Ticarette makine öğrenimi: teori, pratik, ticaret ve daha fazlası - sayfa 2976
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
Belki, ama ben orada balık göremiyorum. Ben nicelleştirmeyi hiç kullanmıyorum. Yüzen verileri keşfetmeyi tercih ederim.
Anladığım kadarıyla, "niceleme" (histogramlar) hızlandırma için bousting'de kullanılıyor, böylece bölmeler için daha az varyant var. Eğer öyleyse, çözüm evrenselliği açısından iyidir, ancak belirli bir durumda kötü olabilir - gerçek sınır kaybolabilir.
Anladığım kadarıyla, "niceleme" (histogramlar) bousting işlemini hızlandırmak için kullanılıyor, böylece bölmeler için daha az değişken oluyor. Eğer öyleyse, çözüm evrenselliği açısından iyidir, ancak belirli bir durumda kötü olabilir - gerçek sınır kaybolabilir.
Evet, bu doğru. Hızlanır ve düzenlemeye atfedilebilir. Ama aynı zamanda tam bölünmeyi de kaybeder.
Belki, ama ben orada balık göremiyorum. Ben nicelleştirmeyi hiç kullanmıyorum. Yüzen verileri keşfetmeyi tercih ederim.
Bana inanmadığınız için üzgünüm.
Örneğinizin etkinliğini gösterebilir, öğrenme eğrisini karşılaştırabilirim.
Evet, bu doğru. Hızlanır ve düzenlemeye atfedilebilir. Ama aynı zamanda tam bölünmeyi de kaybeder.
Geçmişe doğru bölünme. Tahmin değerleri dağılımının doğası biliniyorsa, nicelleştirme karakteristik istikrarlı davranışa sahip aralığı tam olarak seçebilir. Ticaret için bu sadece önemlidir.
Geçmişe doğru bölünme. Tahmin edici değerlerin dağılımının doğası biliniyorsa, nicelleştirme karakteristik istikrarlı davranışa sahip aralığı tam olarak seçebilir. Ticaret için bu sadece önemlidir.
Nicelleştirmede bu sadece bir sayaç + çiftlerin atlanmasıdır. Niceleme, hedef fonksiyon üzerinde herhangi bir kontrol olmadan gerçekleşir.
.
Hedef üzerinde eğitimli bir ağaç kararlılık vermiyorsa (veya çok zayıf kararlılık veriyorsa), hedefle hiçbir ilişkisi olmayan bir sayaç bunu nasıl verecektir? Sadece rastgele ve bazen rastgele iyi segmentler, ki bunlar zamanla böyle olmaktan çıkacaktır.
Aralıkları/bölünmeleri arama görevi eğitim sırasında bir ağaç tarafından çözülür. En azından satırları hedefe göre ayıran anlamlı bir formül vardır.
Nicelleştirmede bu sadece bir sayaç + çiftlerin atlanmasıdır. Niceleme, hedef fonksiyon üzerinde herhangi bir kontrol olmadan gerçekleşir.
.
Hedef üzerinde eğitimli bir ağaç kararlılık vermiyorsa (veya çok zayıf kararlılık veriyorsa), hedefle hiçbir ilişkisi olmayan bir sayaç bunu nasıl verecektir? Sadece rastgele ve bazen rastgele iyi segmentler, ki bunlar zamanla böyle olmaktan çıkacaktır.
Her tahminci için sayısal tablolar seçilmelidir. Şanslı bir rastgelenin isabet ettiğini varsayarsak, tanımlamak istediğim şey bu. Rastgele ya da değil. 100 güvenilirlikle değil, ancak rastgeleliğin %30'unu ortadan kaldırarak bile eğitilmiş modelin kalitesini artırabilirsiniz.
Ağaçların dezavantajı olan açgözlülüğü azaltması gereken bölünmüş tahmin fonksiyonumu (algoritma) geliştiriyorum.
Elbette garip, yıllardır bu konu üzerinde çalışıyorum, farklı örneklerle çok sayıda deney yaptım, yaklaşımın etkinliği hakkında istatistiklerim var, yöntemin işe yaradığını söylüyorum, ancak güvensizlikle karşılaşıyorum.
Her tahminci için kuantum tabloları seçilmelidir. Diyelim ki şanslı bir rastgele isabet - tespit etmek istediğim şey bu. Rastgele ya da değil.
Hedef, niceleme noktasının seçiminde yer almıyorsa, hedefe göre nasıl rastgele OLMAYABİLİR? Sadece rastgele.
Hedef, niceleme noktasının seçiminde yer almıyorsa, hedefe göre nasıl rastgele OLMAYABİLİR? Sadece rastgele.
Rastlantısaldır, ancak örüntü rastlantısal değildir. Yani gelecekte de devam edecektir. Tahmin aynı hedefi dikkate alır.
Öte yandan, hiç kimse hedefi dikkate alarak tahmin ediciyi hemen kuantum segmentlerine daha doğru bir şekilde bölmeyi engellemez.Öte yandan, hedefi dikkate alarak tahmin ediciyi bir kerede kuantum segmentlerine daha doğru bir şekilde bölmeyi kimse engellemez.
Ağacın görevi en iyi bölme noktasını bulmaktır, böylece hedef sağ ve sol bölümlerin sınıflarının saflığı maksimize edilir.
Niceleme sırasında saflığı tahmin etmek mi istiyorsunuz? Esasen ağacın daha sonra yapacağı şeyin aynısını yapmak istiyorsunuz. Nicelleştirmeyi kapatırsanız istediğinizi elde edersiniz. Ağaç, hedef göz önüne alındığında en iyi bölme noktasını seçecektir.
Ağacın görevi, hedef sağ ve sol sınıfların saflığının en üst düzeye çıkarılması için en iyi bölme noktasını bulmaktır.
Niceleme sırasında saflığı tahmin etmek mi istiyorsunuz? Esasen ağacın daha sonra yapacağı şeyin aynısını yapmak istiyorsunuz. Nicelleştirmeyi kapatırsanız istediğinizi elde edersiniz. Ağaç, hedef göz önüne alındığında en iyi ayırma noktasını seçecektir.
"En iyi "nin çoğu zaman en iyi seçim olmadığını açıklamaktan yoruldum.
Sorular yerine ifadeler.... sanki din yapıyormuşuz gibi