Ticarette makine öğrenimi: teori, pratik, ticaret ve daha fazlası - sayfa 2496
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
Pratik uygulama ne zaman başlayacak?
kıçınızı sandalyeden kaldırdığınızda ve başvurmaya başladığınızda... ve bir ticaret için sinyaller isteyerek tüm şubeyi (onuncu kez) terörize etmeyin... - benim ticaretim sizin ticaretin değil! .. sizin uygulamanız benim baş ağrım değil ... - nasıl istersen ve nasıl görüyorsan öyle kullan
kıçınızı sandalyeden kaldırdığınızda ve başvurmaya başladığınızda... ve bir ticaret için sinyaller isteyerek tüm şubeyi (onuncu kez) terörize etmeyin... - benim ticaretim sizin ticaretin değil! .. sizin uygulamanız benim baş ağrım değil ... - nasıl istersen ve nasıl görüyorsan öyle kullan
... hakkında konuşuyor ...
önceki tüm trollemelerinizin ve kabalıklarınızın sizin için bir Tepkiye dönüştüğünü ve size cevap vermemenin Sonuçlarının - karşılığında yapıcı bir şey getirmiyorsunuz ... ve kimsenin sizin için piyasa girdileri oluşturmak zorunda olmadığını söylüyor (çünkü siz Küstahlık ve yetersizlikten başka bir şey yapmayı bilmiyorum)
önceki tüm trollemelerinizin ve kabalıklarınızın sizin için bir Tepkiye dönüştüğünü ve size cevap vermemenin Sonuçlarının - karşılığında yapıcı bir şey getirmiyorsunuz ... ve hiç kimsenin sizin için piyasa girdileri oluşturmak zorunda olmadığını söylüyor (çünkü siz Küstahça almaktan, yalvarmaktan ve yetersizlikten başka bir şey yapmayı bilmiyorum)
Örnekler mümkün mü?
ve zamanım için yalvarmak işe yaramayacak ... şubede 0 yaşındasın (önceki ~ 3000 sayfaya bakın)
ve kendime dilenme zamanım işe yaramayacak... sen 0 daldasın
Pratik uygulama ne zaman başlayacak?
bu arada tensorflow.keras ( Evgeny Dyuka gibi) - o zaman
SKLearn daha ilginç görünüyor - Makine öğrenimi sonuçlarının yorumlanması (belki çok iyi bir kütüphane değil, ancak değerlendirme mantığı verilmiştir)
ps
sen koymadın...
mantığın içine ... bir özelliğin bir faktöre bağımlılığını açıklayan bir formülün eksikliğini gidermek gerektiğinde NN kullanılır ... ağırlıklandırma kullanılır ... ama aynı zamanda - önce ve sonra NN, standart/klasik bir stat çalışır. işleme ... örneğin, yalnızca PDF=F'(X)=dF(x)/dx'e sahip olmak (ancak popülasyon analizine ilişkin tüm sonuçlar PDF'ye göre yapıldığı için CDF'ye ihtiyacımız yok gibi görünse de) ve uçucu veriler -- Her şeyden önce, birlikte analiz edilebilmesi için dağılımları tekdüzeliğe getirmem gerekiyor - ve burada ağırlıklandırma yardımcı olacaktır (burada matematik için uğraşmıyorum) ... ama analizin kendisinin yapacak hiçbir şeyi yok NN ile ilgili sonuçlar (ns) ile yapın. .. böyle bir değerlendirme kaba olabilir, ancak klasik istatistik de kusurludur (örneğin, artışların logaritmasının kullanılması kendi içinde bir eğilim ortaya çıkarır. sonuçlara - tamamen matematiksel bir kusur) ... ve herhangi bir modelin Varsayımları vardır ...
piyasa katılımcıları tahminleri beklemezler, ancak risk ve oynaklığı değerlendirirler ve alım satım (ve korunma) kararlarını buna dayalı olarak verirler ... sadece bu analizde 2 değişken faktör vardır - oynaklık ve zaman penceresi - ve NN yardımcı olur numuneleri tek bir statüde ortak analiz etme olasılığı için tek biçimliliğe getirin (ancak GARCH da kullanılabilir). Modeller ve ufku belirlemeye yardımcı olur ... matın olmadığı anlarda. formüller ve gerekli değil (bu dünyadaki her şey değişir) ... ancak tartarak, tartarak ve tekrar tartarak (k-l regresyonuna sıkıştırma uğruna) - onu tek bir stat modelinde ortak analiz olasılığına getirmek ve tercihen hiç gürültüsüz veya en azından minimizasyonu ile ...
