Ticarette makine öğrenimi: teori, pratik, ticaret ve daha fazlası - sayfa 1905
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
Başarılı sayı + Doğrudan ve hiperbalik değerlendirme işlevi arasındaki fark (azalmalı) + Toplam genelleme yeteneği + Son en yüksek genelleme yeteneği (kendim için teknik saçmalık)
Max, açıkçası insan değilsin , ama her şeyden önce kendin. Piyasada ana şeyin kendinizi aldatmamak olduğunu unutmayın ......
Aynen öyle yapıyorum ekmek yedirmeyin..
çünkü bu kümeleme ile hazırlanan veriler.. orada zaten her şey yolunda
Aynen öyle yapıyorum ekmek yedirmeyin..
Bakın Maxim, öncelikle hedef 0=2 kümesinde 1 ile 2 arasındaki sınıfları seviyelendirmem gerekiyordu.
Mv0[q] dizisinde, //10 sayısı ile gösterilen girdileri tam olarak göndermeniz gerekir.
İlk satırın bunları sırayla numaralandırdığı, biçimlendirilmiş bir eğitim dosyası ekleme. Biraz değil, anlayacaksın. Eh, stüdyodaki resmi bekliyorum ...
Bakın Maxim, öncelikle hedef 0=2 kümesinde 1 ile 2 arasındaki sınıfları seviyelendirmem gerekiyordu.
Mv0[q] dizisinde, //10 sayısı ile gösterilen girdileri tam olarak göndermeniz gerekir.
İlk satırın bunları sırayla numaralandırdığı, biçimlendirilmiş bir eğitim dosyası ekleme. Biraz değil, anlayacaksın. Eh, stüdyodaki resmi bekliyorum ...
Bana ne hataların olduğunu söyle
o zaman daha karmaşık bir veri seti atacağım, bu Pts. basit
Bir koda ihtiyacım yok, Reshetovskaya ile aynı şeye sahibim ama python'da. Hemen mql kodu verir.
seninki uzun süre değişmek zorunda kalacak, tembellik
Lütfen bana maksimum kârlı (mql4) bir siparişi nasıl bulacağımı söyleyin.
Çok teşekkürler.
Bana ne hataların olduğunu söyle
o zaman daha karmaşık bir veri seti atacağım, bu Pts. basit
Bir koda ihtiyacım yok, Reshetovskaya ile aynı şeye sahibim ama python'da. Hemen mql kodu verir.
uzun süre değişmek zorunda kalacaksın, tembellik
Dürüst olmak gerekirse, dosyanızı çalıştırırken skor hesabında bir hata yaptığımı düşündüm ama şimdi benimkini yükledim ve her şey yerine oturdu.
İkinci basamak sıfıra, üçüncüsü 100'e, dördüncü, ikincinin en az olduğu üçüncüyü sabitler. İşe yarayan gerçek bir strateji böyle görünür. Maxim'den attığın BU, bir göz atmayı öneriyor. Peki, sadece 24 bilinmeyen vektörün olduğu ve toplam sayısının 550 olduğu böyle bir bölümde bu kadar kaliteli bir model elde etmek mümkün değil. Bu resimde 58 vektörüm var ve kederle %87 seviyesine ulaşabilirim ( üçüncü şekil). Gerçek şu ki, gök yüksek bir sonuç elde edildiğinde, bu düşünmek için bir fırsattır. Peki ya sizden iyi öğrenirse, hato yeni veriler üzerinde çalışmayı bırakır. Önemli çünkü yeni veriler üzerinde çalışıyor ve hepsi bu değil .....
En üstteki hatalar yorumlanır, polinom fonksiyonlarını bu dosyadan çıkarırsınız, sadece sigmoid ve signum fonksiyonunu unutmayın, signum iki polinomu bir taahhüt haline getirir, sigmoit aktivasyon fonksiyonudur.
peki, böyle. 24 değil, sadece 12 özellik var
hatalarım var
>>> yazdır (train_score, " ", tst_score)
1.0 0.545454545454554
peki, böyle. 24 değil, sadece 12 özellik var
hatalarım var
>>> print(train_score, " ", tst_score)
1.0 0.545454545454554
Eh, elbette, hepsi kullanılmıyor. Her girdiyi eklemek süreyi iki katına çıkarır. Dört çekirdeğim maksimum 11 giriş çekiyor. Dosyanızı yukarıdan aşağıya optimize ettim....
Kısacası, açık, hala optimize edicisin .. Ne yazdığını hiç anlamıyorum))