Ticarette makine öğrenimi: teori, pratik, ticaret ve daha fazlası - sayfa 1490
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
Henüz izlemedim izin günü) Vaktim olursa yazarım, hafta sonu anlamında
paketler bakarken. Bence https://hmmlearn.readthedocs.io/en/latest/tutorial.html işinizi görecektir
mutlak
Sonra Viterbi algoritmasını alıp (veri testi) ortaya çıkarırsınız.
iki durum elde ediyoruz, bunun gibi görünmeli
karoch kase gerçek))
Belki bir şeyi karıştırıyorum, ama bu resimler çok uzun zaman önce belli bir Inokentii tarafından gösterilmemiş mi? Ve sonra gözetleme, sham blah, facepalm ile olduğu ortaya çıktı.
Durağan olmamaya neyin etki edeceğinden emin değilim .. ve yavaşsa Monte Carling bile zor
IMHO asıl sorun ölçekleme \ veri dönüşümü, döngü seçimidir. desenler tekrarlanırsa (yapay VR'de) doğrusal olmayan regresyon veya SVM bile iyi sonuçlar verir
onlar. çok uzak modellerin seçimi ile ilgili sorunlartamam konuyu canlandırmak için
Belki bir şeyi karıştırıyorum, ama bu resimler çok uzun zaman önce belirli bir Inokenty tarafından gösterilmedi ve sonra gözetleme, sahte falan, yüz avuç içi ile olduğu ortaya çıktı.
IMHO, benzer resimler sıradan Mashek kullanılarak elde edilebilir. Daha yakından bak.
Kampanya gerçekten maskotlardan daha iyi değil, ancak belirli bir alan için maskotları optimize edebilirsiniz ve daha da ani bir şekilde, evet, kâse tekrar kayıp gitti ...
Sadece haritanın rengi Inokentii'ninkine benziyor, bu nedenle ilişkilendirildi.IMHO, modları doğru seçerseniz bilgilendirici AR özellikleri elde edebilirsiniz.
Hala kafamı duvara vuruyorum mql'de nasıl yeniden yazılır, ancak bu, çöplerinizi çalışan modellere dönüştürecek eksik unsurdur.
https://www.quantstart.com/articles/market-regime-detection-using-hidden-markov-models-in-qstrader
Neden yeniden yaz? alglibe bakın
CMarkovCPD::~CMarkovCPD(void)
{
}
//+------------------------------------------------------------------+
//| DESCRIPTION: |
//| This function creates MCPD (Markov Chains for Population Data) |
//| solver. |
//| This solver can be used to find transition matrix P for |
//| N-dimensional prediction problem where transition from X[i] to |
//| X[i+1] is modelled as X[i+1] = P*X[i] |
//| where X[i] and X[i+1] are N-dimensional population vectors |
//| (components of each X are non-negative), and P is a N*N |
//| transition matrix (elements of are non-negative, each column |
//| sums to 1.0). |
//| Such models arise when when: |
//| * there is some population of individuals |
//| * individuals can have different states |
//| * individuals can transit from one state to another |
//| * population size is constant, i.e. there is no new individuals |
//| and no one leaves population |
//| * you want to model transitions of individuals from one state |
//| into another |
//| USAGE: |
//| Here we give very brief outline of the MCPD. We strongly |
//| recommend you to read examples in the ALGLIB Reference Manual |
//| and to read ALGLIB User Guide on data analysis which is |
//| available at http://www.alglib.net/dataanalysis/ |
//| 1. User initializes algorithm state with MCPDCreate() call |
//| 2. User adds one or more tracks - sequences of states which |
//| describe evolution of a system being modelled from different |
//| starting conditions |
//| 3. User may add optional boundary, equality and/or linear |
//| constraints on the coefficients of P by calling one of the |
//| following functions: |
//| * MCPDSetEC() to set equality constraints |
//| * MCPDSetBC() to set bound constraints |
//| * MCPDSetLC() to set linear constraints |
//| 4. Optionally, user may set custom weights for prediction errors |
//| (by default, algorithm assigns non-equal, automatically chosen|
//| weights for errors in the prediction of different components |
//| of X). It can be done with a call of |
//| MCPDSetPredictionWeights() function. |
//| 5. User calls MCPDSolve() function which takes algorithm state |
//| and pointer (delegate, etc.) to callback function which |
//| calculates F/G. |
//| 6. User calls MCPDResults() to get solution |
//| INPUT PARAMETERS: |
//| N - problem dimension, N>=1 |
//| OUTPUT PARAMETERS: |
//| State - structure stores algorithm state |
//+------------------------------------------------------------------+
Neden yeniden yaz? alglibe bakın
vay, veri analizinde mi yoksa çözücülerde mi? kılavuzda göremedim
vay, veri analizinde mi yoksa çözücülerde mi? kılavuzda göremedim
datanalisis - dosyanın kendisinde arama
başlıkta sitedeki örneklere bakın diyor ama sitede örnek yok
başlıkta sitedeki örneklere bakın diyor ama sitede örnek yok
Diğer dillerde onunla nasıl çalışılacağını biliyorsanız, o zaman benzetme yoluyla bu sürümü de kullanabileceğinizi düşünüyorum. G/Ç parametreleri benzer olmalıdır