Bir Gauss için mantık Bayes çıkarımı akılda tutulmaya değerdir ...
asıl mesele, sinir ağının böyle bir mimarisini inşa etmektir, böylece sinir katmanlarından geçerken, çıktıya giden yolda varyans artmaz ... IMHO (zaten varsa neden biriktirin? olduğu gibi mevcut - retorik bir soru) ... ve sonra klasik istatistik mantığı ... ve çok derin bir tarihte bile, sağlam anların niteliksel bir analizi için yeterli örnek yok (hayatta her şey olur) ... muhtemelen , Mihail Marchukajtes sınıflandırma modelinde aykırı değerler olabilir... (onlarla nasıl başa çıkacağınızı düşünmeniz gerekir?)
şimdiye kadar IMHO'm ... import scipy.stats'a istatistik olarak bakacağım
ps
bağlantı için teşekkürler
Aşağıdaki " NA, örnekleri tekdüzeliğe getirmeye yardımcı olur" ifadenizle biraz kafam karıştı. Neye benziyor?
Ayrıca - " İnanıyorum ki asıl mesele, sinir ağının böyle bir mimarisini inşa etmektir, böylece sinir katmanlarından geçerken, çıkış yolunda dağılma artmaz ". Daha ayrıntılı ve daha spesifik olarak ne demek istediğinizi bir sorum var. Sadece bunda hiçbir şekilde yakalayamadığım bir sağduyu olduğunu düşünüyorum. Bu arada, fikirleri yaymaktan kaçınmak istiyorsanız, o zaman kişisel olarak gidelim, aynısını paylaşmaktan ve görüşlerinizi duymaktan memnuniyet duyarım. Bize güvenilir bir sonuç vermeyen Millet Meclisi olmadığı konusunda bazı düşüncelerim var, ancak ağaçlar için ormanı görmüyoruz. Bunun nasıl atlanabileceğine dair fikirler (sırasıyla kodla yapılan deneyler) var.
. Ya da bir şeyi kaçırdıysam açıkla. Sadece daha kolay, aksi takdirde belirtilen noktaya gelmek için bir sonraki mesajınızla yaklaşık 15 dakika oturdum)))
Jason Brownlee (Python ile Derin Öğrenme ve Makine Öğrenimi için İstatistiksel Yöntemler kitabının yazarı) -
- Yeni Başlayanlar Tarafından Yapılan 3 Hata:
1. Uygulayıcılar İstatistikleri Bilmiyor
2. Uygulayıcılar Yanlış İstatistikleri İnceliyor
3. Uygulayıcılar İstatistikleri Yanlış Yoldan İnceliyor
o zaman verilen özelliklerden herhangi biri önemlidir, sıralamada hangi yeri işgal ederse etsin, özellikle çok fazla olmadığı için ve onları SKLearn olmadan önem derecesine göre sıralayabilirim.
farklı koşullar altında, farklı işaretler önem kazanır ... ancak onları momentumda doğru bir şekilde sıraladığınızdan eminseniz, o zaman bir AI'sınız (hangi doğrulukta ve hangi hatayla bilmiyorum) ...
Girdi olarak ne verilecek - kendiniz karar verin, kendiniz test edin, hipotezlerinizi kendiniz test etmeyi unutmayın (Student's t-testi scipy modülünün istatistik sınıfındadır) ... genel olarak, nöronlar aşağıdakiler için uygun bir araçtır. istatistikte büyük örneklerle çalışmanın zorluklarının üstesinden gelmek, ancak bunlar stat'ın yerini almıyor. mantık, ama onu uygula... örnek olması gerektiği anlayışı dahil. temsili ve tavandan değil (numunelerin niceliği ve kalitesi [heterojenliği] dahil) ... bunun gibi bir şey