Ticarette makine öğrenimi: teori, pratik, ticaret ve daha fazlası - sayfa 3358
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
Bu konu Porksaurus, Matemat, Granite ve Metadriver zamanında tartışılmıştı, yani uzun zaman önce.
Bu konuyu görmedim, belki de kaçırmışımdır (eskiden daha çok Cyberpawk okurdum). Belirli sayısal değerler yerine çıktı olarak olasılık dağılımları üreten modellerle ilgili. Bunun tamamen yeni bir yaklaşım olduğunu söylemiyorum, ancak son yıllarda bu konuya olan ilgide gözle görülür bir artış var.
Pek çok girişim oldu, ancak bunların halka açık başarılı sonuçlarını bilmiyorum. Yapılan en basit şey, tek bir nöronun çıktısını [-1.0;1.0] aralığında bir satış/alış olasılığı olarak ele almaktır, bundan iyi bir şey çıkmadı, bir eşik uygulamak yardımcı olmuyor.
Başka bir şey de, nöron çıktılarının dağılımını bir olasılık olarak uygulamak mümkündür, ancak bunu kimsenin yaptığını görmedim. Örneğin, eğitim sırasında ağ çıkış nöronunun aynı satma/alma sinyalleri için, değerlerin dağılımı çok farklı olabilir, bu nedenle OOS üzerindeki davranış farklı olacaktır.
Ayrıca, uzun zaman önce, çizginin kırılmadan, tabii ki yayılmadan gittiği ve girdiye farklı zaman dilimlerinden basit mashka artışları verildiği, OOS'taki eğitim ve davranış grafiklerini gösterdim. Ve burada bazı dahiler aniden yayılmanın OOS üzerindeki davranışı etkilediğine dair "parlak" bir sonuca vardılar.
Pek çok girişim oldu, ancak bunların halka açık başarılı sonuçlarını bilmiyorum. Yapılan en basit şey, tek bir nöronun çıktısını [-1.0;1.0] aralığında bir satma/alma olasılığı olarak ele almaktı, bundan iyi bir şey çıkmadı, bir eşik uygulamak yardımcı olmuyor.
Başka bir şey de, nöron çıktılarının dağılımını bir olasılık olarak uygulayabilmenizdir, ancak bunu yapan birini görmedim. Örneğin, eğitim sırasında ağın çıkış nöronunun aynı satma / satın alma sinyalleriyle, değerlerin dağılımı çok farklı olabilir, bu nedenle OOS üzerindeki davranış farklı olacaktır.
Ayrıca, uzun zaman önce OOS üzerindeki eğitim ve davranış grafiklerini göstermiştim, burada çizgi kırılmadan, tabii ki yayılmadan ilerliyordu ve girdiye farklı zaman dilimlerinden basit mashka artışları verildi, temel. Ve burada bazı dahiler aniden yayılmanın OOS üzerindeki davranışı etkilediğine dair "parlak" bir sonuca vardılar.
Yine de sınıflandırma, çıktı dağılımının ayrık olduğu ve bu nedenle her şeyin olağan "nokta", sayısal MO problemine indirgenmesinin nispeten kolay olduğu nispeten basit bir özel durumdur.
Çıktının bir sayı değil, herhangi bir (elbette makul sınırlar dahilinde) dağılım olduğu modellerle daha geniş bir yaklaşım ilginçtir. Güvenilirlik teorisinde (ömür dağılımının incelendiği) veya olasılıksal hava tahmininde (örneğin olası yağış miktarı için bir olasılık dağılımının oluşturulduğu) kullanılan MO buna bir örnektir.
...
Çıktının bir sayı değil, herhangi bir (elbette makul sınırlar dahilinde) dağılım olduğu modellerle daha geniş bir yaklaşım ilginçtir. Buna örnek olarak güvenilirlik teorisinde (yaşam süresi dağılımının incelendiği) veya olasılıksal hava tahmininde (örneğin olası yağış miktarı için bir olasılık dağılımının oluşturulduğu) kullanılan MO verilebilir.
Eğitim sırasında bir olasılık dağılımı oluşturmak, eğitimden sonra değil.
Ve eğitimden sonra, herhangi bir şey yapmanın ne anlamı var? Varsayımsal bir makine aptalı, eğitimden sonra bir tornavida ile cımbızlanırsa yeni bir bilgi edinmeyecektir.
Yukarıdaki örneği zaten tanımlamıştım. OOS'u geçen bir sınıflandırıcı var, ancak getiriler 60/40 dağıtılıyor. Hoşunuza gitmiyor, karar eşiğini yükseltiyorsunuz ama durum değişmiyor, hatta bazen daha da kötüleşiyor. Bunun neden böyle olduğu konusunda kafanızı kaşıyorsunuz.
Açıklama verilmiştir: çünkü gerçek olasılık tahmini durumunda durum değişmelidir.
Bir çözüm verilmiştir.
Bu Karpov gibi moronları nasıl buluyorsun?
Adamın kafası karmakarışık. Adam tutarlı düşünmekten aciz. Sadece ürkütücü!
İlk dakikalardan itibaren basitçe sınıflandırıcının olasılık vermediğini söylüyor. Peki sınıflandırıcının verdiğini kullanmadan olasılığı nereden bulabilirsin?
Bu Karpov gibi moronları nasıl buluyorsun?
Adamın kafası karmakarışık. Adam tutarlı düşünmekten aciz. Bu çok ürkütücü!
Siz de mi mush'ınızla birlikte İngiltere'ye çalışmaya davet edildiniz? )
Adamın hiç umurunda değil, gayet iyi gidiyor.
Meseleyi anlamamak != yanlış anlamak. Bunlar biraz farklı formasyonda insanlar, muhtemelen sorun da bu.
Konunun yeni bir kana ihtiyacı olduğu uzun zamandır ortada. Ben de zaten bir oldfag'im. Yeniler gelecek ve gösterecek, tabii forum sonunda küflenmezse.
İşin en kötü yanı, yaşla birlikte beyinde ne gibi değişiklikler olduğunu ve insanların neden bu şekilde değil de bu şekilde düşündüğünü anlıyor olmam. Bu apaçıklık bazen komik oluyor ama bundan kaçış yok.
Yulaf lapanızla birlikte İngiltere'de de çalışmaya davet edildiniz mi? )
Adamın hiç umurunda değil, gayet iyi gidiyor.
Fikri anlamamak != doğru koymamak. Bunlar biraz farklı bir formasyona sahip insanlar, muhtemelen sorun da bu.
Konunun yeni bir kana ihtiyacı olduğu uzun zamandır aşikâr. Ben de zaten bir oldfag'im. Yeniler gelecek ve kendini gösterecek, tabii forum sonunda küflenmezse.
En kötüsü de yaşla birlikte beyinde ne gibi değişiklikler olduğunu ve insanların neden bu şekilde değil de bu şekilde düşündüğünü anlıyor olmam. Bu apaçıklık bazen komik oluyor ama bundan kaçış yok.
Bunun İngiltere ile ne ilgisi var?
Nitelikli bir kişi gibi görünüyorsunuz, ancak sürekli çöp kutusuna sürükleniyorsunuz.
Çok nadiren esasa ilişkin tartışıyorsunuz....