Ticarette makine öğrenimi: teori, pratik, ticaret ve daha fazlası - sayfa 2479
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
Teşekkür ederim. Belki bu ıstırap değil, temel bilgi eksikliğimdir.
Bu, birden çok bağımsız değişken kümesi tek bir değişkene karşılık geliyorsa da doğru mudur?
Ne yazdığını da anlıyor musun?
Size katılıyorum, eğer aynı örnek birkaç durumu açıklıyorsa, mevcut herhangi bir algoritma ile sınıflandırma yaparken, n'nin durum sayısı olduğu yerde 1/n'ye yakın bir olasılık elde edeceğiz.
Ancak kesinlikle benzer örnekler yoktur, bir dereceye kadar benzerler. Soru, bu "benzerliğin" nasıl belirleneceğidir.
M5'te 3 ayda 100 örnek... ilginç... Eğitimden önce , ilk örnekten, ticaret yaparken kullandığınız kurallara göre örnekler mi seçiyorsunuz?
Kesinlikle benzer örnekler yok, haklısın, AMA vektörlerin yakınlık kavramı var ve iki vektör birbirine çok yakın ancak hedefin değerleri farklıysa bu da algoritmanın küçük bir bükülme yapmasına neden oluyor, bu, girdi vektöründe küçük bir değişiklik önemli bir değişiklik sonucuna yol açtığında, model kararlılığında bir azalmaya yol açar. Bu da iyi değildir, çünkü model girdi verilerine aşırı derecede duyarlı hale gelir ve bu nedenle daha sık hata yapabilir.
M5'te 3 ayda 100 örnek, sizi her çubukta değil, yalnızca analiz için bir koşulun oluştuğu belirli bir zamanda piyasayı analiz etmeye zorlayan temel strateji olan veri inceltme ile elde edilir. Neden bahsettiğim hakkında bir fikir edinmek için makalemi okuyun. Doğru, zaten oldukça eski ve orada fazla kullanmıyorum (daha ileri taşındım), ancak temel konseptte, orada her şey değişmeden kaldı !!!
İyi evet. Buna veri tutarsızlığı denir. 20 yıldır network yapıyorum ve bu dalı korudum diyebilirim. Ama neden soruyorsun?
Yine ne atıyorsun?? :))
Yoksa daha ilginç bir şeye mi geçtiniz? ))İyi evet. Buna veri tutarsızlığı denir. 20 yıldır network yapıyorum ve bu dalı korudum diyebilirim. Ama neden soruyorsun?
Yine ne atıyorsun?? :))
Yoksa daha ilginç bir şeye mi geçtiniz? ))Numara. basitçe hayır
Daha açık olamazdınız, aksi halde söylemek istediğiniz tam olarak açık değildir. Gerçekten hiç net değil :-)
RANDOM SERIES'e makine öğrenmesi yöntemleri uygulanırken, aynı girdi değişkenleri setinin aynı bağımlı değişkene karşılık gelmesi durumu pratikte oluşmaz. Bağımlı değişkenin farklı değerleri, en aza indirilmesi gereken bir tahmin hatası oluşturur.
TÜM bu konu, tahmin hatasını en aza indirmekle ilgili, yaşlı.
Temel gerçekler....
RANDOM SERIES'e makine öğrenmesi yöntemlerini uygularken,
neden rastgele?