Ticarette makine öğrenimi: teori, pratik, ticaret ve daha fazlası - sayfa 2052
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, kesinlikle bir moron olmadığı açık) test basit, görünüşe göre modası geçmiş
Idiocracy'deki gibiyse, o da zor olacak))
Idiocracy'deki gibiyse, o da zor olacak))
oldukça, pek çok tanıdık veya açıkça geçmeyecek olan yerel katılımcıları hatırlayabiliyorum
Bir veya birkaç bar için bir tahmin veriyorsa, bu karar vermek için yeterli değildir, MA'dan çok daha iyi değildir. Aynı zamanda, kazançlar için bu koşullu MA'dan sapmalarla ilgileniyoruz.
ne kadar yaparsan yap, öyle olsun
Sabahları bir test cihazı ile RNN seçildi - artışlarla yeniden eğitildi. Trende iyi, testte fena değil
Sonuçlar ormandan daha iyi değilse ne için gereklidir) bu arada, catbust daha ilginç bir resim gösterebiliyor. Genel olarak, harika bir şey, ama yine de dışarı çıkmıyor.Sinir ağı pornosu .. yakında 2. bölümü RNN (GRU) hakkında sonuçlarla yükleyeceğim
Bölüm 2. Videonun sonundaki normal test. Ondan önce normal bir şekilde çalışmak istemiyordum.
Ve küçük bir özet, sonucun daha iyi olduğu catboost ile aynı şeyin çalışmasına ne dersiniz:
Sinir ağı pornosu .. yakında 2. bölümü RNN (GRU) hakkında sonuçlarla yükleyeceğim
Bölüm 2. Videonun sonundaki normal test. Ondan önce normal bir şekilde çalışmak istemiyordum.
Ve küçük bir özet, sonucun daha iyi olduğu catboost ile aynı şeyin çalışmasına ne dersiniz:
Hızlandırmak için Numboy kullanıyor musunuz?
Hızlandırmak için Numboy kullanıyor musunuz?
döngülerin kendileri onsuz hızlı bir şekilde çalışır, şimdiye kadar gereksiz yere
mümkünse, her yerde vektörleştirme, orada her şey hızlı
ZY bariz bir kusur - mantıktan veya çapraz entropiden öğrenemezsiniz, en azından doğruluk ölçüsünü tutturmanız gerekir. Az önce geldi. Bu nedenle, sonuçlar çok olası değildir.
ods'den davetiye aldın mı? Mb başka yollar da var, sormanız gerekecekdöngülerin kendileri onsuz hızlı bir şekilde çalışır, şimdiye kadar gereksiz yere
mümkünse, her yerde vektörleştirme, orada her şey hızlı
ZY bariz bir kusur - mantıktan veya çapraz entropiden öğrenemezsiniz, en azından doğruluk ölçüsünü tutturmanız gerekir. Sadece şimdi geldi. Bu nedenle, sonuçlar çok olası değildir.
ods'den davetiye aldın mı? Mb başka yollar da var, sormanız gerekecekBazen numpy dizileri python listelerinden daha uzun sürüyor. Ayrıca kodu bir fonksiyona sarmanın hızlanma sağladığını da fark ettim.
Henüz gelmedi, ne kadar acelem olursa olsun, Millet Meclisi'ne bir sonraki girişin ne zaman olacağını bilmiyorum.
saat bana bazen numpy dizileri python listelerinden daha uzun sürer . Ayrıca kodu bir fonksiyona sarmanın hızlanma sağladığını da fark ettim.
Henüz gelmedi, ne kadar acelem olursa olsun, Millet Meclisi'ne bir sonraki girişin ne zaman olacağını bilmiyorum.
bu garip. Muhtemelen vektörü değil, elemanı eleman olarak sayıyorsunuz.
hafif bir ek yük ile artılar üzerinde uçmaları gerektiği gibi numpaibu garip. Muhtemelen vektörü değil, elemanı eleman olarak sayıyorsunuz.
hafif bir ek yük ile artılar üzerinde uçmaları gerektiği gibi numpai
Evet, bir döngü içinde yapmanız gerekiyorsa.
Numba için yaklaşık 500 defa saydım ama bu doğru değil. Orada kodu işleve göndermeniz ve @njit koymanız gerekir. @vectorize, @njit hızında çalışır, bu nedenle, yalnızca gpu'ya güveniyorsanız, onunla uğraşmanın bir anlamı yoktur. Ancak gpu ile daha da fazla yaygara var, işlevin içindeki diziler bildirilemez, kod tercihen döngüsüzdür, aksi takdirde çok uzun olacaktır.Ve böylece catbust aynı veriler üzerinde eğitildi (5 saniyede)
52: öğren: 0.7964708 test: 0.7848837 en iyi: 0.7860866 (27) toplam: kalan 604 ms: 5.09 sn
Kaynak veri kümesi:
Eğitimli model (ticaretin ikinci yarısı bir test setidir):
Her zaman değil, elbette, örneklemeye bağlı olarak (ve rastgele, yani bir aramaya ihtiyacınız var). Bazen böyle:
34: öğren: 0,5985972 test: 0,5915832 en iyi: 0,5927856 (9) toplam: kalan 437 ms: 5,81 sn