Ticarette makine öğrenimi: teori, pratik, ticaret ve daha fazlası - sayfa 2130
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
Dakikalar olmadan antrenmana başladım - göreceğiz.
Ayrıca 1/4 bar zamanı kullanıyorum - saat, 4 saat, gün.
Genel olarak, ahşap modellere daha önce mümkün olduğunca bölünen birçok girdi verilmesi gerektiği ortaya çıktı, yani. mümkün olan en az sayıda uygun bölmeye sahip olmalıdır.
Genel olarak, ahşap modellere daha önce mümkün olduğunca bölünen birçok girdi verilmesi gerektiği ortaya çıktı, yani. mümkün olan en az sayıda uygun bölmeye sahip olmalıdır.
Kuantizasyonu kendiniz yaparsanız, evet, ancak otomasyon da orada yerleşiktir.
Yukarıdaki histogramlarda, bunlar tahminci başına sadece farklı sayıda kuantumdur, nihai sonucu nasıl etkilediklerini görebilirsiniz.
Değerli bilgi dizilerini ayrı bir öngörücü kuantum biçiminde çıkarırsanız, bu çizgiyi ikili bir özellik olarak kodlayabilir ve ayrı olarak gönderebilirsiniz.
Genel olarak, ahşap modellere daha önce mümkün olduğunca bölünen birçok girdi verilmesi gerektiği ortaya çıktı, yani. mümkün olan en az sayıda uygun bölmeye sahip olmalıdır.
Bakiye - Dakikalı T1 ve dakikasız T2 - ortalama sonuç: 3384/3126/3890
Hatırlama - ortalama puan: 0.0459/0.0424/0.0458
Hassasiyet - ortalama sonuç: 0.5216/0.5318/0.5389
Toplam T2'deki ortalama göstergelere göre, en kötü seçenek ortaya çıktı.
Tahmin edicilerin önemine ilişkin tabloyu açtım ve şaşırdım
Her nasılsa öğretim yöntemindeki son değişiklikleri beğenmedim, belki doğru yapmadım?
Açılan örnek
Ve bunu TimeHG sütununda gördüm - saatler var - benim hatam - tüm testleri yeniden yapmam gerekiyor.
Bakiye - Dakikalı T1 ve dakikasız T2 - ortalama sonuç: 3384/3126/3890
Hatırlama - ortalama puan: 0.0459/0.0424/0.0458
Hassasiyet - ortalama sonuç: 0.5216/0.5318/0.5389
Toplam T2'deki ortalama göstergelere göre, en kötü seçenek ortaya çıktı.
Tahmin edicilerin önemine ilişkin tabloyu açtım ve şaşırdım
Her nasılsa öğretim yöntemindeki son değişiklikleri beğenmedim, belki doğru yapmadım?
Açılan örnek
Ve bunu TimeHG sütununda gördüm - saatler var - benim hatam - tüm testleri yeniden yapmam gerekiyor.
Ve dakikalarla saatler kaldı
Böyle olmalı
TimeHG - görünüşe göre her şeyi devraldı, çünkü saatin geri kalanı kullanılmadı.Ve dakikalarla saatler kaldı
Böyle olmalı
İyi.
3 ay eğitim - tamamen denediğim eğlence uğruna - en başında eğitim. Tüm program 2014-2020.
Uzun bir süre alırsak vasat bir model elde ederiz. Bu durumda, tüm dönem için 3 aylık farklı süreler alabilirsiniz.
Burada, örneğin, eğitim dönemini görebilirsiniz - dinamiklerin olumlu olmasından önce ve sonra.
Mevcut gelecekler
Şah mat beklentisi gerçek kenelerde 6.15'i gösteriyor.
yeni bir modeli var
İlginç bir şekilde, farklıdırlar ve bu onların bir komitede bir araya getirilme potansiyelini verir. Burada beklenti matı 12.64'tür.
Aşağıda, eğitim penceresi numarasına bağlı olarak bir eğitim örneği de dahil olmak üzere hesaplanmış bir denge göstergesine sahip bir histogram bulunmaktadır - sayı ne kadar büyükse, zamanımıza o kadar yakın, örneğin 2014'ten Ekim 2020'ye kadar olduğunu hatırlatmama izin verin.
İlginçtir ki, bazı yerlerde kâr, maksimum değerden neredeyse iki kat düşer. Bu ne anlama geliyor - eğitimde daha gürültülü alanlar?
Ve dakikalarla saatler kaldı
Böyle olmalı
TimeHG - görünüşe göre her şeyi devraldı, çünkü saatin geri kalanı kullanılmadı.Bakiye - Dakikalı T1 ve dakikasız T2 - ortalama sonuç: 4209.70/2882.50/3889.90
Hatırlama - ortalama puan: 0.0479/0.0391/0.0458
Hassasiyet - ortalama sonuç: 0,5318/0.5168/0.5389
Tahmin Edicilerin Önemi
Ortalama olarak, dakikasız seçenek (T2) birleşir.
Bakiye - Dakikalı T1 ve dakikasız T2 - ortalama sonuç: 4209.70/2882.50/3889.90
Hatırlama - ortalama puan: 0.0479/0.0391/0.0458
Hassasiyet - ortalama sonuç: 0,5318/0.5168/0.5389
Tahmin Edicilerin Önemi
Ortalama olarak, dakikasız seçenek (T2) birleşir.
Dakikalar toplanır.
Hangisinin daha iyi olduğuna gelince, anlamadım - sinüs ve kosinüs şeklinde zaman mı yoksa sadece gün, saat, dakika sayıları şeklinde mi?
Sonuç nedir?
Dakikalar toplanır.
Hangisi daha iyi - sinüs ve kosinüs şeklinde zaman mı yoksa sadece gün, saat, dakika sayıları şeklinde mi?
Şimdiye kadar, T2'nin açıkça daha kötü olduğu ve sinüs ve kosinüsün eklenmesinin doğrusal zamanla aynı olmadığı sonucuna varabiliriz. Sayıların temsili, yani aralarındaki mesafe nedeniyle sonuçların farklı olduğunu düşünüyorum. Farklı mesafeler kümeleme ızgarasının oluşumunu etkiler - dolayısıyla tutarsızlıklar.
Şimdiye kadar, T2'nin açıkça daha kötü olduğu ve sinüs ve kosinüsün eklenmesinin doğrusal zamanla aynı olmadığı sonucuna varabiliriz. Sayıların temsili, yani aralarındaki mesafe nedeniyle sonuçların farklı olduğunu düşünüyorum. Farklı mesafeler kümeleme ızgarasının oluşumunu etkiler - dolayısıyla tutarsızlıklar.
Teorik olarak - bir ağaç için aynı olmalıdır.
Gün, saat ve dakika cinsinden farklı seçeneklerin sayısı sinüs ve kosinüslerdeki seçeneklerin sayısına eşittir. Ve orada ve orada 7 gün içinde dakikada bir değişiklikle 10080 farklı değer var.
Eğitim sırasında bir çeşit randomizasyon varsa, bu fark nedeniyle mümkündür.
Ne öğrettiler, katbust?
NS için sinüs ve kosinüs kesinlikle daha iyidir, çünkü Sırada 59 ve 1 dakika olacak, sayı gösteriminde mümkün olduğunca uzaktalar. Bunu anlamak için, bir ağacın birkaç ekstra bölme yapması gerekir, belki de derinlik kısıtlamaları için bu yeterli değildir.