Ticarette makine öğrenimi: teori, pratik, ticaret ve daha fazlası - sayfa 2277
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
Ve genliğe yakın değişkenler bu şekilde genelleştirilecektir. Örneğin, bir özelliği 3 kez ikiye bölen bir ağaç, 0'dan 0,25'e, 0,25'ten 0,5'e, 0,5'ten 0,75'e ve 0,75'ten 1'e kadar parçalar alacaktır.
o zamanlar. bu özelliğin örneğin 0,5 ile 0,75 arasında olduğu tüm seçenekler tek bir sayfaya düşecektir - ayrıca 0,5 içerecektir. ve 0,55 ve 0,64 ve 0,72. Genlik açısından oldukça iyi bir genelleme. Sinir ağları, doğrusal olmayan f-inci aktivasyon nedeniyle muhtemelen aynı şeyi yapar.
Burada genelleme zamanı bir ağaçta mevcut değildir.
Görünüşe göre, 20 özellik ve 10 özellik parçasından oluşan bir şablona girmek, bunları germek ve 50 özellikten oluşan parçalar, sıkıştırmak ve bir düzine daha ara seçenek.
Numara...
enterpolasyon \ bunu yapmak için ekstrapolasyon, farklı boyutlardaki pencerelerle aynıdır, siktir ..sya, aynı kayıplar
Ne kadar zaman aldığını anlıyor musun? her yinelemede
çok hızlı. 1000 karakterlik bir şablonunuz var. Şablon boyutuna kadar daha küçük örnekleri enterpolasyon yapmanız gerekir
7 mikrosaniye
ancak daha küçük desenleri birbiriyle ilişkilendirmek gerekebilir (X ekseni boyunca noktalarla küçük), o zaman daha hızlı olacaktır. O zaman büyükleri sıkıştırmak ve küçükleri enterpolasyon yapmak daha iyidir.
not. Örneğin, model 490 ve model 500 ise, satıra rastgele (veya daha iyisi eşit olarak dağıtılmış) 10 Nan ekleyebilir ve ardından enterpolasyon yapabilirsiniz.
ve azaltmanız gerekiyorsa, daha da kolaydır, parçalı doğrusal bir yaklaşımda, numune > 500 ise parça sayısını 500'e eşitlersiniz.
iyi, pencere boyutu aralığı çok büyük değil. 200'den 800'e orada .. 20-50'lik artışlarla. Her şey uçacak. Ya da belki olmayacak, bunun neden gerekli olduğu hiç belli değil) ama videodaki tür hızlı, ama korku kalıpları ne eğriler buluyor
Bu şekilde multifraktallar arıyordum, yani. mevcut fraktal, ona benzer daha büyük olanın bir parçasıdır. Sonra büyük olandan bir devam aldı ve tahmin etti. Eh, bazen işe yarıyor, bazen çalışmıyor, çünkü genellikle benzer olmalarına rağmen çok fazla eğilmeye meyillidirler.
onlar. grafiğin son parçasını n çubuklarla almak ve son büyük parçayı n+100500 çubukları almak yeterlidir. Büyük bir parçada küçüğün neyle ilişkili olduğunu bulun ve bu parçadan sonra ne olduğunu görün, ardından geleceğe aktarın. Birden fazla eşleşme varsa, ortalama. Ama aynı zamanda onlar için afin prebr yaptım, çünkü eğim açısı da değişiyor.
çok hızlı. 1000 karakterlik bir şablonunuz var. Şablon boyutuna kadar daha küçük örnekleri enterpolasyon yapmanız gerekir
7 mikrosaniye
ancak daha küçük desenleri birbiriyle ilişkilendirmek gerekebilir (X ekseni boyunca noktalarla küçük), o zaman daha hızlı olacaktır. O zaman büyükleri sıkıştırmak ve küçükleri enterpolasyon yapmak daha iyidir.
not. Örneğin, örnek 490 ve şablon 500 ise, satıra rastgele (veya daha iyisi eşit olarak dağıtılmış) 10 Nan ekleyebilir ve ardından enterpolasyon yapabilirsiniz.
ve azaltmanız gerekiyorsa, daha da kolaydır, parçalı doğrusal bir yaklaşımda, numune > 500 ise parça sayısını 500'e eşitlersiniz.
iyi, pencere boyutu aralığı çok büyük değil. 200'den 800'e orada .. 20-50'lik artışlarla. Her şey uçacak. Ya da belki olmayacak, bunun neden gerekli olduğu hiç belli değil) ama videodaki tür hızlı, ama korku kalıpları ne eğriler buluyor
Alglib'de çizelgeleri sıkıştırmak ve açmak için bir şey var mı?
Enterpolasyonla, birkaç tane görüyorum. Hangisi bize daha uygun? Ve hangisi daha hızlı?
