Ticarette makine öğrenimi: teori, pratik, ticaret ve daha fazlası - sayfa 1075
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
Evet, anladım...Kodu kopyaladınız mı?
Sonra tartışırız...
evet silebilirsin
Lütfen kodun yorumlarındaki ilk birkaç satırı okuyun ve ardından kod bölümüne gidin... Umarım anlarsınız...
Ardından, değiştirmemiz gereken, RDF'yi öğreneceğiniz bir dinamik dizi daha eklemek ve bunu aşağıdaki gibi "CalculateNeuron (double a, int b)" işlevine iletmek:
Bunun gibi bir şey:
Ardından, best_features[] dizisini ArrayCopy() ile girişler [] dizisine kopyalayın...
Dinlenme basit olmalı :)))
Bu nedenle, temel işlev bileşenlerinin dinamik değerine bağlı olarak işlev, dönüştürülmüş özellikleri döndürür ve RDF'yi tekrar tekrar eğitir ve işlevi çağırır ve bu böyle devam eder.....
RDF değil, RF.
hayır, RDF http://www.alglib.net/dataanalysis/decisionforest.php
RDF algoritması, Leo Breiman ve Adele Cutler tarafından tasarlanan orijinal Random Forest algoritmasının bir modifikasyonudur. Bu algoritmada iki fikir birbiriyle kombinasyon halindedir: Bunlar, sonucu oylayarak alan bir karar ağacı komitesinin kullanılması ve eğitim sürecinin randomizasyonu fikridir.evet .. ama kod "case" ile çok büyük, bence çok daha kısa uygulayabilirim .. bu yüzden lütfen kodumu bitirdiğimde biraz bekleyin, eğer kötü olacaksa, sizinkiyle devam edin ^)
Evet, kontrol edebileceğiniz wikipedia'ya göre GMDH'nin en iyi temel işlevi tam olarak budur :)))...çok fazla araştırmadan sonra şimdi hala denerken daha iyi bir yol bulamadım........ .........
Ancak her adım için yalnızca 1 koşul yürütülür ve bu nedenle, break ifadesinden sonra kalan kod yürütülmez:
Yani sanırım eğitim yavaş olabilir...Bilmiyorum...eğer öyleyse, o zaman özellikleri maksimum 3'e bölecek şekilde başka bir girdi değişkeni kullanarak bileşenlerin maksimum değerini 3 veya 4 ile sınırlayabiliriz. veya 4 bileşen ve bundan daha fazlası değil.
Zaten söylediğim gibi, GMDH'nin kendisi bir Sinir ağı görevi görüyor ve bu nedenle, şimdi bir GMDH ve bir RDF'yi birlikte çift sinir ağı kullanıyoruz :))
Görünüşe göre biraz eğlenmeye ve makine öğrenimini kodlamayı öğrenmeye indirmeye karar verdim - görünüşe göre - onun için çok değerli, ancak kampanya ve eğitim programı açıkçası çok aktif yoldaşınızı engellemeyecek ...))
Bu arada, P-net'inize bile ulaşmadınız, PNN'den çok mu farklı?
Burada PNN hakkında okudum, kâse mativo
Hangi PNN olduğunu şimdi hatırlamıyorum, ancak arama iş için PNN-Soft B2B programlama hizmetleri veriyor, ancak bizimkinin kesinlikle farklı şekilde tekmeleyeceğini düşünüyorum.
fikir çok basit, ama orijinal))
Doğru, ama 2 NN'ye ihtiyacımız yok, sadece iyi bir özellik seçiciye ihtiyacımız var, bu yüzden tam bir gmdh olmamalı
bu yüzden benim uygulamam buna daha yakınAynen.. GMDH veya RDF veya RF vb. gibi kesin bir formül veya yöntemler kullanmamız zorunlu değil... tek aradığımız şey nihai sonuçlar:)))))))))
Aradığım şey:
1.Geçmiş verilerle hızlı eğitim
2.Hızlı ticaret yürütme için CANLI ticaret sırasında hızlı özellik seçimi
3. Algonun tekrarlanan eğitim üzerinden bir çözüme yakınlaşması
4. İşlem sırasında yüksek doğruluk ve düşük düşüş
Şimdi, MQL5'te tüm noktaları karşılamak genellikle zordur, ancak şu anki uygulamanız noktaların çoğunu karşılıyor gibi görünüyor. ancak algoritmanın ince ayarını kullanarak 4 kriterin tümünün uygun bir şekilde dengelenmesi gerekiyor...
Örneğin, özelliklerin sayısını yükseğe çıkarırsak, sonuçlarda bir miktar iyileşme görüyorum, ancak eğitim süresi de önemli ölçüde artıyor...
olasılıksal NN, MGUA tipi polinomlara sahip özellik ağaçları orada inşa edilir ve bu polinomlar sigmoidler yerine kullanılır
https://en.wikipedia.org/wiki/Probabilistic_neural_network
ve her türlü Bayes eklemesi .. MLP'den çok daha hızlı
Evet, hareket halindeyken hala kafam karıştı.. Aklımda bir polinom NA vardı
Sanırım kodunuzda PNN,RDF ve GMDH'yi birlikte kullanabiliriz :))))
PNN'nin mantığı harika görünüyor!!!...PNN insan beyninin bir nöronu gibi davranıyor gibi görünüyor...Hızlı karar verme sürecini kastediyorum...bu yüzden mantığımın her bir for döngüsünde bir break ifadesi kullanırsanız muhtemelen PNN olarak çalışacak...
Yani her for döngüsünün sonuna gitmiyoruz ama TickCount() işlevini kullanarak gecikme süresini kontrol edecek ve 2 ila 5 ms'den fazlaysa döngüyü kesip bir sonraki RDF kararına devam edecek. ..
PNN'ye yeni baktım... o yüzden bir daha PNN kodunu yazmamı istemeyin :))))))))))))))))))))))))))
Cebirsel, triginometrik, ortogonal polinomlar gibi farklı temel dönüşüm fonksiyonlarını da uygulama ihtiyacı
Sanırım karar sürecini hızlandırmak için mevcut GMDH mantığımda PNN kullanabiliriz... Emin değilim..ama sadece mantığa baktım ve bu yüzden bana şimdi PNN kodunu yazmamı söyleme :)))