交易中的机器学习：理论、模型、实践和算法交易 - 页 1076 1...106910701071107210731074107510761077107810791080108110821083...3399 新评论 FxTrader562 2018.09.20 07:43 #10751 Maxim Dmitrievsky:目前的逻辑似乎像PNN :)，但贝叶斯推理除外。不......PNN意味着 "脉冲神经网络"，意味着在一定时间内做出决定，或者退出并进入下一个循环....。 因此，只需要处理延迟过程，可能使用TickCount()函数 或其他一些函数，还有一个函数在循环时间过长时中断。 FxTrader562 2018.09.20 07:44 #10752 FxTrader562:不......PNN的意思是 "脉冲神经网络"，意味着在一定时间内做出决定或退出并进入下一个循环....，这是所有关于快速决策的过程。 因此，只需要处理延迟过程，可能使用TickCount()函数 或其他一些函数，还有一个函数在循环时间过长时中断。 FxTrader562 2018.09.20 07:49 #10753 马克西姆-德米特里耶夫斯基。不，是多项式的NN可能同一术语 "PNN "已被用于 "脉冲神经网络 "和 "普洛尼亚神经网络"。但这是我正在看的，它说PNN意味着 "脉冲神经网络" https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%98%D0%BC%D0%BF%D1%83%D0%BB%D1%8C%D1%81%D0%BD%D0%B0%D1%8F_%D0%BD%D0%B5%D0%B9%D1%80%D0%BE%D0%BD%D0%BD%D0%B0%D1%8F_%D1%81%D0%B5%D1%82%D1% FxTrader562 2018.09.20 07:57 #10754 马克西姆-德米特里耶夫斯基。是的，但我指的是多项式NN--它使用gmdh和NN以及贝叶斯推理。 检查私人信息是的，那么我们在这里已经使用了PNN，但我们在这里没有使用书中定义的概率，我猜......或者你在哪里实现了使用Pr(Probability of (x,y))来计算损失函数 或误差？ 顺便说一下，什么是 "LOG LOSS "和 "OOB LOSS"...请定义一下 FxTrader562 2018.09.20 08:05 #10755 马克西姆-德米特里耶夫斯基。http://wiki.fast.ai/index.php/Log_Loss 我在训练和测试数据集上使用分类误差或对数损失（交叉熵）（嵌入RDF指标）。RDF在学习后返回这些错误好的，你可以尝试简单的代码，并测试它是否有效....，然后，向我报告。 我将在几小时后加入... 我越能理解这些东西，我们就能越快越好地改进算法，因为你已经完成了整个RDF的编码工作，所以我不能很快理解这些术语和语法：）））。 mytarmailS 2018.09.20 09:22 #10756 Vizard_。独自一人。书面的--它们不起作用。对过滤器的需求证实了这一点。 还不如采取分流器或其他东西来过滤...即使是交易系统本身也是一个过滤器，而这个过滤器又是由其他较小的过滤器组成的，你不过滤你工作的输入数据？ 马克西姆-德米特里耶夫斯基。网站上的人撒谎，引诱你进入他的编程研究。马克西姆卡，你太可笑了，你在5分钟内决定用东钦的一些愚蠢的 "水平 "来解决一个问题，一个技术科学的候选人已经解决了大约10年，不明白什么是市场，什么是水平，你太可笑了，太原始了。 Maxim Dmitrievsky 2018.09.20 09:25 #10757 mytarmailS:你不对你工作的输入数据进行过滤吗？ 甚至交易系统本身也是一个由其他较小等级的过滤器组成的过滤器。 马克西姆卡，你太可笑了，在5分钟内，你用一些愚蠢的 "水平 "解决了东钦的问题，而这个问题已经被一个博士解决了大约10年，对市场和水平没有任何了解，你太可笑和原始了 这就是这个 "博士 "10年来给你带来的东西 mytarmailS 2018.09.20 09:27 #10758 马克西姆-德米特里耶夫斯基。 这就是这位 "候选人 "10年来给你带来的东西ok mytarmailS 2018.09.20 09:33 #10759 Vizard_。你在寻找密度时已经过滤了水平。不，密度是关于别的东西...... 这只是水平和对它们的反应，但还缺少其他东西。 马克西姆-德米特里耶夫斯基。你甚至不明白极端水平和唐氏水平是同一回事 我不会笑，因为这很悲伤。 而且你甚至还没有理解极值不是水平（（）。 我不会笑，因为这很悲伤 FxTrader562 2018.09.20 10:02 #10760 马克西姆-德米特里耶夫斯基。 在下一个3维线上，我想应用多项式，这里我们必须给变量x和y增加一些输入，例如x*y，x*y^2，x^2*y 在第4行+1输入，增加多项式程度...如果有什么不对，请纠正我 后来需要将所有的步骤（行）收集到一个硬循环中 :)现在，上面的代码看起来非常清楚，可以理解第一和第二步骤是的，如果你100%理解你所写的与RDF有关的内容，似乎是正确的，因为我到现在只理解50%到60%:)) 但要注意的是，为了实现GMDH和RDF，你必须为每一行重复写这段代码，而这正是我在switch case语句中所做的：））））。 