Ticarette makine öğrenimi: teori, pratik, ticaret ve daha fazlası - sayfa 951
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
Burada birkaç tahminci daha ekleyeceğim ve topluluklara geçeceğim .... ve sonra tefler dansla başlayacak.
başlamamak daha iyidir)) bespontovy berbat
kafada bir strateji olmadığında ve işe yarayabileceğine dair temel bir onay olmadığında, tüm bunlar eğriliktir.
belirli perdikatörler seçmez, belirli modeller geçmez... bu sonsuzluğa adanabilir
Bu fenomenin tamamen farkında olarak, sadece bir eğrilik ve bir düzenleyici yaptım. Girişte her şeyi yiyor, OOS'ta rastgele çöpler tükürüyor, ancak düzenlemeden sonra bir süre çalışıyor.
başlamamak daha iyidir)) bespontovy berbat
kafada bir strateji olmadığında ve işe yarayabileceğine dair temel bir onay olmadığında, tüm bunlar eğriliktir.
seçili göstergeler seçmez, seçili modeller aktarılmaz...
Danışman bu veriler üzerinde, yani içinde açıklanan kalıplar üzerinde normal şekilde çalışıyorsa ve uygun olup olmaması önemli değil, en azından MO modelinin üzerlerinde çıkmasına izin verin!
Danışman bu veriler üzerinde, yani içinde açıklanan kalıplar üzerinde normal şekilde çalışıyorsa ve uygun olup olmaması önemli değil, en azından MO modelinin üzerlerinde çıkmasına izin verin!
Farkındalık, acı çekerek gelen karmaşık bir şeydir.
Farkındalık, acı çekerek gelen karmaşık bir şeydir.
ML'nin algoritmanın açık mantığını tekrarlayamayacağının farkına varmak mı?
ML'nin algoritmanın açık mantığını tekrarlayamayacağının farkına varmak mı?
ve hiç mantıklı değil.
ve bu hiç mantıklı değil.
O zaman evet, hayal kırıklığına uğradım.
Son dosya için başıma bir ağaç geldi:
2016, eğitim
2015, deneme:
"-1" tahmininde bulunurken: -1 aslında 1'den biraz daha sık gerçekleşecek. Ancak 0 en yaygın olanı olacak ve muhtemelen hepsi kayıplarla sonuçlanacak. Benzer şekilde "1" sınıfı için.
Ağaçta bir sorun vardı. Genetik, cp = 0 ağaç parametresini seçti ve bu, ağaca bir grup dala sahip olma izni verir. Başarısız olduğu ortaya çıktı, bu parametreyi sıfır olmayan küçük bir değerle sınırlamak gerekiyordu.
Verilerde "0" olarak sınıflandırmak için yeterli öngörücü olmadığını düşünüyorum. Örneğin bazı düz göstergelere ihtiyacımız var.
Genel olarak, bir ağaçla kötüdür. Ormanla birlikte SanSanych'te çok daha havalı çıktı.
Nedir bu yeniden eğitim, yanlış ayarlar, kökten farklı bir pazar?
Kötü model ayarları ve sonuç olarak - yeniden eğitim.
Ormanla birlikte SanSanych'te çok daha havalı çıktı.
Ne bir diklik var - fazla uydurma ve başka bir şey değil, hedef değişkeni ile ilgili tek bir tahmincisi yok - katı gürültü. Üstelik çıngırağın içinde oturuyor ve gürültüyü kontrol etmek yerine çöp içeren dosyaları buraya yüklüyor.