Ticarette makine öğrenimi: teori, pratik, ticaret ve daha fazlası - sayfa 956
![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
Konuyla ilgili başka bir yararlı kitap
İyi şanlar
Şimdiye kadar kimse için ne demo ne de gerçek çıktı
Sonuç - oyuncaklar her şeydir, eğlenceli ve eğlenceli ...
Şimdiye kadar kimse için ne demo ne de gerçek çıktı
Sonuç - oyuncaklar her şeydir, eğlenceli ve eğlenceli ...
Napolyon'un oğluna DR'de bir alüminyum çıngırak hediye edildi. Alüminyum başka hiçbir şey için uygun değildi.)
YYYYYYYY!
Bir şey ve başka bir kullanılmış ahşap üzerinde. Eğitimde tüm sınıflar tahmin edilir, test verilerinde biraz daha az, test verilerinde %50'den biraz fazlası istenen sınıfa girer ve negatif sınıfın verileri de oraya gelir (yaklaşık %50'si kadar) istenen).
En iyi ihtimalle, birkaç örnek ve biraz daha az olumsuz sınıf, istenen sınıfa girer.
Verilerin, ticareti önemli ölçüde etkileyecek küçük bir marjla bile olsa bölünebileceğinden şüpheliyim.
Yoksa değil mi?
Ağaç deneylerinin ara sonuçları
Bu rapor 2017 içindir - giriş, TS koşulu tarafından, filtre uygulanmadan, ancak konum izleme ile oluşturulur
her şey aynı, ancak girdi, 2015 ve 2016'da eğitilmiş bir Ağaç tarafından üretiliyor
Ve bu, filtreli ATC sinyali üzerindeki giriştir.
Bu, aynı filtrelere sahip Ağaç girişidir.
Evet, filtreler 2016-2017 için optimize edildi, bu yüzden neredeyse bir esinti, ancak neden bir ağaç inşa edemedikleri bir sır. Öte yandan, girdilerin filtrelendiği yerde bir ağacın girdiği ve tam tersi olduğu açıktır, bu da aynı derecede ilginç. Ve ilginç olan şu ki, ağaç dallanmaya karar verirken kesin finansal sonucu dikkate almıyor ve geçmişe yönelik optimizasyon özellikle finansal göstergelere odaklanıyor.
YYYYYYYY!
Bir şey ve başka bir kullanılmış ahşap üzerinde. Eğitimde, tüm sınıflar tahmin edilir, test verilerinde biraz daha az, test verilerinde% 50'den biraz fazlası istenen sınıfa girer ve negatif sınıfın verileri de oraya gelir (yaklaşık% 50 miktarında). istenen).
En iyi ihtimalle, birkaç örnek ve biraz daha az olumsuz sınıf, istenen sınıfa girer.
Verilerin, ticareti önemli ölçüde etkileyecek küçük bir marjla bile olsa bölünebileceğinden şüpheliyim.
Yoksa değil mi?
Orman ve Afrika, çöple doluysa bir çöplüktür ve AT ALL hedef değişkeni ile ilgili HİÇBİR tahminciniz olmadığına dair en somut kanıtı vermişsinizdir.
Orman ve Afrika, çöple doluysa bir çöplüktür ve AT ALL hedef değişkeni ile ilgili HİÇBİR tahminciniz olmadığına dair en somut kanıtı vermişsinizdir.
oran, hedef tarafından bölünebilmeleri gereken türdür? :DDDD
ilişkinin mevcut olduğu testin ve trenin grafiğini göster
sadece son zamanlarda yasaklanan fxsaber burada böyle bir grafik gösterdi ama en azından ne hakkında yazdığını anladı. bu tür yöntemlerle piyasadaki tutum tam olarak bulunamıyor, yine de hala uygun
Orman ve Afrika, çöple doluysa bir çöplüktür ve AT ALL hedef değişkeni ile ilgili HİÇBİR tahminciniz olmadığına dair en somut kanıtı vermişsinizdir.
İşte buradasın. Pek çok örnek, train=>validation'ın ne zaman yapıldığını gösterir. Ve train=>validation=>test(algoritmanın hiç görmediği, ancak yalnızca eğitilmiş modelden, trende, doğrulamadan tahmin ettiği test verileri) gerekir.
Yani tren sonuçlarının gösterildiği ve ardından doğrulama hakkında hiçbir şey söylenmediği örnekler. Doğrulamada hedeflerin% 95'ini tahmin etmenin ortaya çıktığı birçok örneğim var.
K-10'a kadar çapraz doğrulama için ne kullanılır. Yine de, aşırı eğitim elde edilir.
Doğrulamada hedeflerin% 95'ini tahmin etmenin ortaya çıktığı birçok örneğim var.
bulundu, nerede yazdığımı buldum:
M.Gunther. Bir hisse senedi spekülatörünün aksiyomları:
Yardımcı Aksiyom #5: Tarihsel paralelliklerin tuzağına dikkat edin.
Yardımcı Aksiyom #6: Rakamları tekrarlama yanılsamasına dikkat edin.
Yardımcı Aksiyom #7: Korelasyon ve nedensellik yanılgısına dikkat edin.
hmm, Gunther ile kötü bir tesadüf değil mi? ))))
bulundu, nerede yazdığımı buldum:
hmm, Gunther ile kötü bir tesadüf değil mi? ))))
Bunu uzun zamandır biliyorum. Görünüşe göre "üçüncü sınıf" geçti. şaşırmadım))))