Ticarette makine öğrenimi: teori, pratik, ticaret ve daha fazlası - sayfa 2749
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
Vladimir'in makalelerinde de %10-20 civarında bir hata var, ancak denge çizgisi cesaret verici değil.
Bu aynı zamanda.... eğitimin "a-post" yorumuna da bağlı olabilir.
önceki gönderiye eklendi
#299
Birisi videoyu yayınladığım gönderilerimi silmiş... bunun nasıl olabileceğini bilmiyorum.
Birisi videoyu yayınladığım gönderilerimi silmiş... bunun nasıl olabileceğini bilmiyorum.
Vay, vay, vay, sanırım çok fazla gösteriş yapıyorsun.
İşte ahşap modelleme üzerine bir tane.
#4469
#4467
Catbusters araması hakkında mı? 😄 konuyu kim başlattı
Vay, vay, vay, çok fazla gösteriş yapıyor olmalısın.
İşte ahşap modelleme
#4469
#4467
Catbusters araması hakkında mı? 😄 konuyu kim başlattı
Bakın, ahşap bir tartışma konusu değil... Savunma Bakanlığı eğitimlerinin yüzde 95'i ahşapla başlar, yeni başlayan birinin ilk öğreneceği şey odundur, bundan siz sorumlu değilsiniz.
Bakın, ahşap bir tartışma konusu değil... MoD eğitimlerinin %95'i ahşapla başlar, yeni başlayanlar ilk olarak bunu öğrenir, bu sizin hatanız değil.
Daha önce burada çoğunlukla NS vardı, neden ağaçlar olmasın diye merak ettim. Testler yaptım, daha kötü olmadıkları ortaya çıktı. Daha önce burada böyle bir bilgi görmemiştim, yoksa bu soruyu sormazdım.
Sonra bousting'e geçtim, katbust lib'i buldum ve burada kopyalamaya başladım
Daha önce burada tartışılan çoğunlukla NS'lerdi, neden ağaçlar değil diye merak ettim. Testler yaptım ve daha kötü olmadıkları ortaya çıktı. Daha önce burada böyle bir bilgi görmedim, aksi takdirde bu soruyu sormazdım.
ve bu arada ağaçlar, kümeleme ve fs'ye değerli bir alternatif olarak hizmet edebilir - "2'si bir arada".
Sonra bousting'e geçtim, katbust kütüphanesini buldum ve burada kopyalamaya başladım
ve ağaçlar, bu arada, kümeleme ve fs'ye değerli bir alternatif olarak hizmet edebilir.
algoritma hakkında: matematiksel olarak başka bir 2. türev verir (veya artıkların ortalaması - istatistiksel olarak) -- AMA eğitimde nasıl yardımcı olur ve hangi durumlarda?... reklamlardaki standart klişelerin yanı sıra "catboost daha iyi ve daha doğru sonuçlar verecektir".... çünkü her yerde nokta hassasiyeti önemli değildir, bazen modelin üretken yeteneği daha önemli olabilir?Nedensel çıkarım için ahşap modeller de var, henüz çözmeye zamanım olmadı
Boosting önyargı ve varyansı azaltırken, Forest sadece varyansı azaltıyor sanırım. Kanıtlanmış avantajlarla ilgili, google'da arayabilirsiniz. Ve kütüphanenin kendisi geliştirilmiştir, onunla çalışmak uygundur.
Üretken olanlar hakkında tam olarak net değil, belki bazen daha önemlidirler. Ancak NS jeneratif olanlar Forex'te iyi çalışmıyor, eğer sentetik veri üretmekten bahsediyorsak.
Eğer sentetik veri üretmekten bahsediyorsak.
hayır - bu genelleme yapmakla ilgili... Evet, yanlış, ifade et.... özür dilerim.
Bence risk açık/risk kapalı ortamını ayırt etmek için -- hala bu ayrımı nasıl genelleştireceğimi düşünüyorum... hepsi kendi düşüncelerim (kazara forumda)...
cevap için teşekkürler!
hayır - bu genelleme yapmakla ilgili..... evet, yanlış, açık.... üzgünüm
Sanırım riskli/riskten uzak ortamı ayırt etmek için - hala bu ayrımı nasıl genelleştireceğimi düşünüyorum... hepsi kendi düşüncelerim (kazara forumda)...
Cevap için teşekkürler!
deneyin, catbusta'nın bir sürü farklı özelliği var, ben beğendim.
Eğitim öncesi doğrulama örneğindeki hataya dayalı erken bir durdurma var. Genelleme NS'den daha kötü değil, buna ek olarak öğrenmeyi durdurmak için kendi fonksiyonlarını yazmak zorundalar.
Ve hızlı öğreniyor, saatlerce beklemenize gerek yok.
Sadece MO'nun JA'daki ilkel fonksiyonları simüle edip edemeyeceğini merak ediyorum
bir matris vardır, matrisin her satırı bir eğitim örneğidir.
her satırın maksimumunu bulmamız gerekiyor, örneklem boyutu 20k satır.
regresyon yoluyla problem çözme
netlik için yuvarlatılmış
oldukça iyi, 50 yeni satırdan oluşan testte sadece birkaç hata var
Ancak X matrisindeki veriler çok basit, sadece 1'den 5'e kadar 5 benzersiz değer ve sadece 5 sütun, ancak zaten hatalar var.
Yine de sınıflandırma yaparsak hata olmayacağını düşünüyorum, bu arada kontrol edebilirsiniz.
Evet, öyle ama eğer verilerde maksimum değeri arıyorsak o zaman sınıflandırma uygun değildir çünkü değerlerin dağılımı çok büyük olabilir....
Öyleyse regresyona geri dönelim ve verileri karmaşıklaştıralım.
bu sonucu elde ederiz.
Prensip olarak fena değildir, ancak normal mach() işlevi bunu daha iyi yapar ve tüm bu modelin yerini alabilir....
Bu arada, diğer modellerin nasıl çalışacağını, mach() işlevini hatasız oluşturup oluşturamayacaklarını merak ediyorum