交易中的机器学习：理论、模型、实践和算法交易 - 页 2461 1...245424552456245724582459246024612462246324642465246624672468...3399 新评论 JeeyCi 2021.10.17 10:28 #24601 Dmytryi Nazarchuk#: Carrie trading是一个老的banger.... 是的，你已经得到了答案，（如果你不能从上述主题中得到其他东西的话）。 Igor Makanu#: 但总的来说，正如他们在互联网上所说的那样：继续看下去！。p.s. 弗拉基米尔-巴斯卡科夫， 你在 第24597号 中的感叹不再使你成为一个有兴趣的对话者，更像是一个狗仔队，在寻找可以呼喊的地方。喊叫？- 关于你的莱克生物的话题已经结束了...你显然没有兴趣在这个问题上动脑筋，而且没有编码员，EA是不会自己工作的...... Машинное обучение в трейдинге: теория, практика, торговля и не только 2021.10.17www.mql5.com Добрый день всем, Знаю, что есть на форуме энтузиасты machine learning и статистики... [删除] 2021.10.17 10:34 #24602 JeeyCi#: 是的，你已经得到了答案，（如果你在有生之年没有从上述话题中再学到什么的话）。 p.s. 弗拉基米尔-巴斯卡科夫 ， 你在 第24597号 中的感叹不再使你成为一个有兴趣的对话者，更像是一个寻找喊话场所的狗仔队。喊叫？- 你的甘草的话题已经结束了...你显然没有兴趣在这个问题上动脑筋，如果没有编码员来实现，EA自己是不会工作的...... 我喜欢有这种自信的人，未经证实的真理。但这样的人在这里经常出现，又很快消失。如：静静地等待利润... Dmytryi Nazarchuk 2021.10.17 10:39 #24603 JeeyCi#: 是的，你已经得到了答案，（如果你不能从上述话题中得到其他东西的话）。 p.s. 儿童理论家的唠叨 JeeyCi 2021.10.17 10:46 #24604 Vladimir Baskakov#: 我喜欢有这种自信的人，没有任何真相的支持。但他们经常出现在这里，并很快消失。这就像 "我们静静地等待着利润......"。 是啊...因为它是关于个性的，而不是关于主题的...你对爱因斯坦的要求是用你的存款向你证明一些东西......(比如，把他也放下来，如果他不交出他在这个市场上的所有竞争优势，我就冷嘲热讽，侮辱他，把他放下来，戳穿他，直到他急于展示图片，如果 "我"（即你）喜欢图片，那就死缠烂打，坚持他的利润或他的烂话不给他时间赚，直到他分享） ...爱因斯坦会理解你... 像这样的对话真的很能说明你作为一个人，作为一个交易员，作为一个分析师，作为一个程序员...。我个人很反感在这种浅薄的 "专业人士 "的谈话节目中进行这种辩论......所以我甚至没有开始看这个节目。 [删除] 2021.10.17 10:47 #24605 JeeyCi#: 是的...因为这是一个关于个性的讨论，而不是所述的主题......你对爱因斯坦的要求是用你的存款向你证明一些东西......。(比如，把他也放下来，如果他放弃了自己在这个市场上的所有竞争优势，就会迫害和嘲笑，直到他急着展示图片，如果 "我"（即你）喜欢这些图片，就死死缠住他，让他坚持自己的利润或者他烂漫的唠叨，不给他时间赚，直到他分享） ...爱因斯坦会理解你...像这样的对话真的很能说明你作为一个人，作为一个交易员，作为一个分析师，作为一个程序员...。就我个人而言，我很反感在这样的谈话节目中，由这样肤浅的 "专业人士 "进行这样的辩论......所以我甚至不开始看这个节目。 甚至不要开始 :) 没有什么可以开始的 Mikhail Mishanin 2021.10.17 13:08 #24606 Mihail Marchukajtes#: 问候兄弟们！！！。我记得我已经说过不止一次了，但我还是要说。是的，训练方法和NS架构很重要，但更重要的是你使用的数据。在许多方面，广泛的网络架构将与精心准备的数据良好地运作。很自然，每种类型的NS都需要特定的预处理，但如果输入的数据，你拿着进入网络的信息对目标有意义，那么结果就会一下子显现。挖掘不同方法构建的NS的意义，如果只在独特的配置上输出仍然无法工作。