Sanki buldum. Hemen bir ızgaradan diğerini alır.
https://www.alglib.net/interpolation/spline3.php
Bir ızgara üzerinde hızlı toplu enterpolasyon
spline1dconvcubic işlev
Bu fonksiyon aşağıdaki problemi çözer: fonksiyon değerlerinin bir y[] tablosu verildi
eski x[] düğümlerinde ve yeni x2[] düğümlerinde, bir değerler tablosunu hesaplar ve döndürür
fonksiyonlar y2[] (x2[] olarak hesaplanır).
Bu işlev, ardından Spline1DBuildCubic()'i çağırmakla aynı sonucu üretir.
Spline1DDiff() çağrıları dizisi, ancak aşağıdaki durumlarda birkaç kat daha hızlı olabilir.
sıralı X[] ve X2[] çağrılır.
GİRİŞ PARAMETRELERİ:
X-eski spline düğümleri
Y-fonksiyonu değerleri
X2 - yeni spline düğümleri
EKSTRA SEÇENEKLER:
N-nokta sayısı:
*N>=2
* ayarlanırsa, X/Y'den yalnızca ilk N noktaları kullanılır
* ayarlanmazsa, X/Y boyutlarına göre otomatik olarak belirlenir
(len(X), len(Y)'ye eşit olmalıdır))
BoundLType - sol sınır için sınır koşulu türü
BoundL - sol sınır koşulu (birinci veya ikinci türev,
BoundLType'a bağlı olarak)
BoundRTType - sağ sınır için sınır koşulu türü
BoundR - sağ sınır koşulu (birinci veya ikinci türev,
Boundr tipine bağlı olarak)
H2 - yeni nokta sayısı:
*N2>=2
* ayarlanırsa, X2'den yalnızca ilk N2 noktaları kullanılır
* ayarlanmazsa, X2 boyutuna göre otomatik olarak belirlenir
ÇIKIŞ PARAMETRELERİ:
X2'deki fonksiyonların F2 değerleri[]
NOKTA SİPARİŞİ
Arayanın sıralanmamış bir diziden geçebilmesi için rutin, noktaları otomatik olarak sıralar.
İşlev değerleri dönüşte doğru şekilde yeniden sıralanır, bu nedenle F2[I] her zaman
noktaların sırasına bakılmaksızın S(X2[I])'ye eşittir.
SINIRLARI BELİRLEME:
BoundLType/BoundRTType parametreleri aşağıdaki değerlere sahip olabilir:
* -1, periyodik (döngüsel) sınır koşullarına karşılık gelir.
Bu durumda:
* Hem BoundLType hem de BoundRTType -1 olmalıdır.
* BoundL/BoundR yok sayılır
* Y[son] yok sayılır (Y[ilk]'e eşit olduğu varsayılır).
* 0, parabolik olarak tamamlanmış bir spline'a karşılık gelir
(BoundL ve/veya BoundR yok sayılır).
* 1, birinci türevin sınır koşuluna karşılık gelir
* 2, ikinci türevin sınır koşuluna karşılık gelir
* varsayılan BoundType=0
PERİYODİK SINIR KOŞULLARI İLE İLGİLİ SORUNLAR:
Periyodik sınır koşullarıyla ilgili problemlerde Y[ilk_nokta]=Y[son_nokta] vardır.
Ancak, bu alt program için eşit değerler belirtmenizi gerektirmez.
ilk ve son noktalar - onları otomatik olarak eşitler,
Y[ilk_nokta]'yı (en soldaki, minimum X[]'e karşılık gelir) kopyalama
G[son_nokta]. Ancak Y[]'nin ardışık değerlerinin geçmesi tavsiye edilir,
yani Y[first_point]=Y[last_point] yapın.
-- PROJE PROJESİ --
Telif hakkı 09/03/2010 Sergey Bochkanov
Alglib'de çizelgeleri sıkıştırmak ve açmak için bir şey var mı?
Enterpolasyonla, birkaç tane görüyorum. Hangisi bize daha uygun? Ve hangisi daha hızlı?
Uyarlanabilir filtreleme
ts için fikir. Sistemi "makine" üzerine monte edin, "makineyi" ns yardımıyla adaptif olarak değiştirin.
Uyarlanabilir filtreleme
ts için fikir. Sistemi "makine" üzerine monte edin, "makineyi" ns yardımıyla adaptif olarak değiştirin.
Ne için bekliyorsun?
#22497Ne için bekliyorsun?
#22497peki ya yeni veriler?
peki ya yeni veriler?
TS biraz çalıştıktan sonra öldü hatırladığım kadarıyla..
Alışılmış anlamda filtreleme (makineler, filtreler vb.) her zaman bir gecikmedir, piyasada bir gecikme bir tahliyedir ....
Farklı bir paradigma (gecikme olmadan) inşa etmek gerekiyor, örneğin seviyeler ..