Ticarette makine öğrenimi: teori, pratik, ticaret ve daha fazlası - sayfa 1930
Alım-satım fırsatlarını kaçırıyorsunuz:
- Ücretsiz alım-satım 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
A, B, C olmak üzere üç değişken vardır. Bazı koşullar bunlardan elle oluşturulur.
Bu durumu otomatik olarak yeniden oluşturmak istiyorum. Bulmanıza gerek yok çünkü. Onu zaten tanıyorum. Ancak, örneğin, belirli bir kombinasyonu bu duruma yüksek olasılıkla düşebilecek bir düzine ağırlık katsayısına sahip olmanız gerekir.
Koşul biliniyorsa, aptal bir GA, yerine getirildiği A, B ve C değerlerini seçebilir.
Ve değilse, sorunun benzersiz bir çözümü yoktur, değişkenlerin farklı değerleri için birçok farklı koşul bulabilirsiniz.
seçenek 3 - lojistik regresyon + polinom özellikleri üreteci aracılığıyla. O zaman çıktı, sizinki gibi oldukça kısa ve kolayca yorumlanabilir bir formül olacaktır.
ama durumu MO aracılığıyla yeniden üretmenin amacının ne olduğunu söylemiyorum
seçenek 3 - lojistik regresyon + polinom özellikleri üreteci aracılığıyla. O zaman çıktı, sizinki gibi oldukça kısa ve kolayca yorumlanabilir bir formül olacaktır.
ama durumu MO aracılığıyla yeniden üretmenin amacının ne olduğunu söylemiyorum
o zaman "fershteyu değilim")))
ancak, ben de öyle.
Bir çaylaktan soru.
A, B, C olmak üzere üç değişken vardır. Bazı koşullar bunlardan elle oluşturulur. Örneğin.
Bu durumu otomatik olarak yeniden oluşturmak istiyorum. Bulmanıza gerek yok çünkü. Onu zaten tanıyorum. Ancak, örneğin, belirli bir kombinasyonu bu duruma yüksek olasılıkla girebilen bir düzine ağırlık katsayısına sahip olmanız gerekir (bir polinom mu yoksa NS mi - bilmiyorum, çünkü sıfır) A, B, C'yi değiştirerek, yürütme orijinal koşulunu elde ederiz.
Bu tür orijinal koşulların ağırlıklar aracılığıyla yeniden üretilebilmesi için istenen işlevin ne tür ve kaç girdi ağırlığına sahip olduğuyla ilgileniyorum?
1 gizli nöronlu bir grid, ma100'ün fiyat ile kesişimini öğrenebilir.
Bunlar toplamda 103 parametreleridir, son 100 barlık artışlar girdi olarak kullanılır. Aktivasyonu tanh olan bir nöron, bir tanh(x*W+b) fonksiyonudur, esasen parantez içinde doğrusal bir regresyondur, x nöronun girdisidir, W ağırlık matrisidir, b önyargıdır. Gizli nöronda: 100 elemandan W, 1'den b ve çıktıda: W - 1 eleman, b - 1 eleman.
" Başka bir test durumu, ana ile fiyatın kesişimi. "
https://www.mql5.com/en/forum/86386/page1879#comment_17365998
Öyleyse, ağaçların kümeler halinde eğitilmesinin nasıl ortaya çıktığını anlatıyor ve gösteriyorum.
kümelenmiş özellikler, kümelenmemiş özelliklerden her zaman daha kötü performans gösterir! kümeleme sizi kaçınılmaz olarak bilgilerin bir kısmını siler.
Yüzlerce örnek var, bunları bir kümede topladık - daha fazla bilgi nerede? yüz örnekte veya bir basamakta (küme numarası) ??
Tahminciler ve kapanış fiyatı ile kendi tarih setinizi nasıl alıp kapanış fiyatı ile bir sütunla yüklersiniz ve R'de gösterge oluşturma seçeneğini kullanmazsınız?
Anladığım kadarıyla, hedef ZZ köşeleri olduğundan, örneğin tahmin edicilere sahip bir kısmı filtrelenmelidir, bu nedenle, tahmin edicileri sağlamak için tabloyu tahmin edicilerle de filtrelemeniz gerekir, ya da ne?
Peki siz veri yüklemeyi biliyorsunuz csv dosyanızı okuduğum yerden örnek verdim sorun tam olarak nedir?
O hedef - U dönüşleri değil, bir zamanlar tecavüz ettiğimiz tipik bir hedef olan bir ZZ işareti var
Bir çaylaktan soru.
A, B, C olmak üzere üç değişken vardır. Bazı koşullar bunlardan elle oluşturulur. Örneğin.
Bu durumu otomatik olarak yeniden oluşturmak istiyorum. Bulmanıza gerek yok çünkü. Onu zaten tanıyorum. Ancak, örneğin, belirli bir kombinasyonu bu duruma yüksek olasılıkla girebilen bir düzine ağırlık katsayısına sahip olmanız gerekir (bir polinom mu yoksa NS mi - bilmiyorum, çünkü sıfır) A, B, C'yi değiştirerek, yürütme orijinal koşulunu elde ederiz.
Bu tür orijinal koşulların ağırlıklar aracılığıyla yeniden üretilebilmesi için istenen işlevin ne tür ve kaç girdi ağırlık katsayısına sahip olduğuyla ilgileniyorum?
Ayrıca bir çaylak, ama görevle ilgileniyordum.)
