交易中的机器学习：理论、模型、实践和算法交易 - 页 602 1...595596597598599600601602603604605606607608609...3399 新评论 Ivan Negreshniy 2018.01.24 07:05 #6011 弗拉基米尔-佩雷文科。至于兴趣，也许你听说过TensorFlow图，协议缓冲区，不同平台和语言的代码生成，即基本上是低水平的，所以我也是这样做的，只是针对我的NS和MQL语言。我不仅听说过它，而且我还在使用它。但用R语言在MT中执行。所以我们有不同的方法和方向。我的发展对你没有用处。你 可能没有听说过------Hlaiman EA发电机。我听说过它，读过它。这不是我想走的路。我希望你能从我上面写的内容中明白，我可能感兴趣的方向。图形的可视化，NS的拓扑结构，序列化，ProtoBuf格式，N维数组的批量处理和导入/导出 NS的NumPy权重，等等。如果你有这样的信息或实现的经验，我愿意与你讨论。我将再次重复。我们有一个不同的方法和方向。我的经验对你没有任何用处。 祝好运也许相反，我们的开发会对你有用，例如带有Python和R控制台的Hlaiman EA Generator - 包含TensorBoard和RStudio元素的集成环境，本地NS组件，并通过DLL、NamedPipes和REST与MT4、MT5终端连接。 Mihail Marchukajtes 2018.01.24 07:49 #6012 马克西姆-德米特里耶夫斯基。 来吧，米哈伊尔。这是一个虚拟机，但它是一个虚拟机，而且它使用的是他们的GPU)。这提醒了我。我已经看到了这个项目。我确信，在这样的项目中，可以创建和保存，也可以在你想教他们之前交换模型。因为在逼不得已的情况下，这种资源并没有发挥作用。在这个问题上，有一升...阅读它... Maxim Dmitrievsky 2018.01.24 07:56 #6013 Mihail Marchukajtes: 这提醒了我。我以前见过这个项目。我相信，这样的项目有能力创建和保存，以及在你想教他们之前交换模型。因为在逼不得已的情况下，这种资源并没有发挥作用。在这个问题上，有一升......来阅读...有标准的Python代码，界面在15分钟内就能学会。至少，即使对Python不是很了解，我也能一下子理解所有的东西......Python的基础知识是在几天内学会的。其他一切--来自MO的自由派。简而言之，它非常容易上手。但如果你不确定你需要它做什么--最好不要参与：）我只是在那里学习不同的神经网络。你应该这样做，因为你依附于一个预测器，不知道基本的东西，所以你可以开始了。在没有任何数学技能的情况下，至少需要一年时间来学习基本知识。其优点是，你不需要在你的电脑上安装环境，你也不需要在研究或学习语言时使用它。 例如贝叶斯法则--你知道NS在本质上是如何工作的吗？关于那里的先验和后验分布，蒙蒂-霍尔悖论，训练方法......。或者说SVM与RBM有什么不同 Mihail Marchukajtes 2018.01.24 08:10 #6014 马克西姆-德米特里耶夫斯基。 有一个正常的Python代码，这个界面在15分钟内就能学会。至少我一下子就明白了一切，即使对Python不甚了解......Python的基础知识在几天内就能学会。其他一切--来自MO的自由派。简而言之，它非常容易上手。但如果你不确定你需要它做什么--最好不要参与:) 我只是在那里研究不同的神经网络。你应该这样做，因为你依附于一个预测器，不知道基本知识，这样你就可以开始了。在没有任何数学技能的情况下，至少需要一年时间来学习基本知识。好的一面是你不需要在你的电脑上安装环境，你也不需要它来进行任何研究或语言学习。你在说什么？ 我对国防部的基本情况非常了解。Python的语法等是另一回事。同意。我想检查一下公共服务，他们如何建立模型，以及他们是否比我的OOS更好。我已经可以在那里得出结论了。理论上有可能复制优化器的基本原则，使比较特征充分....。 Maxim Dmitrievsky 2018.01.24 08:12 #6015 Mihail Marchukajtes: 你在做什么？ 我对国防部的基本情况相当了解。Python的语法等是另一回事。同意。我想检查一下公共服务，他们如何建立模型，以及他们是否比我的OOS更好。我已经可以在那里得出结论了。理论上，有可能重复优化器的基本原则，从而使比较特征充分....。好吧，为了重复优化器，你需要研究整个理论，包括概率......