Ticarette makine öğrenimi: teori, pratik, ticaret ve daha fazlası - sayfa 2268
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
nasıl bilmiyorum (((
5k tren
40k testi
Uygulamak için kriterimi hmm ile deneyin, teorik olarak çalışan modeller bulmak daha iyi olmalı
I ve benzeri R ^ 2 seçiyorum
aynı krivulki elde edilir, sadece daha iyi)
her şey her zamanki gibi, sadece ortalama dikkate alınarak işaretler. İlginç olan tamamen farklı bir işaretleme var
Geçenlerde, ağın ağırlıklarını klasik yönteme göre ayarlamak ve ardından eğitimle ince ayar yapmak için ilginç bir fikrin olduğu bir kitap yayınladım. İlginç bir şekilde, denetimli öğrenme ile pekiştirmeyi birleştirmenin yolları vardır.
Geçenlerde, ağın ağırlıklarını klasik yönteme göre ayarlamak ve ardından eğitimle ince ayar yapmak için ilginç bir fikrin olduğu bir kitap yayınladım. İlginç bir şekilde, denetimli öğrenme ile pekiştirmeyi birleştirmenin yolları vardır.
bunların hepsi Mashka'nın süslü analogları
bunların hepsi Mashka'nın süslü analogları
Izgaralar, aynı filtrelerin yanı sıra doğrusal olmama ve parametre seçme yönteminde bir avantaja sahiptir.
Takviyeli öğrenme hakkında çok fazla olumsuzluk var. Arabalarda, öğretmenli ağlar, oyunlarda aynı şekilde daha iyi sonuçlar veriyor. Başlangıca yakın bir yerde yumurtlamayı eğitmek ve yeniden düzenlemek için seviyenin sonundan bir ızgara bile oluşturduk. Bir veri bilimcisinin deneyiminin karar vermesi de ilginçtir. Unity, özellikle ML için bir oyun yaptı ve bir şampiyonluk düzenledi. Ortalama bir insan 20. seviyeye ulaşır. Izgaralardaki en yeni 2 yöntemi aldık, onların yardımıyla ortalama olarak 4. seviyeye ulaştık. Ve şampiyonadaki uzmanlar insan düzeyinde sonuçlar gösterebildiler.
Izgaralar, aynı filtrelerin yanı sıra doğrusal olmama ve parametre seçme yönteminde bir avantaja sahiptir.
Takviyeli öğrenme hakkında çok fazla olumsuzluk var. Arabalarda, öğretmenli ağlar, oyunlarda aynı şekilde daha iyi sonuçlar veriyor. Başlangıca yakın bir yerde yumurtlamayı eğitmek ve yeniden düzenlemek için seviyenin sonundan bir ızgara bile oluşturduk. Bir veri bilimcisinin deneyiminin karar vermesi de ilginçtir. Unity, özellikle ML için bir oyun yaptı ve bir şampiyonluk düzenledi. Ortalama bir kişi 20. seviyeye ulaşır. Izgaralardaki en yeni 2 yöntemi aldık, onların yardımıyla ortalama olarak 4. seviyeye ulaştık. Ve şampiyonadaki uzmanlar insan düzeyinde sonuçlar gösterebildiler.
bir HYIP RL vardı, çoktan geçti .. şimdi transformatörler ve GAN'lar trendde
bir HYIP RL vardı, çoktan geçti .. şimdi transformatörler ve GAN'lar trendde
Beyinler trend oluyor! tüm algoritmaları bilen ve belirli bir görev için belirli bir algoritmayı nasıl uygulayacağını bilen ve trendleri takip etmeyen ....
GO'da kazanmanız gerekiyorsa hayır. Siz bu çeteler misiniz? ve eğer süsen sınıflandırılırsa, o zaman hayır. RL var mı?
her şeyin yeri var!
Beyinler trend oluyor! tüm algoritmaları bilen ve belirli bir görev için belirli bir algoritmayı nasıl uygulayacağını bilen ve trendleri takip etmeyen ....
GO'da kazanmanız gerekiyorsa hayır. Siz bu çeteler misiniz? ve eğer süsen sınıflandırılırsa, o zaman hayır. RL var mı?
her şeyin yeri var!
işte sınırlı ufkunuz ve nerede ne ve neden hayal edemiyorsunuz
bir HYIP RL vardı, çoktan geçti .. şimdi transformatörler ve GAN'lar trendde
Gana, denemek için yapay veriler oluşturmak için ilginç
İyi için bu çerçeveye hakim olmak gerekli olurdu, o zaman her şey çok daha hızlı gidecek.Gana, denemek için yapay veriler oluşturmak için ilginç
İyi için bu çerçeveye hakim olmak gerekli olurdu, o zaman her şey çok daha hızlı gidecek.Silahımı yazdım, karmaşık bir şey yok. Gerçek tekerrür etmez, onu yeniden yapmak gerekecektir.
Torch'ta Örnek
işte başka bir örnek