Ticarette makine öğrenimi: teori, pratik, ticaret ve daha fazlası - sayfa 2740
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, gerçek discus arka planda en dartagnanize dartan'ı (moderated word) sunmaya gidiyor :-)
Hepsi de sonuç alınamamasından kaynaklanıyor. Yöntemi geliştirebilir ve değiştirebilirsiniz, ancak sonuç 50/50 kaya gibidir.
Bir danışman seviyesine ulaşmak için yeterli güç değildir. Ancak model uydurma hatasının sonucu: %8'den %22'ye kadar olan uydurma hatası, uydurma alanında ve örneklem dışında çok az farklılık gösterir.
Bir keresinde bu başlıkta bir tablo yayınlamıştım, ancak şu anda elimde değil, bu yüzden düşüncelerimi kelimelerle açıklayacağım.
Ben tahminci-öğretmen korelasyonu kavramına güveniyorum. "Bağlantı", hemen hemen her MOE modeline uydurulan tahmin edicilerin korelasyonu veya "önemi" DEĞİLDİR. İkincisi, bir tahmin edicinin bir algoritmada ne sıklıkla kullanıldığını yansıtır, bu nedenle Satürn'ün halkalarına veya kahve telvesine büyük bir "önem" değeri verilebilir. Örneğin bilgi teorisine dayalı olarak tahmin edici ve öğretmen arasındaki "bağlantıyı" hesaplamaya olanak tanıyan paketler vardır.
Burada yayınladığım tablo hakkında biraz bilgi vereyim.
Tablo, her bir yordayıcı ile öğretmen arasındaki "bağlantının" sayısal bir tahminini içeriyordu. Pencere hareket ettikçe yüzlerce "bağlantı" değeri elde edilmiştir. Belirli bir yordayıcı için bu değerler değişiyordu. Her bir "bağlantı" için ortalama ve sd değerlerini hesapladım:
- Çok küçük "bağlantıya" sahip tahmin edicileri izole edin - gürültü;
- Çok değişken bir "bağlantı" değerine sahip olan tahmin edicileri izole edin. Yeterince büyük bir "bağlantı" değerine ve %10'dan az sd değerine sahip tahmin ediciler bulmak mümkün olmuştur.
Bir kez daha, MO'ya dayalı bir TC oluşturmanın sorunu, pencere hareket ettiğinde büyük bir "bağlantı" değerine ve küçük bir sd değerine sahip tahmin ediciler bulmaktır. Bana göre, bu tür tahmin ediciler gelecekte tahmin hatasının istikrarını sağlayacaktır.
Ne paketi?
Ne tür paketler?
library("entropy")
classDist {caret}
Aklıma gelenler bu kadar değil.
Kendi algoritmamı kullanıyorum - çok sayıda R kütüphanesinden çok daha hızlı. Örneğin,
library("entropy")
Sadece grafikleri kullanabilirsiniz:
Her şey bu başlıkta yayınlanmıştır. Vladimir Perervenko'nun makalelerinde her şey sistematik olarak özetlenmiş ve kod düzeyinde incelenmiştir
Peki, devlet nerede?
.......
Peki, Steith nerede?
.......
Danışman yok.
Ve R'de tahmincilerin isimleri var ve bütün mesele onlar.
Bu başlıkta birkaç yıldır tahmincilerle başa çıkmak için çağrıda bulunuyorum. Sonuç sıfır. Ve kaliteli tahminciler olmadan, MO anlamsızdır.
Peki, Steith nerede?
.......
Ne anlamı var ki?
Araştırmanın amacı ve nihai hedefi bu değil :-)
Danışman yok.
Ve R'de tahmin edicilerin isimleri var ve bütün mesele onlar.
Birkaç yıldır bu başlıkta tahminciler için çağrıda bulunuyorum. Sonuçlar sıfır. Ve kaliteli öngörücüler olmadan MO'nun bir anlamı yok.
Finansal piyasalarda teşvik paradır.
lütfen anlayın
Finansal göstergeler yoksa teşvik de yoktur.
Örneğin, burada Moskova borsası var.
(dosya aşağıda, ekran görüntüsü nedense buraya sığmıyor, sığmak istemiyor)
ve forex.
hepsi şu anda
----
temel, Watson !!!
ahahahahahaha
Finansal piyasalarda teşvik paradır.
lütfen anlayın
finansal performans yok, teşvik yok
Artık farkındayım.
Kavgayı bırakmak ve tek bir amaç uğruna birleşmek için ne yapmalıyız????????
Birbirimize yardımcı olmalı, hatalarımızı kabul etmekten korkmamalı ve saygılı olmalıyız.