Ticarette makine öğrenimi: teori, pratik, ticaret ve daha fazlası - sayfa 413
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
evet, muhtemelen 2'den fazla sınıfa sahip olmak için yaptılar .. o zaman muhtemelen daha fazla kümeleme olacak ve k-means gibi diğer yöntemleri kullanabilirsiniz :)
Genel olarak alım/satım sınıflandırması için etki alanı (-1; +1) olan aktivasyon fonksiyonu tanh olan bir nöron kullanmanızı tavsiye ederim.
Daha az veri, daha fazla görsel.
SoftMax, Evet, yalnızca sınıf sayısının herhangi bir olabileceği sınıflandırma için. İris çiçeklerini sınıflandırma görevini hatırlayın (bulun).
ANCAK tanh (veya alternatif olarak sin ) için sonuçların daha sonra grafikte bir gösterge olarak görüntülenmesi çok uygundur.
https://en.wikipedia.org/wiki/Activation_function
Ekran görüntüsünde, alttaki grafik. Yeşil/kırmızı - öğrenme sinyalleri; mor/mavi - eğitilmiş model için tahmin.
K-means ile ne yapacağımı hiç anlamadım ... MS Azure'da var, ancak hazır bir çözüm olarak, ancak burada sadece bir motor ve sonuçlarının nasıl yorumlanacağı hiç açık değil ...
peki, bu homojen verileri gruplamak içindir, öğretmen olmadan çalışır, yani. sınıfların sayısı (bu durumda kümeler) önceden bilinmiyor
Genel olarak alım/satım sınıflandırması için etki alanı (-1; +1) olan aktivasyon fonksiyonu tanh olan bir nöron kullanmanızı tavsiye ederim.
Daha az veri, daha fazla görsel.
SoftMax, Evet, yalnızca sınıf sayısının herhangi bir olabileceği sınıflandırma için. İris çiçeklerini sınıflandırma görevini hatırlayın (bulun).
ANCAK tanh (veya alternatif olarak sin ) için sonuçların daha sonra grafikte bir gösterge olarak görüntülenmesi çok uygundur.
https://en.wikipedia.org/wiki/Activation_function
Ekran görüntüsünde, alttaki grafik. Yeşil/kırmızı - öğrenme sinyalleri; mor/mavi - eğitilmiş model için tahmin.
ve örneklem büyükse 1. nöron yeterli olmaz mı? )
ve örneklem büyükse 1. nöron yeterli olmaz mı? )
Üzgünüm, çıktı katmanıyla ilgiliydi. =)
Üzgünüm, çıktı katmanıyla ilgiliydi. =)
Alglib'de doğrusal çıktılı, ancak -1 ile 1 arasında bir aralık sınırı olan bir ızgara yaptım ve yeni veriler üzerinde eğitim aldıktan sonra, yine de periyodik olarak bunun ötesine geçiyor,
bu yüzden softmax'ın şimdi sabitlediğini düşünüyorum
Alglib'de doğrusal çıktılı, ancak -1 ile 1 arasında bir aralık sınırı olan bir ızgara yaptım ve yeni veriler üzerinde eğitim aldıktan sonra, yine de periyodik olarak bunun ötesine geçiyor,
bu yüzden softmax'ın şimdi sabitlediğini düşünüyorum
limitleri aşarsa çok iyi bir sinyal sayılabilir = %150 ))
evet, bazen 0.1 yerine 1'e kayabilir, belki de değerlerin eğitimde farklı şekilde normalleştirilmesinden ve daha sonra ticaret sürecinde numunelerin farklı olması nedeniyle
peki, bu homojen verileri gruplamak içindir, öğretmen olmadan çalışır, yani. sınıfların sayısı (bu durumda kümeler) önceden bilinmiyor
Neden bilinmiyor? Bölünmesi gereken küme sayısı - başlangıçta bir giriş değeri olarak ayarlanır: K - istenen küme sayısı, K>=1
Verileri 4 gruba ayırdığımı varsayalım, sonra onlarla ne yapmalıyım?
Alglib'de doğrusal çıktılı, ancak -1 ile 1 arasında bir aralık sınırı olan bir ızgara yaptım ve yeni veriler üzerinde eğitim aldıktan sonra, yine de periyodik olarak bunun ötesine geçiyor,
bu yüzden softmax'ın şimdi sabitlediğini düşünüyorum