Ticarette makine öğrenimi: teori, pratik, ticaret ve daha fazlası - sayfa 2168
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
Fourier'in periyodik sinyaller için iyi olduğunu yazdıkları her yerde görünüyor. Peki ya da buna yakın - dar bir spektrumla.
Bu arada, ticarette ML için bana öyle geliyor ki, Walsh ayrıştırması daha uygun olurdu, ancak nedense forumda bahsedildiğini görmedim.
Sadece periyodik değil, her zaman aynı periyoda (bir salınımın başlangıcından diğerinin başlangıcına kadar geçen süre) ve her zaman aynı şekle sahip. Tırnak içinde, eğrinin hem periyotları hem de şekli her zaman değişir. Bu nedenle, piyasada hiçbir sinyal dönüşümü uygun değildir.
Ayrıca üniversitede radyo elektroniği okudum ve neden bahsettiğimi biliyorum.
Evet!
yeni eklendi - her şeyi doğru anlıyorsunuz
tamam, bağlaman gerek, yoksa küçük delikli bir sonraki fantezileriyle herkesi alarma geçirdi)))
Bir filtre ve bu türden 10 işlem gösterdi. Kuyruklardan ortalamaya (filtre çizgileri) veya bunun gibi bir şey
her zamanki gibi, trend başladığında, tüm hesapta negatif olacak
ve her konuya her seferinde bu parçaları yüklüyor ve hepiniz bir yıldan fazla bir süredir 10 sayfadır bunu neşeyle tartışıyorsunuz))
Bir filtre ve bu türden 10 işlem gösterdi. Kuyruklardan ortalamaya (filtre çizgileri) veya bunun gibi bir şey
her zamanki gibi, trend başladığında, tüm hesapta negatif olacak
ve her konuya her seferinde bu parçaları yüklüyor ve hepiniz bir yıldan fazla bir süredir 10 sayfadır bunu neşeyle tartışıyorsunuz))
TAMAM
şimdi aynı şeyi makinede gösterin ve karşılaştırın
kabadayı ;)
Fourier'in periyodik sinyaller için iyi olduğunu yazdıkları her yerde görünüyor. Peki ya da buna yakın - dar bir spektrumla.
ve orada hiçbir seçenek yoktur - temel fonksiyonlar sinüslerdir ve dönüşüm sadece her sinüs için yer değiştirmesini (faz) ve periyodunu belirler
ve tüm bu sinüslerin kesişimi (X ekseni) bize sinyal değerlerini (Y ekseni) aldığımız noktaları verir.
UPD: işte başka bir iyi açıklama, https://habr.com/en/post/196374/
makaledeki en değerli şey - elle çizilmiş çizimler;)
TAMAM
şimdi aynı şeyi makinede gösterin ve karşılaştırın
kabadayı ;)
benzer görünen bir sürü başka maskot var. Bu hiçbir şeyi değiştirmez.
örneğin HMA veya bunun gibi bir şey
Mashki'yi aldıysanız, en azından oynaklık için normalleştirin vb.
ve bunun kâse olduğunu yazmayın. Orası yakın bile değil.
benzer görünen bir sürü başka maskot var. Bu hiçbir şeyi değiştirmez.
örneğin HMA veya bunun gibi bir şey
Mashki'yi aldıysanız, en azından oynaklık için normalleştirin vb.
ve bunun kâse olduğunu yazmayın. Orası yakın bile değil.
Max'i kelimelerle değil ekranda göster
ciyaklama poşetleri fırlatma
İki küme için özellik değeri dağılım eğrilerinin kesişiminin altındaki göreli alanı hesaplayan küçük bir komut dosyasını kimin tutması gerekir?
Bana öyle geliyor ki, bu bir inceltme yöntemi, hedef analizi, özellikler seçmek için bir norm metriği ve şeytan bilir başka ne var.
area_overlap - resimde sarı
Max'i kelimelerle değil ekranda göster
ciyaklama poşetleri fırlatma
Ne görmek istersin? İşte makalemden MO'da gerçek bir araç. Eğitim - sadece 1 ay, ardından 2 yıl genelleme. Ve bu gerçek ve işe yarıyor
İki küme için özellik değeri dağılım eğrilerinin kesişiminin altındaki göreli alanı hesaplayan küçük bir komut dosyasını kimin tutması gerekir?
Bana öyle geliyor ki, bu bir inceltme yöntemi, hedef analizi, özellikler seçmek için bir norm metriği ve şeytan bilir başka ne var.
area_overlap - resimde sarı
Ustaca şeyler yapıyorsun) pazartesiden itibaren favorilere izlemeye başlayacağım