好吧，我只是说，也许年轻人会读:-)。 根据我的经验，数据（预处理数据）和目标函数尤其重要。事实上，数据是 "受体"，从受体输出，你可以/应该让它们 "进化"，被选择。正确选择/形成的目标函数提供了稳健的学习/进化结果，解决了训练/再训练的任务。 Mihail Marchukajtes 2021.10.17 13:27 #24607 Mikhail Mishanin#: 根据我的经验，数据（数据预处理）和目标函数特别重要。事实上，数据是 "受体"，受体的输出可以/应该被允许 "进化 "并被选择。正确选择/形成的目标函数提供了稳健的学习/进化结果，解决了增效/再学习的问题。 我不同意关于目标功能的一点看法。假设我们有一个理想的目标，但学习效果不好，在目前的数据下不可能得到满意的学习结果，如果我们开始降低目标，使其不那么理想，那么这将导致更好的学习结果。这就好像我们在根据所掌握的输入数据调整目标。是的，学习的质量会提高，但没有什么用。在我看来，我们应该建立一个理想的目标，寻找这样一组数据，使我们能够获得最好的学习结果。也就是说，你应该在输入数据中搜索，而不是目标数据。 当我们谈论数据时，我们指的是输入的信息。 至于预处理，它是标准的，适用于我们使用的任何数据。这至少是居中和缩放。 Mikhail Mishanin 2021.10.17 14:05 #24608 Mihail Marchukajtes#: 我不同意关于目标的一点看法。假设我们有一个理想的目标，但学习效果很差，我们无法用当前的数据获得满意的学习结果，如果我们开始降低目标，使其不太理想，这将导致更好的学习结果。这就好像我们在根据所掌握的输入数据调整目标。是的，学习的质量会提高，但没有什么用。在我看来，我们应该建立一个理想的目标，寻找这样一组数据，使我们能够获得最好的学习结果。也就是说，你应该在输入数据中搜索，而不是目标数据。当我们谈论数据时，我们指的是输入的信息。 至于预处理，它是标准的，适用于我们使用的任何数据。它至少是居中和缩放的。 你把我的意见理解成相反的，在自然界中，目标是最实际的--最 "必要 "的生存和繁衍。而且有必要在不以任何方式改变的情况下训练最 "实用 "的目标。 关于数据，是的，作为输入的信息，但理想情况下我们应该有 "眼睛"、"耳朵"、"鼻子 "等。 Mihail Marchukajtes 2021.10.17 14:09 #24609 Mikhail Mishanin#: 你把我的观点理解成相反的，在自然界中，目标是最实用的--最 "必要 "的生存和繁殖。而且有必要在不以任何方式改变的情况下训练最 "实用 "的目标。关于数据，是的，输入的信息，但理想情况下，我们应该形成/接受--"眼睛"、"耳朵"、"鼻子 "等。 关于目标是正确的，它是理想的，从信号到信号，根据条件，如果信号是盈利的，那么就放1，如果是亏损的，那么就放0和Nakak，否则，好吧，也许利润可以用传播条件来计算!!!!。 mytarmailS 2021.10.17 15:53 #24610 JeeyCi#: 是的...因为这是一个关于个性的讨论，而不是所述的主题...... 询问主题，让我们聊一聊...... 1...245424552456245724582459246024612462246324642465246624672468...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
Carrie trading是一个老的banger....
但总的来说，正如他们在互联网上所说的那样：继续看下去！。
p.s.
弗拉基米尔-巴斯卡科夫， 你在 第24597号 中的感叹不再使你成为一个有兴趣的对话者，更像是一个狗仔队，在寻找可以呼喊的地方。喊叫？- 关于你的莱克生物的话题已经结束了...你显然没有兴趣在这个问题上动脑筋，而且没有编码员，EA是不会自己工作的......
是的，你已经得到了答案，（如果你在有生之年没有从上述话题中再学到什么的话）。
p.s.
弗拉基米尔-巴斯卡科夫 ， 你在 第24597号 中的感叹不再使你成为一个有兴趣的对话者，更像是一个寻找喊话场所的狗仔队。喊叫？- 你的甘草的话题已经结束了...你显然没有兴趣在这个问题上动脑筋，如果没有编码员来实现，EA自己是不会工作的......
我喜欢有这种自信的人，未经证实的真理。但这样的人在这里经常出现，又很快消失。如：静静地等待利润...
是的，你已经得到了答案，（如果你不能从上述话题中得到其他东西的话）。
p.s.
