"Somut" bir girdinin Ulusal Meclis çalışmalarına katkısı pratik olarak nasıl değerlendirilir? - sayfa 5
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
Genel olarak, hiç değil.
Oldukça doğru, regresyon sadece NN'nin özel bir durumudur.
İnternette uygun bir regresyon tanımını / tanımını bulacağımı düşüneyim ve buna rastladım, bir gülümseme paylaşıyorum:
(Gerileme; Gerileme) ≈ libidonun, genellikle çocuksu fanteziler ve arzuların eşlik ettiği daha önceki bir adaptasyon moduna dönüş hareketi.
Akıllı bir amca geldi ve çocuksu soruma yetişkin bir cevap verdi) Eh, bunun için teşekkürler
Bu arada, yazım zihinsel yeteneklerinizin bir değerlendirmesini içermiyordu.
Sadece regresyon ve NN tamamen aynı şey değil, aynı zamanda önerilen seçenek en azından daha basit değil.
Regresyon denklemine dikkatlice bakın - NN'nin sonuçlarını alır ve NN'deki hiçbir şeye dokunmaz. Ne de olsa konu, Ulusal Meclis'in yapısı değil, sonuçlarla ilgili bir soru, yoksa bir şey mi yakalayamıyorum?
Pekala, ben de tam olarak bunu yaptım, tam tersinden gittim, onlardan çok fazla girdi almadım ve onlardan yontulmuş girdi kombinasyonları almadım, ancak girdileri ve bunların bazı kombinasyonlarını hariç tuttum ve sonuca baktım - aslında aynı şey. Alternatif olarak dahil et, hariç tut - fark nedir? Uygulamanın özellikleri nedeniyle, hariç tutmanın benim için daha uygun olduğu ortaya çıktı .
Yerli fark. Onun sunduğu şey çok daha zengin ve özellikle sizin sonucunuz, ancak minimax arayışı zaten hazır.
Oldukça doğru, regresyon sadece NN'nin özel bir durumudur.
Ne tartışıyorsun? Bir sürü girdi veren bir NN'nin sonucunu değerlendirelim.
Regresyonum hiçbir şekilde NS'nin yerini almıyor, denkleme bakın
Bu arada, NS aynı zamanda bir gerilemedir. Mevcut sayımın öncekilere aynı bağımlılığı. Ama bu değil.
Faa'nın önerdiği şey, lineer regresyona uygulanabilirken, sinir ağı lineer olmayan regresyondur.
Doğrusal regresyon önermiyorum - ne olacağını bilmiyorum.
Bir kez daha regresyondaki doğrusallık anlayışım hakkında. Değişkenlerin doğrusallığı ile parametrelerin doğrusallığı arasında ayrım yaparım. Değişkenlerin doğrusal olmayışı genellikle zorluk açısından dikkate alınmaz. Zorluk, stokastik olma eğiliminde olan parametrelerin doğrusal olmamasıdır.
Yerli fark. Ne teklif edildi çok daha zengin
Tamam, o zaman anlaşalım, olur mu?
Regresyon yapmak:
kar \u003d c (1) * A0 + ... c (n) * A (n)
Bu regresyonun katsayılarını tahmin ediyoruz.
Regresyon denklemine dikkatlice bakın - NN'nin sonuçlarını alır ve NN'deki hiçbir şeye dokunmaz. Ne de olsa konu, Ulusal Meclis'in yapısı değil, sonuçlarla ilgili bir soru, yoksa bir şey mi yakalayamıyorum?
Gerilemeyi nasıl "yapabiliriz"? NS'm sınıflandırma ile uğraşıyor. Bu "kâr" nedir ve tahmin edilmesi önerilen с(1),...,с(n) katsayıları nereden gelecek? Yoksa sadece NA'mın ağırlıkları mı? Ve sonra tüm regresyon denklemi, tüm doğrusal olmayan dönüşümler ve tüm gizli katmanlarla birlikte "tek satırda" yeniden yazılan tüm NN'imdir ve neyin eşit olduğu açık olmayan bir denklem biçiminde tüm gizli katmanlar? Böyle?
Tamam, o zaman anlaşalım, olur mu?
NS'm sınıflandırma ile uğraşıyor.
Bu bir yana - dokunmayın, yapın ve yapmasına izin verin.
Yoksa sadece NA'mın ağırlıkları mı?
NS ile alakası yok
Ve sonra tüm regresyon denklemi, tüm doğrusal olmayan dönüşümler ve tüm gizli katmanlarla birlikte "tek satırda" yeniden yazılan tüm NN'imdir ve neyin eşit olduğu açık olmayan bir denklem biçiminde tüm gizli katmanlar? Böyle?
Regresyonun NN ile ilgisi yoktur. NN'nin kâr/zarar ve girdiler biçimindeki sonucuyla ilgileniyoruz.
Bu "kar" nedir ve tahmin edilmesi önerilen c(1),...,c(n) katsayıları nereden gelecek?
n girişli bir NN alıyoruz, bir örnek üzerinde çalıştırıyoruz ve sonucu alıyoruz - kar
Seçimi değiştiriyoruz ve tekrar kar elde ediyoruz. En az 30 kar topluyoruz. Daha sonra en küçük kareler yöntemini kullanarak belirtilen katsayıları hesaplıyoruz.
NS'm sınıflandırma ile uğraşıyor.
Bilmiyorum sadece bir fikir bu arada eğer işe yararsa birçok girdisi olan her araca uygulanabilir.
Ve işte burada) Ve size sormama izin verin, eğer regresyon denklemi sinir ağının çalışmasıyla ilişkili değilse, o zaman neden girdilerin farklı kullanımlarda aynı şekilde davranacağı veya en azından eşit derecede faydalı olacağı sonucuna varıldı? Bu geçiş, en azından bazı gerekçeler gerektirir.
Tekrar XYZ periyotlu MACD'yi alalım ve koşullu katsayısını 0,5 alalım ve bu MACD'nin bu +100 rubleyi herhangi bir ticaret sisteminin kumbarasına nereye koyduğunu düşünelim? Ve bu sonucun sadece 30 eğitim örneğinden çıkarılması öneriliyor? Ve benim NS'mde binlerce var ve çelişkili örnekler mümkün, onları nasıl seçmem önerilir? dürtme yöntemi? Ve analizimizin bir sonucu olarak bir "vytyk" alıyoruz?
Genel olarak, her şeyi anladım. Daha fazla cevaba ihtiyacım yok. Beni ilgilendiren soruyu kısaca tartıştıktan sonra, girdileri ve bunların kombinasyonlarını hariç tutan 3 satırlık kod yazarak sorunu toplam 30 dakikada çözdüm, teklifiniz benim sorunuma pek uygulanabilir değil ve iyi bir dönem yazılı diplomadan yararlanıyor , hatta bir doktora
Evet ve şunun için özür dilerim:
Akıllı bir amca geldi ve çocuksu soruma yetişkin bir cevap verdi)
Bu arada, yazım zihinsel yeteneklerinizin bir değerlendirmesini içermiyordu.
genel olarak, kötülükten değil, yanlışlıkla sarıldı. Peki, geçmeyin?) Sadece üzgünüm. Genel olarak barışçıl bir insanım, dengeli, kötü değil, herkesi seviyorum, kendimi kontrol ediyorum, kontrol, kontrol, kontrol, kötülük değil, sevgi, dengeli ........)