Ticarette makine öğrenimi: teori, pratik, ticaret ve daha fazlası - sayfa 400
![MQL5 - MetaTrader 5 müşteri terminalinde yerleşik ticaret stratejileri dili](https://c.mql5.com/i/registerlandings/logo-2.png)
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
Her ağın işleyişini ayrı ayrı çözüyorum. Ve çıktılarından ne elde edileceği bir zevk meselesidir)
Bu arada, dosyanızdaki koda bakıyorum - makaledeki gibi olmayan farklı bir formül var, yani. n
Yani belki 3 girdi değil (orijinal formüle göre), ama yine de 8 ... ta ki yeni formülün özünü anlayana kadar.
yanlış yazıyı okuyorsun :)
Bunlar farklı işler. Onları yemene gerek yok.
bir değişkene
v0= falan falan falan
v1 = falan falan
v2 = falan falan
v3= falan falan falan
v4= falan falan falan
v5= falan falan falan
v6 = falan falan
v7 = falan falan
giriş değerleri girilir. o zaman bütün bu şey fonksiyona beslenir
Reshetov:
VS İki sınıf karar ormanı ve lojistik regresyon:
Pekala, burada Reshetov'un zaferi sadece kuru
Reshetov:
VS İki sınıf karar ormanı ve lojistik regresyon
Pekala, burada Reshetov'un zaferi sadece kuru
Hard veri setini çalıştırırsanız, %72 genelleme gibi oldukça zayıf bir sonucum var, bu arada, attığım modeli alın, zaten HARD.mql dosyasından hesaplanmış ve karşılaştırın. Ve kuru galibiyet ne demek, itiraf ediyorum ruseltat'ı yorumlamak zor.
Hard veri setini çalıştırırsanız, %72 genelleme gibi oldukça zayıf bir sonucum var, bu arada, attığım modeli alın, zaten HARD.mql dosyasından hesaplanmış ve karşılaştırın. Ve kuru galibiyet ne demek, itiraf ediyorum ruseltat'ı yorumlamak zor.
Bu, eklenmiş olan soyulmuş bir tanesidir. Bkz. Gerçek pozitifler ve Gerçek negatifler alanları, ör. alış ve satış için başarılı bir şekilde tahmin edilenlerin sayısı, R. diğer modellere göre %45'e karşı %65 daha fazlasını başarıyla tahmin etti. Onlar. onun modeli kar verecek, diğerleri zarar verecekti.
Nöronu 10 girişe genişletirdim ...
Ancak kuralları 1024'e eklememiz gerekiyor:
r0 = (1 - A) * (1 - B) * (1 - C) * p0
r1 = (1 - A) * (1 - B) * C * p1
r2 = (1 - A) * B * (1 - C) * p2
r3 = (1 - A) * B * C * p3
r4 = A * (1 - B) * (1 - C) * p4
r5 = A * (1 - B) * C * p5
r6 = A * B * (1 - C) * p6
r7 = A*B*C*p7
.....
r1023=
Korkunç geldi :D
Korkunç geldi :D
Khe, khe .... gerçekten görünüyor, hatta korkutucu diyebilirim .....
Korkunç geldi :D
Umarım manuel olarak derlenmemiştir? Peki ya döngülerde? Manuel olarak - bir saatten fazla sürer ...
Elle, bence hata yapabilirsin ...
Korkunç geldi :D
Bu korkutucu ve biraz işe yaramaz, çünkü optimize edicide çok uzun zaman alacak :) bulutta hala yapabilirsiniz