Ticarette makine öğrenimi: teori, pratik, ticaret ve daha fazlası - sayfa 1843
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
Kimsenin ağzını kapattığını düşünmüyorsun, sadece burada toplanmış demagojiye tahammül edemeyen belirli adamlar var. AI sistemleri açık olmayan bir cevap verme yeteneğine sahip olsa da, yine de 1 + 1 = 2 olduğu kesin bir bilimdir ve yaklaşık olarak değil, her nasılsa güya evet. Benzer şekilde, piyasa, ilgili haberlerin olduğu ancak sahte öğretilerin olduğu çok özel bir faaliyet türüdür. Mesela Yusuf gibi.
Wikipedia'ya dönelim, ona güveniyor musun?
Pazar - bireysel mal ve hizmetlerin alıcılar (tüketiciler) ve satıcılar ( tedarikçiler ) arasında değişimini sağlayan bir dizi süreç ve prosedür.
Belki de alıcılar ve satıcılar arasındaki ilişki hakkındaki bilgiler önemlidir ve dalgalar, stokastikler, bolingerler vb. değil???? Nasıl düşünüyorsun? Ve biliyorsunuz, burada sadece ilk sırayı alacak sözde öğretiler gelişti .... Sanki başka bir video yazacağım gibi hissediyorum, ama şimdi metne göre. Ve sesle, normal bir tane bulmanız gerektiğini düşünüyorum. Kahretsin, kimse goproshka'nın neden gürültülü ses yazdığını bilmiyor ????
Hatta bahaneler okudum.
Hatta bahaneler okudum.
Biliyor musun, geçen gün aklıma bu fikir geldi.
Gönderdiğim videonun kalitesi arzulanan çok şey bırakıyor, ancak görüşlere bakılırsa, kimse yüksek meselelerle ve bilimsel gerekçelerle ilgilenmiyor. Gorki Parkı'nda izolasyonun kaldırılmasıyla ilgili yarım saat çarmıha gerilmiş güzel bir düveye herkesin bakması ilginç. Benim 70'ime karşı kelimenin tam anlamıyla bir günde 500.000 görüntüleme aldı. Sonuç: Bilimsel konular artık söz konusu değil. Ana şey güzel ve çekici bir yüz ve hoş bir ses, ancak genel olarak AI'da ne olduğu kimseyi ilgilendirmez. üzüntü :-(
Herkese danışmak isterim.
Darch paketinde modeli değerlendirmek için şu seçeneği buldum:
Trendeki ve bölümlerdeki hatayı dikkate alıyoruz.
Sonra son hatayı şu şekilde hesaplıyoruz
err = oob_error * comb_err_tr + train_err * (1 - comb_err_tr);
Benim düşünceme göre, eğitim, örneğin %10 - %20'lik pencerelere bölünmesiyle, tüm örnek için tamlık ve doğruluk göstergelerinin ortalama değeriyle kontrol edilmelidir. Yaprakları kendim bu şekilde seçiyorum, ancak finansal sonucu da dikkate alıyorum.
Biliyor musun, geçen gün aklıma bu fikir geldi.
Gönderdiğim videonun kalitesi arzulanan çok şey bırakıyor, ancak görüşlere bakılırsa, kimse yüksek meselelerle ve bilimsel gerekçelerle ilgilenmiyor. Gorki Parkı'nda izolasyonun kaldırılmasıyla ilgili yarım saat çarmıha gerilmiş güzel bir düveye herkesin bakması ilginç. Benim 70'ime karşı kelimenin tam anlamıyla bir günde 500.000 görüntüleme aldı. Sonuç: Bilimsel konular artık söz konusu değil. Ana şey güzel ve çekici bir yüz ve hoş bir ses, ancak genel olarak AI'da ne olduğu kimseyi ilgilendirmez. üzüntü :-(
Kimsenin gerçeğe ihtiyacı yok Misha )) Herkes güzel illüzyonlar ister
kendin güzel bir meme ucu olmak zorunda değilsin - izleyici için bu konuda bir fikir yarat, hayal gücünü çalıştır ve ancak o zaman gerçeğin rahmini kes))
sadece arka planda bir kırıcının sesi can sıkıcıdır)
Kimsenin gerçeğe ihtiyacı yok Misha )) Herkes güzel illüzyonlar ister
kendin güzel bir meme ucu olmak zorunda değilsin - izleyici için bu konuda bir fikir yarat, hayal gücünü çalıştır ve ancak o zaman gerçeğin rahmini kes))
sadece arka planda bir kırıcının sesi can sıkıcıdır)
Benim düşünceme göre, eğitim, örneğin %10 - %20'lik pencerelere bölünmesiyle, tüm örnek için tamlık ve doğruluk göstergelerinin ortalama değeriyle kontrol edilmelidir. Yaprakları kendim bu şekilde seçiyorum, ancak finansal sonucu da dikkate alıyorum.