A, B, C'yi belirli bir tekdüze ortamda soyut bir nesnenin rastgele değiştirilmiş örnekleri olarak hayal edin. A, B, C'yi gözlemleyerek, değerleri çevre olaylarına göre her üçü için de değişen, ancak farklı şekillerde (çevrenin çeşitli durumlarına bağlı olarak) genel olarak önemli (özel) özelliklerini seçeriz. . Kalıpları hissederiz ama onları formüle edemeyiz. Bununla birlikte, diyelim ki, yeni bir örneğin ortaya çıkması durumunda, belirli oranları korurken, A, B, C değerlerinde keskin patlamalar oluyor ve ortam genişliyor. Bu kalıbı seviyoruz ve durumu açıklamak istiyoruz, ancak çevre, davranışları da gizemli ve tahmin edilemez olan başka nesneler ve özelliklerle dolu. Ardından, bir dizi çevresel olay üzerinde çeşitli nesnelerin parametrelerindeki çeşitli düzenlilikleri işaretleyen bir sistem oluşturmaya karar veriyoruz. Sistem, nesnelerin en önemli bağlantılarının minimum sayısını (nesne tipi, özellik, değerler + meydana gelen olay) düzeltmeli ve bunları bir diziye yazmalıdır, böylece bu koşullar altında sentetik olarak üretilmiş parametrik komplekslerin davranış algoritmalarını yapay olarak oluşturalım. ortama tanıtıldı.
ağlar olabilir mi?
kümelenmiş özellikler, kümelenmemiş özelliklerden her zaman daha kötü performans gösterir! kümeleme sizi kaçınılmaz olarak bilgilerin bir kısmını siler.
Yüzlerce örnek var, bunları bir kümede topladık - daha fazla bilgi nerede? yüz örnekte veya bir basamakta (küme numarası) ??
Size katılmıyorum, bilgiler silinmedi daha ziyade sistemleştirildi, aslında 3 orijinal sınıf yerine 3*4=12 yeni sınıf alındı.
Tabii ki, örnek koşullu olarak 4 kat azaltıldı, bu da eğitimi karmaşıklaştırdı, ancak büyük örneklerle bu etki daha az önemli olmalıdır.
Numunenin tamamını çıkarmayı değil, diğer kümelerle ilgili kısımda sıfırlarla doldurmayı deneyebileceğinizi düşünüyorum.
Diğer bir seçenek ise daha derin öğrenme, ancak küçük örneklem nedeniyle sonucun çok iyi olmayacağını düşünüyorum.
Kümelemenin ara sonucu, Geri Çağırma'da (tamlık) %34'lük bir artış ve hassasiyette (doğruluk) %5'lik bir düşüş, yani. bazı durumlarda yararlı olabilecek verilerin daha genelleştirilmesi gerçekleşti.
O hedef - U dönüşleri değil, bir zamanlar tecavüz ettiğimiz tipik bir hedef olan bir ZZ işareti var
Ve geri dönüşler olduğunu düşündüm!
Yine de, soruyu daha önce cevaplamadınız - inşa edilen alanın bir resmini kaydetmeyi otomatikleştirmek mümkün mü? Aynı ZZ parametreleri arasında geçiş yapmak ve grafik modellerin genel olarak nasıl değiştiğini görmek, hedef modellerin yinelemesini otomatikleştirmek istiyorum. Bilgisayar başında oturmak için zaman yok.
Yine de, soruyu daha önce cevaplamadınız - inşa edilen alanın bir resmini kaydetmeyi otomatikleştirmek mümkün mü? Aynı ZZ parametreleri arasında geçiş yapmak ve grafik modellerin genel olarak nasıl değiştiğini görmek, hedef modellerin yinelemesini otomatikleştirmek istiyorum. Bilgisayar başında oturmak için zaman yok.
Bilmiyorum, eğer 3d'de pek olası değil, 2d'de ise r-studio'dan tasarruf edebilirsiniz gibi görünüyor, ama neden buna ihtiyacınız yok! çok daha net, daha basit, sadece yeni verilerdeki hataya bakmak daha iyi, sahip olduğunuz çıktı soyut bir resim değil, çalışabileceğiniz, karşılaştırabileceğiniz, sıralayabileceğiniz, vb. ÖZEL bir sayıdır.
Bilmiyorum, eğer 3d'de pek olası değil, 2d'de ise r-studio'dan tasarruf edebilirsiniz gibi görünüyor, ama neden buna ihtiyacınız yok! çok daha net, daha basit, sadece yeni verilerdeki hataya bakmak daha iyi, sahip olduğunuz çıktı soyut bir resim değil, çalışabileceğiniz, karşılaştırabileceğiniz, sıralayabileceğiniz, vb. ÖZEL bir sayıdır.
Hangi sayı - daha önce fark etmedim - göstergenin anlamsal yükü nedir?
Bir resim her zaman bir sayıdan daha fazla bilgi verir.
Dün attıkları kodu çalıştırmaya çalışıyorum.
sözdizimini anlamıyorum
Hangi sayı - daha önce fark etmedim - göstergenin anlamsal yükü nedir?
Bir resim her zaman bir sayıdan daha fazla bilgi verir.
Dün attıkları kodu çalıştırmaya çalışıyorum.
sözdizimini anlamıyorum
çünkü verilerime "d") denir)
seninkini ekle
kapanış <- dt$ kapanış fiyatınız