交易中的机器学习：理论、模型、实践和算法交易 - 页 711 1...704705706707708709710711712713714715716717718...3399 新评论 Maxim Dmitrievsky 2018.02.22 21:06 #7101 亚历山大_K2。圣杯不在这里，他就坐在我旁边--他正目不转睛地看着这个通信。我也在逐渐接触各种概率密度 之类的东西，但是从另一个方面，从牟取暴利:)我快到了，唯一剩下的就是或多或少地理解冷却的不同形式。 这里也使用了熵，可以为代理人设置不同的分布。 Alexander_K2 2018.02.22 21:11 #7102 马克西姆-德米特里耶夫斯基。我也在逐渐接近各种概率密度 之类的东西，但有点在另一边，与moushinlerning:)我快到了，剩下的就是或多或少理解coolerning的各种表现了这就对了。 只要处理好进项--它们不应该是随机的，而是严格基于交易强度。对于时间来说，从长远来看。 如果财政困难，只是为了生活--给我一票，我就在概率上放弃圣杯，以使我的力量继续史诗。 表演必须继续下去! Renat Akhtyamov 2018.02.22 21:12 #7103 Vizard_。睁开你的眼睛))))open)))) 好运! ))) Maxim Dmitrievsky 2018.02.22 21:17 #7104 亚历山大_K2。这就对了。 只要处理好入口--它们不应该只是随机的，而是与行业的强度严格挂钩。对于时间来说，从长远来看。 如果财政困难，只是为了生活，那么不要担心，为了可能性，我将抛出圣杯，以便有力量继续史诗的创作。 表演必须继续下去!主要的东西会很有趣:)仍然有有趣的未开发的东西可以探究。 我认为有监督和无监督的转折没有意义，仅仅是近似和搜索狭隘的静止问题的特征 Dr. Trader 2018.02.22 21:51 #7105 从1小时04分开始。https://youtu.be/DR3mgnEKRgI 我也很支持提升，但我有点不同意他对过度装备的斗争。 对他来说，战胜过拟合=特定的树的划分标准+最小的树的数量。 对我来说：gbm + k-fold。我现在已经确定了gbm，但也尝试了R中的其他包--xgboost、catboost--它们在那里有内置的过拟合保护，但没有得到像gbm那样的快乐。 Vladimir Gribachev 2018.02.22 23:28 #7106 是吗？ Vladimir Gribachev 2018.02.22 23:49 #7107 总之，这里是底线，我想每个人都能搞清楚的顶线 Mihail Marchukajtes 2018.02.23 05:22 #7108 雷纳特-阿赫蒂亚莫夫。与神经网络不同，我一直显示出较高的 收益率，这里从晚上到现在（当然，是真实的）。 曲线当然是有趣的，不能忽视，但收益率太低了。IMHO Vizard_ 2018.02.23 06:10 #7109 弗拉基米尔-格里巴乔夫。是吗？是的。1 в 1. Vizard_ 2018.02.23 06:10 #7110 雷纳特-阿赫蒂亚莫夫。这里最有趣的事情，包括对DC来说，是预后的问题。 不能老师，你又一次被正常人揭穿了））））。 1...704705706707708709710711712713714715716717718...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
圣杯不在这里，他就坐在我旁边--他正目不转睛地看着这个通信。
我也在逐渐接触各种概率密度 之类的东西，但是从另一个方面，从牟取暴利:)我快到了，唯一剩下的就是或多或少地理解冷却的不同形式。
这里也使用了熵，可以为代理人设置不同的分布。
我也在逐渐接近各种概率密度 之类的东西，但有点在另一边，与moushinlerning:)我快到了，剩下的就是或多或少理解coolerning的各种表现了
这就对了。
只要处理好进项--它们不应该是随机的，而是严格基于交易强度。对于时间来说，从长远来看。
如果财政困难，只是为了生活--给我一票，我就在概率上放弃圣杯，以使我的力量继续史诗。
表演必须继续下去!
睁开你的眼睛))))
open))))
好运!
)))
这就对了。
只要处理好入口--它们不应该只是随机的，而是与行业的强度严格挂钩。对于时间来说，从长远来看。
如果财政困难，只是为了生活，那么不要担心，为了可能性，我将抛出圣杯，以便有力量继续史诗的创作。
表演必须继续下去!
主要的东西会很有趣:)仍然有有趣的未开发的东西可以探究。
我认为有监督和无监督的转折没有意义，仅仅是近似和搜索狭隘的静止问题的特征
我也很支持提升，但我有点不同意他对过度装备的斗争。
对他来说，战胜过拟合=特定的树的划分标准+最小的树的数量。
对我来说：gbm + k-fold。我现在已经确定了gbm，但也尝试了R中的其他包--xgboost、catboost--它们在那里有内置的过拟合保护，但没有得到像gbm那样的快乐。
是吗？
总之，这里是底线，我想每个人都能搞清楚的顶线
与神经网络不同，我一直显示出较高的 收益率，这里从晚上到现在（当然，是真实的）。
曲线当然是有趣的，不能忽视，但收益率太低了。IMHO
是吗？
是的。1 в 1.
这里最有趣的事情，包括对DC来说，是预后的问题。
不能
老师，你又一次被正常人揭穿了））））。