sinir ağı ve girişler - sayfa 38
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
Tünaydın.
Sadece değil. Ben ada, randomForest (çeşitli varyasyonlarda), C50 vb. kullanıyorum. Ama tabii ki CORElearn'den "ada" ve rfNear() en iyi sonuçları veriyor. Çok övülen svm herhangi bir avantaj göstermedi (öğrenmesinin çok uzun zaman alması dışında). Önemini küçümsemeden, belki de doğru pişiremediniz mi?
İşin sırası şudur. Girdi verilerinin anlamlı olup olmadığını kontrol etme , her model için en uygun parametreleri belirleme. Kalibrasyon ile üç farklı model ile hesaplama, basit oylama ile karar. 1000 barlık bir başlangıç numunesi ile model, yeniden eğitmeden sürekli olarak 250 barda çalışır. Doğruluk ile izleme ve değerlendirme.
Son zamanlarda, temel bileşen yöntemlerinin girdi verilerini değerlendirmeye ek olarak, ön işleme yöntemlerinin sonuç üzerindeki etkisini değerlendiren ve en iyisini seçen paketler ortaya çıktı. Henüz tam olarak ustalaşmadı, zaman yok. Ama okumaya devam edeceğim.
İyi şanlar.
Hangi giriş sinyallerinin yararlı bilgiler taşıdığını düşünüyorsunuz? :)
Ekli arşivdeki PDF'ye bakın: s. 17 Önemsiz tahmin edicilerin azaltılması ...
Yöntemin yalnızca eğitim setinde açıklayıcı değişken olmayan girdiler için doğru bir şekilde küçülttüğünün açıkça gösterildiği basit bir örnek var.
İşte bir pencere...
Hmm.. İlginçtir ki kitaptaki linkten projeyi indirdim ama nasıl çalıştıracağımı bilmiyorum. Söyleyebilir misin???
Bilgisayarınızdaki Java sürümünün eski olması mümkün mü? Projeyi 1.8.0_25 sürümü altında derledim
Java2SE'nin en son sürümünü (JRE veya JDK) şu web sitesinden indirebilirsiniz: http://java.com/ru/
Harika, her şey başladı, ancak verilerin hangi biçimde sunulması gerektiği net değil .... .csv olduğu açık. Peki, nasıl konumlandırılmalı, vb.
Bir örnekle bir veri dosyası göndermenin bir yolu yoksa ....
Harika, her şey başladı, ancak verilerin hangi biçimde sunulması gerektiği net değil .... .csv olduğu açık. Peki, nasıl konumlandırılmalı, vb.
Bir örnekle bir veri dosyası göndermenin bir yolu yoksa ....
bkz. iflası tahmin etme
Sınıflandırma için bir örnek içeren CSV formatında bir dosya ekli.
Kısacası, o zaman:
Hücre ayırıcı noktalı virgüldür.
Sayılar için kesirli kısımdan tamsayı ayırıcı: nokta veya virgül (tüm virgüller otomatik olarak noktalarla değiştirilir).
İlk sütun - örnek tanımlayıcılar (metin biçiminde)
Son sütun, bağımlı değişkenin değerleridir: 1 - belirli bir sınıfa ait, 0 - belirtilmemiş bir sınıfa ait (verilenden başka bir sınıfa)
İlk satır, faktörlerin tanımlayıcılarıdır (metin biçiminde)
İkinci satır - faktör tanımlayıcıları hakkında notlar, örneğin ölçü birimleri (metin biçiminde)
İkinci satırın altındaki, ilk sütunun sağındaki ve sonuncunun solundaki verilerin geri kalanı, faktörlerin sayısal değerleridir (sayısal olmayan değerler işlenmez).
Açık. İlk dönüşüm, girdi verilerinin normalleştirilmesidir.Normalizasyondan sonra, verileri formülde yerine koyarım ve NE SONUCUNU alırım? Yani, normalleştirilmiş verileri formülde değiştiriyorum. ve formüle göre gösterge eğrisini alıyorum ??? O zaman >0 işareti ne için koyulur???
Burası biraz kafa karıştırıcı :-(