Ticarette makine öğrenimi: teori, pratik, ticaret ve daha fazlası - sayfa 2291
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
araştırmam tam tersi resmi gösteriyor
Şekil 2'de güven aralığı nasıl oluşturulur?
Şekil 2'de güven aralığı nasıl oluşturulur?
pandas paketinden standart akf, tam olarak nasıl bilmiyorum. Ancak 1. gecikmenin açıkça içinde olmadığı açıktır.
son makalede mevsimsellik tamamen MO aracılığıyla onaylandı
Eh, şu ana kadar hesaptaki en son işlemler de onaylıyor
Meslektaşlarım, bana deneyimlerimden anlatın.
Kendime bir soru sordum - öğrenme sürecinde girdi katmanının (girdiler normalleştirildi) ağırlıklarını izlemek mantıklı mı? Girdilerin önemini değerlendirmek için gerçekten bir şey veriyor mu?
kütüphaneyi şuradan kullanıyorum Dmitry Gizlyk deneyler için.
R veya Python'a veri yükleyerek her türlü iyi göstergeyi hesaplayabileceğinizi biliyorum. Ancak henüz onlara ulaşmadı ve video kartındaki çözümünün neredeyse "uçması" uygun.
Genel olarak, girdilerin ağırlıklarını izlemek basitlik açısından mantıklı mı, yoksa her durumda, önce girdi verilerinin ayrıntılı bir analizini yapmalısınız?
Meslektaşlarım, bana deneyimlerimden anlatın.
Kendime bir soru sordum - öğrenme sürecinde girdi katmanının (girdiler normalleştirildi) ağırlıklarını izlemek mantıklı mı? Girdilerin önemini değerlendirmek için gerçekten bir şey veriyor mu?
kütüphaneyi şuradan kullanıyorum Dmitry Gizlyk deneyler için.
R veya Python'a veri yükleyerek her türlü iyi göstergeyi hesaplayabileceğinizi biliyorum. Ancak henüz onlara ulaşmadı ve video kartındaki çözümünün neredeyse "uçması" uygun.
Genel olarak, girdilerin ağırlıklarını izlemek basitlik açısından mantıklı mı, yoksa her durumda, önce girdi verilerinin ayrıntılı bir analizini yapmalısınız?
tanımaların etkisini ağırlıklar aracılığıyla değerlendirmek mümkündür.
Meslektaşlarım, bana deneyimlerimden anlatın.
Kendime bir soru sordum - öğrenme sürecinde girdi katmanının (girdiler normalleştirildi) ağırlıklarını izlemek mantıklı mı? Girdilerin önemini değerlendirmek için gerçekten bir şey veriyor mu?
Bence değil, hatta öğrenme sürecinin ne anlamı var?
Bu daha çok geliştirici içindir veya ne aradığınızı ve neden izlediğinizi açıkça bildiğinizde ve bilmiyorsanız buna ihtiyacınız yoktur.
Neden MO'da bir martin (ızgara) hakkında yazıyorum - geleneksel isteğe bağlı ticaretin aksine, stratejileri değiştirmek için neredeyse sınırsız olasılık var. Diğer ticaret dağılımları, diğer bağımlılıklar.
Bence sen daha fazla risk alıyorsun...
Girişin doğruluğuna doğru ilerlememiz gerekiyor, diğer her şey ikincil,
giriş doğruluğu, bu minimum bir risktir + sistemin minimum para kaybıyla çalışmayı durdurduğunu her zaman bileceksiniz.
Izgaralar maksimum risktir + bir şeylerin ters gittiğini hiçbir şekilde bilemezsiniz, sırasıyla maksimum para kaybı olacaktır
Bence sen daha fazla risk alıyorsun...
Girişin doğruluğuna doğru ilerlemeniz gerekiyor, geri kalan her şey ikincil,
giriş doğruluğu, bu minimum bir risktir + sistemin minimum para kaybıyla çalışmayı durdurduğunu her zaman bileceksiniz.
Izgaralar maksimum risktir + bir şeylerin ters gittiğini hiçbir şekilde bilemezsiniz, sırasıyla maksimum para kaybı olacaktır
henüz bir yere gitmiyorum
ağlar farklı olabilir.
kısacası kimsenin yapmadığını anladım
Ancak 1. gecikmenin açıkça içinde olmadığı açıktır.
pandalarda 50 gecikme, yaklaşık aynı sayıda ilk örnek birbiriyle ilişkilidir.
Yanlış korelasyonlar olabilir, bu yüzden artışlar aldım, bu neredeyse bir eşbütünleşme analoğu.
pandalarda 50 gecikme, yaklaşık aynı sayıda ilk örnek birbiriyle ilişkilidir.
Yanlış korelasyonlar olabilir, bu yüzden artışlar aldım, bu neredeyse bir eşbütünleşme analoğu.
artışlarla bir gürültü
1 seferlik artışlarla 24 dönemlik döngüleri nasıl buluyorsunuz?
Neden MO'da bir martin (ızgara) hakkında yazıyorum - geleneksel isteğe bağlı ticaretin aksine, stratejileri değiştirmek için neredeyse sınırsız olasılık var. Diğer ticaret dağılımları, diğer bağımlılıklar.
Partiyi hesaplamak için ikinci bir ağ çıkışı yapın. Veya ağ güvenini çok çarpan olarak kullanın.