这种事情不是弹指间就能理解的 )它们是由非常聪明的人写的。）例如，伊万写了他的Hlaimann ...这真让人扫兴，试着写一下这样的东西吧 :)你和我，网友们可能只会在沉默中羡慕你，学好基础知识! Mihail Marchukajtes 2018.01.24 08:40 #6016 马克西姆-德米特里耶夫斯基。那么，要复制一个优化器，你需要研究所有的理论，包括概率......这样的事情不是弹指之间就能实现的 )它们是由非常聪明的人写的。）例如，伊万写了他的Hlaimann ...这真让人扫兴，试着写一下这样的东西吧 :)你和我，像我们这样的用户，只需要默默地羡慕，并学习基本知识。最主要的是要了解该方法的原理。每个人的执行情况都不同.... Maxim Dmitrievsky 2018.01.24 08:41 #6017 Mihail Marchukajtes: 最主要的是要了解该方法的原理。每个人的执行情况都不同，....该方法的原理是所有非直观的数学 :)简单的例子 Maxim Dmitrievsky 2018.01.24 09:52 #6018 Vizard_。那是一个笑话。没有戏谑--扭扭捏捏，看它如何影响。 如果输入足以完成任务，你可以在 "1个神经元 "上完成。 在莫的背景下，意识形态上的正确性在有毒-a。-------------- 教授谈深度网络 - youtu.be/qx3iM2aa2yU 31分钟。"那里仍然没有多少科学，但有很多巫术魔法。"我甚至还搞不清楚哪个更好--乙字形和正切形......。)有人说是切入点，现在我在读这个。 Forester 2018.01.24 10:03 #6019 我认为第二段并不重要。神经元的移位将使0.5西格玛移到0，如果它能给出较小的误差，而0与任何其他值相切也会移位。 而且，优化陡峭度也很有趣，但它可以在自制的软件包中完成。现成的软件包可能不允许这样做。 我在比较这些特征--sigmoid给出的误差比正切小。但也许这只适用于随机选择的考试部分。我们需要做一个更大的比较。 Maxim Dmitrievsky 2018.01.24 10:07 #6020 elibrarius。 我认为第二段并不重要。一个神经元的移位，如果给出的误差较小，0.5西格玛将移位到0，而0与任何其他值相切也将移位。 而且，优化陡峭度也很有趣，但它可以在自制的软件包中完成。现成的软件包可能不允许这样做。 我在比较这些特征--sigmoid给出的误差比正切小。但也许这只适用于随机选择的考试部分。我们需要做一个更大的比较。他们说ReLU更好 :)libe Fuzzy mt5有各种f-ion，从这些碎片中你可以建立NS原件，一半是NS，一半是专家，但要在优化器中训练。 1...595596597598599600601602603604605606607608609...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
至于兴趣，也许你听说过TensorFlow图，协议缓冲区，不同平台和语言的代码生成，即基本上是低水平的，所以我也是这样做的，只是针对我的NS和MQL语言。
我不仅听说过它，而且我还在使用它。但用R语言在MT中执行。所以我们有不同的方法和方向。我的发展对你没有用处。你 可能没有听说过------Hlaiman EA发电机。
我听说过它，读过它。这不是我想走的路。
图形的可视化，NS的拓扑结构，序列化，ProtoBuf格式，N维数组的批量处理和导入/导出 NS的NumPy权重，等等。
如果你有这样的信息或实现的经验，我愿意与你讨论。
我将再次重复。我们有一个不同的方法和方向。我的经验对你没有任何用处。
祝好运
也许相反，我们的开发会对你有用，例如带有Python和R控制台的Hlaiman EA Generator - 包含TensorBoard和RStudio元素的集成环境，本地NS组件，并通过DLL、NamedPipes和REST与MT4、MT5终端连接。
来吧，米哈伊尔。
这是一个虚拟机，但它是一个虚拟机，而且它使用的是他们的GPU)。
这提醒了我。我已经看到了这个项目。我确信，在这样的项目中，可以创建和保存，也可以在你想教他们之前交换模型。因为在逼不得已的情况下，这种资源并没有发挥作用。在这个问题上，有一升...阅读它...
这提醒了我。我以前见过这个项目。我相信，这样的项目有能力创建和保存，以及在你想教他们之前交换模型。因为在逼不得已的情况下，这种资源并没有发挥作用。在这个问题上，有一升......来阅读...
