Ticarette makine öğrenimi: teori, pratik, ticaret ve daha fazlası - sayfa 3350
![MQL5 - MetaTrader 5 müşteri terminalinde yerleşik ticaret stratejileri dili](https://c.mql5.com/i/registerlandings/logo-2.png)
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
Aynı listede.
Konformal tahminlerin metodolojisi de en azından ters olasılık ağırlıklandırması açısından kozul'u yansıtmaktadır. Henüz daha fazla okumadım. Çok fazla tanım var :)
Ve potansiyel sonuçların tanımı da aynı şekilde kullanılıyor. Ama ikili sınıflandırma durumu için zaten daha net. Yani herhangi bir tritment ya da araç değişken kullanılmıyor.
Merhaba!
Farklı yollar deniyorum.
Ve NN+GA algoritması işe yarıyor. Çok daha kararlı.
Merhaba!
Farklı yollar deniyorum.
Ve NN+GA algoritması işe yarıyor. Çok daha kararlı.
votka, geyik eti ve salatalık eşliğinde bir akşamokuması.
Temayı geliştiriyor ve farklı MOSH disiplinlerinden yaklaşımları kafamda birleştirmeye çalışıyorum.
Votka, geyik eti ve salatalıkla dolu bir akşam içinokunacak bir kitap.
temayı geliştiriyor ve farklı MOSH disiplinlerinden yaklaşımları kafamda birleştirmeye çalışıyorum.
Afiyet olsun ve hafif bir akşamdan kalma)
Her ne kadar farklı şeyler olduklarını yazsalar da olasılıksal tahmine çok benziyor gibi görünüyor. Şu ana kadar anladığım kadarıyla konformal daha çok sınıflandırma odaklı, probabilistik ise regresyon odaklı.
Bir yerde dts arasında maksimum karı karşılaştırdığınızı hatırlıyorum. Ve belirli bir grafikte, maksimum karı elde etmek için hangi algoritmayı kullandınız? Optimizasyon yoluyla mı yoksa katı bir algoritma mı var?
Ve tek geçişli. Forumda bir yerde.
Yemeğinizin tadını çıkarın ve hafif bir akşamdan kalma yaşayın)
Her ne kadar farklı şeyler olduklarını yazsalar da, olasılıksal tahmine çok benziyor gibi görünüyor. Şu ana kadar anladığım kadarıyla, konformal sınıflandırma için daha uzmanlaşmış ve regresyon için olasılıksal.
Teşekkürler :) evet, benzer. Sınıflandırma veya regresyonun önemli olmadığını yazıyorlar. Doğrulama ağında karşılaştırma yoluyla tahminler için tahminlerin nasıl elde edileceği açıktır ("Endüktif" durumunda, yani daha hızlı ve daha basit bir yol). "Transductive" de az çok açıktır, ancak çok yavaştır çünkü örneklemdeki örnek sayısı kadar modelin eğitilmesini gerektirir. CV gibi aslında benim de yaptığım ara varyantlar da var.
Makaleden nihai modellerin nasıl eğitildiğini, neyin nerede ikame edildiğini tam olarak anlamadım. Yine kozula'daki gibi model ağırlıklarının düzeltilmesi, kalibrasyonu (örnek ağırlıklandırma) veya başka bir şey yoluyla. Ya da en olası belirteçler değerlendirmeden sonra modele yerleştiriliyor. Ben sadece bu amaçla ikinci modeli kullandım, bu da kötü örnekler üzerinde işlem yapmayı yasaklıyor.