili tahmincilerin sayısını tutar. Tahmincilerin listesini ifşa etmek istemiyorum çünkü “henüz hak etmediler”, ancak sayı kaydedildi.
Bazı modifikasyonlardan gelen eşik değerini AlgLib'in R parametresiyle karıştırmayı başaran birine bir şeyi açıklamanın amacını görmüyorum, bu da aslında örneği basitçe eğitilebilir ve test edilebilir olarak böler.
Kâr ve "etkili olmayan analog" hala birleştirilmiştir.
Ormanı AlgLib'den değiştirdim, böylece ilgili tahmincilerin sayısını tutar. Tahmincilerin listesini ifşa etmek istemiyorum çünkü “henüz hak etmediler”, ancak sayı kaydedildi.
49
burada kimse seni anlamıyor, dahil. ve ben. Çünkü kod yazmayı biliyorsun ama düşünceleri harflerle ifade etmeyi bilmiyorsun
eşik değeri nedir ve r ben sana öyle bir şey yazmadım
ne için kitaplığı açıklama yapmadan yaymak ve sonra "henüz hak etmediklerini" yazmak
Bazı modifikasyonlardan gelen eşik değerini AlgLib'in R parametresiyle karıştırmayı başaran birine bir şeyi açıklamanın amacını görmüyorum, bu da aslında örneği basitçe eğitilebilir ve test edilebilir olarak böler.
Kar ve "etkili olmayan analog" hala birleştirilmiştir.
Ormanı AlgLib'den değiştirdim, böylece ilgili tahmincilerin sayısını tutar. Tahmincilerin listesini ifşa etmek istemiyorum çünkü “henüz hak etmediler”, ancak sayı kaydedildi.
Ormanı, içindeki ağaçları kesebilmek için herhangi bir şekilde değiştirdiniz mi? Denemek ilginç olurdu.
Maksim Dmitrievski :
eşik değeri nedir ve r ben sana öyle bir şey yazmadım
orman bir sınıfa ait olma olasılığını vermez, bu yüzden bu eşitsizlikler saçmalıktır.
< 0,5 ve bu kadar, farklı olmayacak. Ve başka bir soru daha iyi - ikilileştirilmiş özellikler ve çıktılar ya da değil.
0'dan 100'e kadar sınıflara ayırabilirsiniz, fark yokOh evet
ALGLIB paketinde yer alan tüm sınıflandırma algoritmalarının çalışmasının sonucu, nesnenin ait olduğu sınıf değil, koşullu olasılıkların vektörüdür.
ama bu küçük bir teselli. Daha az sinyal olacak ve etkinliği artacak bir gerçek değil. Mesela benim için artmadı, şimdi her yerde eşiği 0,5 olarak ayarladım.
çok daha önemli olan, tren ve oob'daki hataların karşılaştırılabilirliğidir.
bende de alglib var gibi)
Sonra AlgLib'deki R parametresinin "eşik" olarak adlandırıldığını anladım.
Kaynak kodları okumak, teorik makaleleri okumaktan çok daha fazlasını verir. Programcı, programın yürütülmesinin bağlı olduğu kaynak kodlarını okumakla yükümlüdür.
Peki ya önceki gönderiler?
İlk başta, birçoğu olan değişikliklerin kullanıldığını düşündüm. Doğru, orada "ağırlık" kavramı kullanılır, "eşik" değil. Şey, karıştırdım ... Ama sonra bu:
Sonra AlgLib'deki R parametresinin "eşik" olarak adlandırıldığını anladım.
Kaynak kodları okumak, teorik makaleleri okumaktan çok daha fazlasını verir. Programcı, programın yürütülmesinin bağlı olduğu kaynak kodlarını okumakla yükümlüdür.
Alglib sitesinden alıntı yaptım:
"ALGLIB paketinde bulunan tüm sınıflandırma algoritmalarının sonucu, nesnenin ait olduğu sınıf değil, koşullu olasılıkların vektörüdür."
yani, çıktının olasılığının sözünü doğruladı. Bunlar elbette sözde olasılıklar, ama yine de. Nasıl sayıldığını ayrıntılı olarak incelemedim, ancak mantıksal olarak "olasılık" kelimelerinden bir isim var.
Ormanı, içindeki ağaçları kesebilmek için herhangi bir şekilde değiştirdiniz mi? Denemek ilginç olurdu.
Alglib sitesinden alıntı yaptım:
"ALGLIB paketinde bulunan tüm sınıflandırma algoritmalarının sonucu, nesnenin ait olduğu sınıf değil, koşullu olasılıkların vektörüdür."