有标准的Python代码，界面在15分钟内就能学会。至少，即使对Python不是很了解，我也能一下子理解所有的东西......Python的基础知识是在几天内学会的。其他一切--来自MO的自由派。简而言之，它非常容易上手。但如果你不确定你需要它做什么--最好不要参与：）我只是在那里学习不同的神经网络。
你应该这样做，因为你依附于一个预测器，不知道基本的东西，所以你可以开始了。在没有任何数学技能的情况下，至少需要一年时间来学习基本知识。
其优点是，你不需要在你的电脑上安装环境，你也不需要在研究或学习语言时使用它。
例如贝叶斯法则--你知道NS在本质上是如何工作的吗？关于那里的先验和后验分布，蒙蒂-霍尔悖论，训练方法......。或者说SVM与RBM有什么不同有一个正常的Python代码，这个界面在15分钟内就能学会。至少我一下子就明白了一切，即使对Python不甚了解......Python的基础知识在几天内就能学会。其他一切--来自MO的自由派。简而言之，它非常容易上手。但如果你不确定你需要它做什么--最好不要参与:) 我只是在那里研究不同的神经网络。
你应该这样做，因为你依附于一个预测器，不知道基本知识，这样你就可以开始了。在没有任何数学技能的情况下，至少需要一年时间来学习基本知识。
好的一面是你不需要在你的电脑上安装环境，你也不需要它来进行任何研究或语言学习。
你在说什么？ 我对国防部的基本情况非常了解。Python的语法等是另一回事。同意。我想检查一下公共服务，他们如何建立模型，以及他们是否比我的OOS更好。我已经可以在那里得出结论了。理论上有可能复制优化器的基本原则，使比较特征充分....。
你在做什么？ 我对国防部的基本情况相当了解。Python的语法等是另一回事。同意。我想检查一下公共服务，他们如何建立模型，以及他们是否比我的OOS更好。我已经可以在那里得出结论了。理论上，有可能重复优化器的基本原则，从而使比较特征充分....。
好吧，为了重复优化器，你需要研究整个理论，包括概率......这种事情不是弹指间就能理解的 )
它们是由非常聪明的人写的。）
例如，伊万写了他的Hlaimann ...这真让人扫兴，试着写一下这样的东西吧 :)
你和我，网友们可能只会在沉默中羡慕你，学好基础知识!
那么，要复制一个优化器，你需要研究所有的理论，包括概率......这样的事情不是弹指之间就能实现的 )
它们是由非常聪明的人写的。）
例如，伊万写了他的Hlaimann ...这真让人扫兴，试着写一下这样的东西吧 :)
你和我，像我们这样的用户，只需要默默地羡慕，并学习基本知识。
最主要的是要了解该方法的原理。每个人的执行情况都不同....
最主要的是要了解该方法的原理。每个人的执行情况都不同，....
该方法的原理是所有非直观的数学 :)
简单的例子
那是一个笑话。没有戏谑--扭扭捏捏，看它如何影响。
如果输入足以完成任务，你可以在 "1个神经元 "上完成。
在莫的背景下，意识形态上的正确性在有毒-a。
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教授谈深度网络 - youtu.be/qx3iM2aa2yU
31分钟。"那里仍然没有多少科学，但有很多巫术魔法。"
我甚至还搞不清楚哪个更好--乙字形和正切形......。)有人说是切入点，现在我在读这个。
而且，优化陡峭度也很有趣，但它可以在自制的软件包中完成。现成的软件包可能不允许这样做。
我在比较这些特征--sigmoid给出的误差比正切小。但也许这只适用于随机选择的考试部分。我们需要做一个更大的比较。
我认为第二段并不重要。一个神经元的移位，如果给出的误差较小，0.5西格玛将移位到0，而0与任何其他值相切也将移位。
而且，优化陡峭度也很有趣，但它可以在自制的软件包中完成。现成的软件包可能不允许这样做。
我在比较这些特征--sigmoid给出的误差比正切小。但也许这只适用于随机选择的考试部分。我们需要做一个更大的比较。
他们说ReLU更好 :)
libe Fuzzy mt5有各种f-ion，从这些碎片中你可以建立NS原件，一半是NS，一半是专家，但要在优化器中训练。