Ticarette makine öğrenimi: teori, pratik, ticaret ve daha fazlası - sayfa 1616
![MQL5 - MetaTrader 5 müşteri terminalinde yerleşik ticaret stratejileri dili](https://c.mql5.com/i/registerlandings/logo-2.png)
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
Yani ben de bahsediyorum. JPrediction'ı bozmadan önce, 6.000 bin sütundan yalnızca istatistiksel olarak anlamlı 150 parça bırakıyorum ve ancak o zaman içlerindeki çıktıyı açıklayan bu kötü şöhretli yasayı arıyorum. Algoritmanın seçebileceği çok şey olması için teoriye göre sütun sayısının tablodaki satır sayısının iki katı olması gerektiği ve sonuç olarak optimize edicinin sunduğum 150 sütundan 5 ila 10'unu bıraktığı göz önüne alındığında, ki son modeli oluşturuyorum.
Tarihi özelliklerin 3-7'sinin çalıştığını fark ettim, gerisi çöp. Örneğin, ay sayısı , haftanın günü vb. (2-3 adet) tekrarlanabilirlik varsa zaten çalışacaktır. Sadece kategorik olanlara çevrilmeleri gerekir.
Artışlar vb. çalışmıyor. Aksine çalışabilirler, ama nasıl - bu sonuncusu. makaledir. Bunun için MO bile gerekli değildir.
evet, 5-10 yakın, öyle, bir tür kalıbı tanımlamak içinTarihi özelliklerin 3-7'sinin çalıştığını fark ettim, gerisi çöp. Örneğin, ay sayısı , haftanın günü vb. (2-3 adet) tekrarlanabilirlik varsa zaten çalışacaktır. Artışlar vb. çalışmıyor.
Ve sana öyle söyleyeceğim. Reshetov'un son versiyonu 14'dü. Cesaretimi topladım ve optimize ediciyi sürüm 15'e kadar bitirdim ve sonra kişisel olarak buna karar verdim. Ama orada eklediklerim, resmi daha iyiye doğru önemli ölçüde değiştiriyor. En sağlam modelin minimum girdi ve daha kısa polinom olduğu teorisine dayanarak, diğer her şey eşitken, diğer yöne gittim. Reshetov'un çözümü modelin yükselişi, yani 4 girdiden girdi sayısındaki artışsa ve eklemeye başlarsak, sonuç olarak 7 girdili bir model elde ederiz, o zaman inişten başladım, yani , 11 girdi ile başlıyorum ve sonra azaltıyorum, sonuç olarak örnek olarak 9'lu bir model elde ediyorum. Aynı zamanda, metriklere bakılırsa, her iki model de kesinlikle aynı öğrenme çıktılarına sahiptir. Yani her iki model de genelleme alanına sadece biri alttan diğeri üstten geldi. Ve sizce hangisi en iyisi olacak? Bana daha basit ve daha az girdisi olanını söyleyebilir misin ???? Ve burada değil. Daha fazla girdiye sahip olan daha soğuk olacaktır. Her ikisi de aynı bulunan alanda olduğu için, daha fazla girdiye sahip model, sığ olana göre daha parametrik olacaktır. Sonuç olarak, aynı durumda olan iki model elde ediyoruz, biri güçlü, biri yukarıdan, diğeri zayıf, alttan. Ancak öğrenme çıktıları aynıdır. Bu, bulunan yasa hakkında daha fazla bilgi gerektiren modelin daha güçlü olduğu ve ek girdileri ihmal eden modelin değil, daha güçlü olduğu anlamına gelir. IMHO doğal olarak !!!
Farklı olabilir, istatistiksel analize bakmak gerekir. Piyasadaki tekliflerde çok az boyut var, 3-7 norm.
Vay canına, sen benim iyilerimsin, ölüyorum)))
Hiçbir şey, ne tür insanlar. Biliyorsun, gülüşün içimizi ısıtıyor, özellikle de birbirimizi bunca yıldır görmediğimiz zamanlarda :-)
Evet, işimi bırakıp bir kamera alırsam seni nasıl görebilirim, ama hala video yok, her şey eski moda - Claudia'ya işkence ediyorsun)))
Videoları bir kenara bırakalım ve bize en son başarıları ve 15 süperversiyonu anlatalım!!!
Evet, işimi bırakıp bir kamera alırsam seni nasıl görebilirim, ama hala video yok, her şey eski moda - Claudia'ya işkence ediyorsun)))
Videoları bir kenara bırakalım ve bize en son başarıları ve 15 süperversiyonu anlatalım!!!