Bu çapraz doğrulamadır. Ya da ileri doğru yürüyebilirsiniz, böylece test seti her zaman eğitim setinden sonra olur.
Terminolojiyi açıklığa kavuşturalım:
- doğruluk, demek istediğiniz standart Doğruluk (doğru sınıflandırılmış örneklerin yüzdesi)
- eksiksizlik. Eğitim için örnek sayısı/örnek boyutu mu? Nasıl seçilir? Seçim?
Bu çapraz doğrulamadır. Ya da ileri doğru yürüyebilirsiniz, böylece test seti her zaman eğitim setinden sonra olur.
Tüm örnek boyunca sinyal kararlılığını kontrol etmek ve son göstergeye bakmamak önemlidir - yöntemler farklı olabilir, bunlardan birini kısaca açıkladım.
Terminolojiyi açıklığa kavuşturalım:
- doğruluk, demek istediğiniz standart Doğruluk (doğru sınıflandırılmış örneklerin yüzdesi)
- eksiksizlik. Eğitim için örnek sayısı/örnek boyutu mu? Nasıl seçilir? Seçim?
Kesinlik - doğruluk ve Geri Çağırma - eksiksizlik. Bu göstergeler, birden fazla sınıf varsa ve birçok sınıftan biri sinyal ise önemlidir. Örneğin, üçlü bir sınıflandırma ile - al (1) / bekle (0) / sat (-1) veya oynaklık arıyor - güçlü bir (1) hareket veya zayıf (0) olacaktır. Mantıkta iki sınıf eşdeğer ise, bu göstergelerin anlamı biraz bulanıklaşır.
Peki ya Maxim? Bir şey okudun mu? kesintiler var mı
Yaklaşımı biraz geliştirdim, sonuç da daha iyi oldu .. Tüm girdiler + :))
Ama sorunlar var..
1) birkaç sinyal
2) model zamanla ölür
Ama yine de bana öyle geliyor ki, bu lanet olası pazarda bir şeyler anlamaya başladım, bu da bir atılımın çok uzak olmadığı anlamına geliyor))
Tüm örnek boyunca sinyal kararlılığını kontrol etmek ve son göstergeye bakmamak önemlidir - yöntemler farklı olabilir, bunlardan birini kısaca açıkladım.
Kesinlik - doğruluk ve Geri Çağırma - eksiksizlik. Bu göstergeler, birden fazla sınıf varsa ve birçok sınıftan biri sinyal ise önemlidir. Örneğin, üçlü bir sınıflandırma ile - al (1) / bekle (0) / sat (-1) veya oynaklık arıyor - güçlü bir (1) hareket veya zayıf (0) olacaktır. Mantıkta iki sınıf eşdeğer ise, bu göstergelerin anlamı biraz bulanıklaşır.
Ancak genel olarak, Hassasiyet, "bekle" sınıfının varlığında ana metrik olarak kabul edilebilir. Kesinlik hataları, yanlış sınıflandırmadan kaynaklanan doğrudan kayıplardır.
Ve Geri Çağırma, kayıp kar anlamına gelir, yani. rol yapmak yerine bekledik.
Sonuç olarak, minimum tahmin hatası ve minimum kar kaybı ile en iyi değeri bulan F1'i maksimize etmeniz gerekir.