我的意思是，如果你想取代我的函数，那么，你必须写10次....:))) 但我也怀疑，它将不再是GMDH......它将是一个简单的PNN。 另外，如果你知道 "ALGLIB "库中使用的 "集成 "的用法，那么你可以直接调用该函数，而不是在我的代码中使用for loops。 1...106910701071107210731074107510761077107810791080108110821083...3399 新评论 您错过了交易机会： 免费交易应用程序 8,000+信号可供复制 探索金融市场的经济新闻 注册 登录 拉丁字符（不带空格） 密码将被发送至该邮箱 发生错误 使用 Google 登录 您同意网站政策和使用条款 如果您没有帐号，请注册 可以使用cookies登录MQL5.com网站。 请在您的浏览器中启用必要的设置，否则您将无法登录。 忘记您的登录名/密码？ 使用 Google 登录
目前的逻辑似乎像PNN :)，但贝叶斯推理除外。
不......PNN意味着 "脉冲神经网络"，意味着在一定时间内做出决定，或者退出并进入下一个循环....。
因此，只需要处理延迟过程，可能使用TickCount()函数 或其他一些函数，还有一个函数在循环时间过长时中断。
不......PNN的意思是 "脉冲神经网络"，意味着在一定时间内做出决定或退出并进入下一个循环....，这是所有关于快速决策的过程。
因此，只需要处理延迟过程，可能使用TickCount()函数 或其他一些函数，还有一个函数在循环时间过长时中断。
不，是多项式的NN
可能同一术语 "PNN "已被用于 "脉冲神经网络 "和 "普洛尼亚神经网络"。但这是我正在看的，它说PNN意味着 "脉冲神经网络"
https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%98%D0%BC%D0%BF%D1%83%D0%BB%D1%8C%D1%81%D0%BD%D0%B0%D1%8F_%D0%BD%D0%B5%D0%B9%D1%80%D0%BE%D0%BD%D0%BD%D0%B0%D1%8F_%D1%81%D0%B5%D1%82%D1%
是的，但我指的是多项式NN--它使用gmdh和NN以及贝叶斯推理。
检查私人信息是的，那么我们在这里已经使用了PNN，但我们在这里没有使用书中定义的概率，我猜......或者你在哪里实现了使用Pr(Probability of (x,y))来计算损失函数 或误差？
顺便说一下，什么是 "LOG LOSS "和 "OOB LOSS"...请定义一下
http://wiki.fast.ai/index.php/Log_Loss
我在训练和测试数据集上使用分类误差或对数损失（交叉熵）（嵌入RDF指标）。RDF在学习后返回这些错误
好的，你可以尝试简单的代码，并测试它是否有效....，然后，向我报告。
我将在几小时后加入...
我越能理解这些东西，我们就能越快越好地改进算法，因为你已经完成了整个RDF的编码工作，所以我不能很快理解这些术语和语法：）））。独自一人。书面的--它们不起作用。对过滤器的需求证实了这一点。
还不如采取分流器或其他东西来过滤...
即使是交易系统本身也是一个过滤器，而这个过滤器又是由其他较小的过滤器组成的，你不过滤你工作的输入数据？
网站上的人撒谎，引诱你进入他的编程研究。
马克西姆卡，你太可笑了，你在5分钟内决定用东钦的一些愚蠢的 "水平 "来解决一个问题，一个技术科学的候选人已经解决了大约10年，不明白什么是市场，什么是水平，你太可笑了，太原始了。
你不对你工作的输入数据进行过滤吗？ 甚至交易系统本身也是一个由其他较小等级的过滤器组成的过滤器。
马克西姆卡，你太可笑了，在5分钟内，你用一些愚蠢的 "水平 "解决了东钦的问题，而这个问题已经被一个博士解决了大约10年，对市场和水平没有任何了解，你太可笑和原始了
这就是这个 "博士 "10年来给你带来的东西
这就是这位 "候选人 "10年来给你带来的东西
ok
你在寻找密度时已经过滤了水平。
不，密度是关于别的东西......
这只是水平和对它们的反应，但还缺少其他东西。
你甚至不明白极端水平和唐氏水平是同一回事
我不会笑，因为这很悲伤。
而且你甚至还没有理解极值不是水平（（）。
我不会笑，因为这很悲伤
在下一个3维线上，我想应用多项式，这里我们必须给变量x和y增加一些输入，例如x*y，x*y^2，x^2*y
在第4行+1输入，增加多项式程度...如果有什么不对，请纠正我
后来需要将所有的步骤（行）收集到一个硬循环中 :)现在，上面的代码看起来非常清楚，可以理解第一和第二步骤
是的，如果你100%理解你所写的与RDF有关的内容，似乎是正确的，因为我到现在只理解50%到60%:))
但要注意的是，为了实现GMDH和RDF，你必须为每一行重复写这段代码，而这正是我在switch case语句中所做的：））））。
我的意思是，如果你想取代我的函数，那么，你必须写10次....:)))
但我也怀疑，它将不再是GMDH......它将是一个简单的PNN。
另外，如果你知道 "ALGLIB "库中使用的 "集成 "的用法，那么你可以直接调用该函数，而不是在我的代码中使用for loops。