Ticarette makine öğrenimi: teori, pratik, ticaret ve daha fazlası - sayfa 3027
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
Bir kerede bir doğrulama botu oluşturmayı ve gerekli kuralları bir test cihazı / optimize edici aracılığıyla kontrol etmeyi düşünüyorum
Yaprak seçimini python'da yapmak daha iyidir ve son model - bunu terminalde yapabilirsiniz. Ancak kuralları terminale aktarmanız gerekecek, ki bu da o kadar kolay değil. Bu yüzden her şeyi python'da yapmak daha iyidir - bir anlamda daha az doğru olsa bile, ancak süreç baştan sona görülebilir. Bu sadece şimdilik bir deney....
Kuralları neden güçlendiriciye koyarsın ki?
Yazdım, onları bir araya getirmenin bir yolu. Esasen ağırlıklar verin ve tutarsızlıkları ortadan kaldırın. En iyi örnekleri belirleyin.
Basit bir ağaç kullanabilirsiniz. Ya da kendiniz toplayıp ağırlıklar verebilirsiniz. Bu yöntemlerin hepsini denedim.
Sizin başka bir fikriniz var mı?
Python'da yaprakları ve son modeli seçmek daha iyidir - bunu terminalde yapabilirsiniz. Ancak kuralları terminale aktarmanız gerekecek, ki bu da o kadar kolay değil. Bu yüzden her şeyi python'da yapmak daha iyidir - bir anlamda daha az doğru olsa bile, ancak süreç baştan sona görülebilir. Bu sadece şimdilik bir deney....
Kuralları taşımanın bir maliyeti yok.
Python'da metriklere göre seçim, belki onlar için bir test cihazı yaparım.
Pek çok şey yapabilirsiniz. Ahşap modeller aracılığıyla, doğrusal modeller aracılığıyla, boustings aracılığıyla.
+ En etkili olanlardan biri olan uzlaşmalar yoluyla işaretlerin üretilmesi. Ama sayması uzun zaman alacaktır. Bu sizin nicelleştirmenizin otomatik bir analogudur.
Yazdım - onları bir araya getirmenin bir yolu. Esasen ağırlıklar verin ve tutarsızlıkları ortadan kaldırın. En iyi örnekleri belirleyin.
Basit bir ağaç kullanabilirsiniz. Ya da ağırlıkları kendiniz toplayıp dağıtabilirsiniz. Uygulamak için bu yöntemlerin hepsini denedim.
Başka bir fikriniz var mı?
Kuralları değiştirmenin bir maliyeti yok.
Metriklere göre Python seçimi, belki onlar için bir test cihazı yaparım.
Yapabileceğiniz pek çok şey var. Ahşap modellerle, doğrusal modellerle, boustinglerle.
+ özellik üreteci, en verimli olanlardan biri olan harmanlamalar aracılığıyla. Ancak sayması uzun zaman alacaktır. Bu sizin nicelleştirmenizin otomatik bir analogudur.
"Harmanlama" nedir?
Kural Başına İstatistik bu sorunu şu şekilde çözer
Tutarsızlıkları gidermek ve karşılıklı doğrusal olmayan bağımlılıkları ortaya çıkarmak için ağaç modeli. Bu, tek bir ağaçtan değil, birçok farklı ağaçtan yapraklar kullanmakla ilgilidir.
Çelişkileri ortadan kaldırmak ve karşılıklı doğrusal olmayan bağımlılıkları ortaya çıkarmak için ağaç modeli. Bu, tek bir ağaçtan değil, birçok farklı ağaçtan yapraklar kullanmakla ilgilidir.
Bu kurallar model için sadece ikili nitelikler mi?
Bu doğru.
"Uzlaşmalar" nedir?
konvolüsyonlar, konvolüsyonel çekirdekler.
konvolüsyonel çekirdek dönüşümü