Ticarette makine öğrenimi: teori, pratik, ticaret ve daha fazlası - sayfa 814
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
Vadeli işlemler yeni olduğunda, TS'lerin küçük ve kısa ömürlü olduğu uzun zamandır fark edilmiştir. Gelecek ne kadar eskiyse, o kadar öngörülebilir hale gelir ve sona erdiğinde genellikle önemsiz bir meseledir.
Ve kim yeni gelecekler hakkında spekülasyon yapıyor? Sadece son 3 ay. Bir önceki sona erdi (veya 2-3 gün önce) - bir sonrakine geçin.
Ve sonra, varlığının son günleri hariç, 3 ay boyunca hemen hemen aynıdır. Yok - daha yaşlı ...))
ve tavrınızla, yerel halkla uzun süre iletişim kurmanız gerekecek.
Evet, ihtiyacı yok, sadece trollemek için burada. Burada konu başlığında, kase algoritmaları kelimenin tam anlamıyla paketler halinde ortalıkta dolanıyor, eğer dilini yuvarlamasa ve deneseydi, uzun zaman önce kalıcı geyikten kurtulurdu. Hatta neredeyse %90'ı bitmiş kaseyi burada kendisi bile ortaya koydu, ancak onu tamamlamak için sahip olmadığı bilgiye ihtiyacı var. Aynı zamanda, eksik adımlar burada konuda açıklanmıştır, ancak kendisine yardım etmeye ve onu doğru yöne yönlendirmeye çalışan herkese lanet gönderdi))))
İronik.
Evet, ihtiyacı yok, sadece trollemek için burada. Burada konu başlığında, kase algoritmaları kelimenin tam anlamıyla paketler halinde ortalıkta dolanıyor, eğer dilini yuvarlamasa ve deneseydi, uzun zaman önce kalıcı geyikten kurtulurdu. Hatta neredeyse %90'ı bitmiş kaseyi burada kendisi bile ortaya koydu, ancak onu tamamlamak için sahip olmadığı bilgiye ihtiyacı var. Aynı zamanda, eksik adımlar burada konuda açıklanmıştır, ancak kendisine yardım etmeye ve onu doğru yöne yönlendirmeye çalışan herkese lanet gönderdi))))
İronik.
Ey öğretmenim, kalan %10'u bana ver, sana sadakatle hizmet edeyim.
Mesajlarında gerçeğin kıvılcımını görmeyen aptal öğrenciyi affet
Patentler reddedildi.
Resimler kesinlikle çok güzel.
Ve basit bir şekilde şunları yapabilirsiniz: Bir şey mi yaptım - bir şey aldım. Belki resimsiz. İnsanlara çok güveniyorum.
Shura'yı gördüm, onlar altın. https://www.mql5.com/ru/articles/2930
Gösterilen dağılıma sahip en az bir tahminciniz varsa, hiçbir şeye ihtiyacınız yok: acilen sıcak adalara gidiyoruz ve orada yaşıyoruz.
Genellikle resim şu şekildedir:
Ve işte gerçekten muhteşem bir tane
İşte gerçek öngörücülerle zorlu yaşamın gerçeği.
Gösterilen dağılıma sahip en az bir tahminciniz varsa, hiçbir şeye ihtiyacınız yok: acilen sıcak adalara gidiyoruz ve orada yaşıyoruz.
Genellikle resim şu şekildedir:
Ve işte gerçekten muhteşem bir tane
İşte gerçek tahmincilerle zorlu yaşamın gerçeği.
Olasılık Dağılımları Bayas'ı ifade eder. Konu ilginç gelirse daha sonra yazarım hoşçakalın xs..
OOS'taki hedefe göre olasılıkların kaymasını mı kastettiniz?
Olasılık Dağılımları Bayas'ı ifade eder. Konu ilginç gelirse daha sonra yazarım hoşçakalın xs..
OOS'taki hedefe göre olasılıkların kaymasını mı kastettiniz?
Yüzüncü kez yazıyorum.
Tahmin ediciyi alıyorum ve iki sınıfın hedefi için iki bölüme ayırıyorum: bir kısım bir sınıfa, diğeri ise diğerine ait. Sonra iki eğri oluşturuyoruz ve uyguluyoruz. Altlarına bir imza atıyoruz: "incir sana, paraya değil."
Bütün iş bu.
not.
Bu eğriler, bir tahmin edici için daha az ve diğeri için eğriliğin genişliğinden daha fazla olmak üzere, birbirlerine göre sürekli olarak hareket ederler. Bu, herhangi bir sınıflandırma modeli için girdi verilerinin durağan olmadığını belirler.
Yüzüncü kez yazıyorum.
Tahmin ediciyi alıyorum ve iki sınıfın hedefi için iki bölüme ayırıyorum: bir kısım bir sınıfa, diğeri ise diğerine ait. Sonra iki eğri oluşturuyoruz ve uyguluyoruz. Altlarına bir imza atıyoruz: "incir sana, paraya değil."
Bütün iş bu.
not.
Bu eğriler, bir tahmin edici için daha az ve diğeri için eğriliğin genişliğinden daha fazla olmak üzere, birbirlerine göre sürekli olarak hareket ederler. Bu, herhangi bir sınıflandırma modeli için girdi verilerinin durağan olmadığını belirler.
şimdi her tahminci için tarihsel bir satın alma / satma / tutma tahmini alın, bunu olasılıklı bir tahmine çevirin
birkaç tahminci alın, her biri için aynısını yapın
bir dizi özellik üzerinde kar elde etmenin koşullu olasılıklarını bulun
ve sonra bu örnekte olduğu gibi onu NS veya bulanık kümelere sürersiniz
ortalama puan, her tahminci için 0,5 civarında dalgalanacaktır, ancak Bayes yaklaşımının harikaları, puan popülasyonlarını kabul edilebilir bir düzeye getirecektir.
teoride :)