我喜欢有这种自信的人，没有任何真相的支持。但他们经常出现在这里，并很快消失。这就像 "我们静静地等待着利润......"。
是啊...因为它是关于个性的，而不是关于主题的...你对爱因斯坦的要求是用你的存款向你证明一些东西......(比如，把他也放下来，如果他不交出他在这个市场上的所有竞争优势，我就冷嘲热讽，侮辱他，把他放下来，戳穿他，直到他急于展示图片，如果 "我"（即你）喜欢图片，那就死缠烂打，坚持他的利润或他的烂话不给他时间赚，直到他分享） ...爱因斯坦会理解你...
像这样的对话真的很能说明你作为一个人，作为一个交易员，作为一个分析师，作为一个程序员...。我个人很反感在这种浅薄的 "专业人士 "的谈话节目中进行这种辩论......所以我甚至没有开始看这个节目。
是的...因为这是一个关于个性的讨论，而不是所述的主题......你对爱因斯坦的要求是用你的存款向你证明一些东西......。(比如，把他也放下来，如果他放弃了自己在这个市场上的所有竞争优势，就会迫害和嘲笑，直到他急着展示图片，如果 "我"（即你）喜欢这些图片，就死死缠住他，让他坚持自己的利润或者他烂漫的唠叨，不给他时间赚，直到他分享） ...爱因斯坦会理解你...
像这样的对话真的很能说明你作为一个人，作为一个交易员，作为一个分析师，作为一个程序员...。就我个人而言，我很反感在这样的谈话节目中，由这样肤浅的 "专业人士 "进行这样的辩论......所以我甚至不开始看这个节目。
问候兄弟们！！！。
我记得我已经说过不止一次了，但我还是要说。是的，训练方法和NS架构很重要，但更重要的是你使用的数据。在许多方面，广泛的网络架构将与精心准备的数据良好地运作。很自然，每种类型的NS都需要特定的预处理，但如果输入的数据，你拿着进入网络的信息对目标有意义，那么结果就会一下子显现。挖掘不同方法构建的NS的意义，如果只在独特的配置上输出仍然无法工作。
好吧，我只是说，也许年轻人会读:-)。
根据我的经验，数据（预处理数据）和目标函数尤其重要。事实上，数据是 "受体"，从受体输出，你可以/应该让它们 "进化"，被选择。正确选择/形成的目标函数提供了稳健的学习/进化结果，解决了训练/再训练的任务。
根据我的经验，数据（数据预处理）和目标函数特别重要。事实上，数据是 "受体"，受体的输出可以/应该被允许 "进化 "并被选择。正确选择/形成的目标函数提供了稳健的学习/进化结果，解决了增效/再学习的问题。
我不同意关于目标功能的一点看法。假设我们有一个理想的目标，但学习效果不好，在目前的数据下不可能得到满意的学习结果，如果我们开始降低目标，使其不那么理想，那么这将导致更好的学习结果。这就好像我们在根据所掌握的输入数据调整目标。是的，学习的质量会提高，但没有什么用。在我看来，我们应该建立一个理想的目标，寻找这样一组数据，使我们能够获得最好的学习结果。也就是说，你应该在输入数据中搜索，而不是目标数据。
当我们谈论数据时，我们指的是输入的信息。 至于预处理，它是标准的，适用于我们使用的任何数据。这至少是居中和缩放。
我不同意关于目标的一点看法。假设我们有一个理想的目标，但学习效果很差，我们无法用当前的数据获得满意的学习结果，如果我们开始降低目标，使其不太理想，这将导致更好的学习结果。这就好像我们在根据所掌握的输入数据调整目标。是的，学习的质量会提高，但没有什么用。在我看来，我们应该建立一个理想的目标，寻找这样一组数据，使我们能够获得最好的学习结果。也就是说，你应该在输入数据中搜索，而不是目标数据。
当我们谈论数据时，我们指的是输入的信息。 至于预处理，它是标准的，适用于我们使用的任何数据。它至少是居中和缩放的。
你把我的意见理解成相反的，在自然界中，目标是最实际的--最 "必要 "的生存和繁衍。而且有必要在不以任何方式改变的情况下训练最 "实用 "的目标。
关于数据，是的，作为输入的信息，但理想情况下我们应该有 "眼睛"、"耳朵"、"鼻子 "等。
你把我的观点理解成相反的，在自然界中，目标是最实用的--最 "必要 "的生存和繁殖。而且有必要在不以任何方式改变的情况下训练最 "实用 "的目标。
关于数据，是的，输入的信息，但理想情况下，我们应该形成/接受--"眼睛"、"耳朵"、"鼻子 "等。
是的...因为这是一个关于个性的讨论，而不是所述的主题......