Ticarette makine öğrenimi: teori, pratik, ticaret ve daha fazlası - sayfa 3307
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
Yani kimse bu testleri yapmayı düşünmedi mi?
Arıyordum)
https://www.mql5.com/ru/forum/86386/page1056#comment_8678465
Evet, ne çağlar geçti) Ne tür insanlardı onlar - Shurik, Koldun, ...)
Alexey Burnakov, Dr. Trader.
Biri yüzlercesine bedel...
Sonuçta,"biz bulduk" ifadesi de bir tür düşünce sürecini (yinelemeleri) ima etmektedir.
Nihai model, beyin mi yoksa bilgisayar iterasyonları mı olduğunu ve ikisi arasında bir fark olup olmadığını nasıl biliyor?
Bu soru Prado'nun makalesini okuduktan sonra ortaya çıktı
asıl mesele, modelin bazı parametrelerini optimize etmekten bahsediyorsak, optimumun 1000 veya 100 iterasyonda bulunabileceğidir. iterasyon sayısı arttıkça, bulma olasılığı da artar.
Daha önce, bulmak istediğiniz şeyin maksimum değerini veren bir tahmin kullanmanın çok önemli olduğunu söylemiştim. yanlış bir tahmin kullanmak kahve telvesini tahmin etmeye yol açar.
Alexey DQN'e rastladı ve Valera hakkında hikayeler yazmayı tercih ederek daha ileri gitmedi. DR tüccarı Alexander ile temasa geçti ve ikincisi onu mahvetti, çünkü birincisinin hiçbir fikri yoktu.
Tek karakter, bir şeyler anladığı belli olan ama çok gergin olan ve yakalanmak üzere olduğunu fark ettiğinde kaçan Büyücü'ydü.
İşin ilginç yanı, herkes R ile yazıyordu, bu yüzden hiçbir şey başaramadı, çünkü R zihni yok ederAşırı öğrenme, nadir görülen olayların ezberlenmesinden kaynaklanır. Bu fenomenler, neden ve sonucu açıklayan bir model olmadığı için tamamen istatistiksel olarak izole edilmiştir.
Aynı zamanda, bir kayıp her zaman modelin aşırı eğitildiği anlamına gelmez.
asıl mesele, modelin bazı parametrelerinin optimizasyonundan bahsediyorsak, optimumun 1000 iterasyonda ve 100 iterasyonda bulunabileceğidir. artan iterasyon sayısı ile bulma olasılığı basitçe artar.
Daha önce, bulmak istediğiniz şeyin maksimum değerini veren böyle bir tahmin kullanmanın çok önemli olduğunu söylemiştim. yanlış bir tahmin kullanmak, kahve telvesini tahmin etmeye yol açar.
Sorumun özünü bile anlamamışsınız.
Sorumun özünü bile anlamamışsın.
Ben başka bir şeyden bahsediyordum, Alexei başka bir şeyden.
ve düşüncemin olduğu gibi kabul edilmesini beklemiyordum.
İhtiyacınız olan parametre setinin tüm varyantların eksiksiz bir setinde bulunduğunu düşünün. şimdi tahminin ne olması gerektiğini düşünün, böylece herhangi bir sayıda iterasyonda sadece ve tam olarak bu seti bulmak mümkün olacaktır. eğer uyum iterasyonların büyümesiyle artarsa, bu yanlış bulunan setin değil, yanlış tahminin kullanıldığı anlamına gelir.
Ben bir şeyden bahsediyordum, Alexei başka bir şeyden bahsediyordu.
Ve ikisi de yanlış şey hakkında.
Önce makaleyi, sonra çoklu test sorununu, sonra da sorumu tekrar okuyun.
böylece herhangi bir sayıda yinelemeyle sadece bu seti bulabilirsiniz.
Eski şarkı!
Kimsenin bu sete ihtiyacı yok. Ve test cihazındaki optimizasyon tam da böyle benzersiz bir set arıyor ve çok sayıda "optimizasyoncu", bir dizi set bulmaya çalışabileceğiniz "iki boyutlu diyagrama" dikkat etmeden bu tek parametre setiyle tatmin oluyor, yani bir maksimum değil, bir plato bulmaya çalışıyor.
Ve iki boyutlu diyagramda soluk veya beyaz kareler arasında yeşil bir ada gibi görünen optimal set, aşırı eğitime işaret eder, yani çok optimal olan, ancak bir daha asla karşılaşılmayacak olan bazı özellikler çıkarılır, buna aşırı eğitim denir.
Ve ikisi de yanlış şey hakkında.
Makaleyi okuyun, sonra çoklu test sorununu, sonra da sorumu tekrar okuyun.
Nasıl isterseniz, ısrar etmiyorum.