Ticarette makine öğrenimi: teori, pratik, ticaret ve daha fazlası - sayfa 3018
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
Halk bilgeliğine göre ağaçlar için ormanı göremezsiniz. Yaprakları toplayarak bir ağacı görebilir misiniz merak ediyorum. Ormanı sormuyorum.
Bildiğiniz tek algoritma bu mu? Ya da en verimlisi bu mu? Neden buna takıldınız?
Geçici bir düşünce.
İyi şanslar.
Bir ağaca bakmanın ne anlamı var? :) Birinin %100 Geri Çağırma elde etmeyi hedeflemesi gerektiğini düşünmüyorum.
Evet, alternatif düşünme modellerinden beri, boşaltılmış (nadir birimler - örneklemde yaklaşık% 5) ikili özellikleri iyi birleştiren (çalışan) bir model önerebilir misiniz? Bunlardan çok var.
"Neden?" sorusuna
Onunla uğraşacak zamanım yok.
Neden olmasın? Benim için uygun olur.
Neden olmasın - benim için uygun olur....
Halk bilgeliğine göre ağaçlar için ormanı göremezsiniz. Yaprakları toplayarak bir ağacı görebilir misiniz merak ediyorum. Ormanı sormuyorum.
Bildiğiniz tek algoritma bu mu? Ya da en verimlisi bu mu? Neden buna takıldınız?
Geçici bir düşünce.
İyi şanslar.
En iyi tahminci bölünmesini değil, en iyiden farklı varyantları kullanmaya çalışarak farklılık gösterir. Bu şekilde bölmeler sırayla yapılır vealgoritmayı doğru anladıysam, tahmin başarısıyaprak üzerinde yapılır.Başarılı nesilden, yaprağa daha yakın tahmin ediciler kesilir ve yapı yeniden denenir. Algoritmanın kendisini ayrıntılı olarak analiz edemem - yazarı ben değilim. Ancak, fikir olarak, bu yaklaşım teoride rastgeleleştirmeden daha iyidir.
Birbiriyle ilişkili gigabaytlarca çöpü sunuculara tıkıştırmak yerine verilerle nasıl çalışılacağını öğrenmek daha iyidir
Sadece konuyu anlamadığınızı, yanlış sonuçlar çıkardığınızı söyleyebilirdiniz ve şimdi sorunun özünü anlayacak şekilde hareket ediyorsunuz ve doğrudan geri çekilmeye gidiyorsunuz.
Bu marjinal fikir - sizden başka herkesin aptal olduğu fikri - insanları itiyor - bir düşünün.
Açgözlü bir bölme algoritması değil, genetik bir algoritma. Dalgıçlar da sinir ağlarından kurallar çıkararak bunu araştırıyorlardı. Ama çok fazla bilgi bulunamadı. Bir makale ve hazır bir model var ama hepsini denemek için bir ilham yok. Nöronetlerden kural çıkarmanın başka uygulamaları da var. Muhtemelen oradan bir şeyler öğrenebilirsiniz.
Bir ağaç için açgözlü ve genetik arasındaki farkın ne olduğunu bu şekilde yazdım - belki de soruyu anlamadım.
Nöral ağlardan kural çıkarma hakkında bir şey duymadım. Bir bağlantı verebilir misiniz? Şimdiye kadar hayal gücümde hantal bir şey çiziliyor.
Ancak buradaki sinir ağlarının yeni kurallar çıkarma hızı açısından ağaçlardan açıkça daha yavaş olacağını düşünüyorum.
Odun için açgözlülük ile genetik arasındaki farkın ne olduğunu bu şekilde yazdım - belki de soruyu anlamamışımdır.
Sinir ağından kural çekme hakkında bir şey duymadım. Bana bir bağlantı verebilir misiniz? Şimdiye kadar hayal gücümde hantal bir şey çiziyor.
Ancak buradaki sinir ağlarının yeni kurallar çıkarma hızı açısından ağaçlardan daha yavaş olacağını düşünüyorum.
Sadece konuyu anlamadığınızı söyleyebilirdiniz, hatalı sonuçlar çıkardınız ve şimdi öyle davranıyorsunuz ki sorunun özünü fark ettiniz ve doğrudan geri çekilmeye gittiniz.
Bu ötekileştirilmiş fikir - sizin dışınızda herkesin aptal olduğu - insanları uzaklaştırıyor - bunu bir düşünün.