交易中的机器学习：理论、模型、实践和算法交易 - 页 931 1...924925926927928929930931932933934935936937938...3399 新评论 Vladimir Perervenko 2018.05.19 18:44 #9301 交易员博士。遗传学试图为有限数量的函数调用 找到正确的参数。通过缩小这个参数的变体数量（30而不是200），遗传学家可以更详细地调查从1到30的区域。而且正确地说，如果你知道寻找某些模型参数的具体限制，最好直接把这些信息交给遗传学家。 或者说。 在代码中加入这一行（绿色的），那么遗传学家将在种群中拥有500个个体，而不是默认的50个。而且她将能够测试10倍的模型（但脚本运行时间也将增加10倍），能够尽可能多地尝试模型参数的组合。即使有最大的200个神经元，我认为遗传学也可以用0.85找到更好的结果，或者至少接近它。我无法理解你在说什么遗传学。ELM中没有遗传学。看看ELM理论或elmNN包的描述就知道了。 "ELM算法是SLFN（单隐层前馈网络）的另一种训练方法，它不需要任何迭代调整，也不需要设置参数，如学习率、动量等，这些都是目前传统基于梯度的学习算法（如反向传播）的问题。用ELM训练SLFN是一个三步骤的学习模型。给定一个训练集P = {(xi , ti )|xi E R , ti E R , i = 1, ..., N}，隐藏节点输出函数G(a, b, x)，以及隐藏节点数量L1）随机分配隐藏节点参数（ai , bi ），i = 1,..., L.这意味着输入层和隐藏层之间以及隐藏层的弧形权重是随机产生的。2) 使用其中一个可用的激活函数计算隐藏层输出矩阵H。3) 计算输出权重B：B = ginv(H) %*% T（矩阵乘法），其中T是训练集的目标输出。ginv(H)是隐层输出矩阵H的Moore-Penrose广义反值，由MASS包函数ginv计算。一旦SLFN被训练出来，一般测试集的输出就是简单的Y = H %*% B（矩阵乘法）。突出的特点。- ELM的学习速度非常快。- 与传统的基于梯度的学习算法不同，ELM只对可微分的激活函数起作用，而对所有有界的非恒定的片状连续激活函数起作用。- 与传统的基于梯度的学习算法面临的几个问题，如局部最小值、不适当的学习率和过度拟合等不同，ELM倾向于直接达到解决方案，没有这些琐碎的问题。- ELM学习算法看起来比其他流行的学习算法简单得多：神经网络和支持向量机"。 即使有少量的神经元，也不可能获得两个完全相同的神经网络。你对将连续输出转移到一个类别的阈值的定义是不正确的。阈值=0.5是最坏的情况。可接受=中位数/但也有更高级的。 祝好运 热键 - 高级用户选项 - СанСаныч Фоменко 2018.05.19 18:53 #9302 马克西姆-德米特里耶夫斯基。哦，这将是值得一读的东西，我已经忘记了它是什么。或者说，忘记了GBM和XGboost之间的区别......或者不知道 gbm可以提升任何模型，xgb似乎是在树上。 我知道，提升比装袋稍好，通过装袋建立森林。但我不知道再培训的情况。 重新启动与模型类型 无关。 一个模型在两种情况下被重新训练。 噪声预测器的存在是一个主要问题，只有通过拟合预测器才能解决。模型的过度拟合--对其参数的 "优化"，通常是在一个小样本上。这种过拟合的问题可以通过开发者的经验来解决。 Maxim Dmitrievsky 2018.05.19 18:58 #9303 桑桑尼茨-弗门科。SanSanych，不要再歇斯底里了 Mihail Marchukajtes 2018.05.19 19:01 #9304 弗拉基米尔-佩雷文科。我无法理解你在说什么遗传学。ELM中不存在遗传学。看看ELM理论或elmNN包的描述就知道了。 "ELM算法是SLFN（单隐层前馈网络）的另一种训练方法，它不需要任何迭代调整，也不需要设置参数，如学习率、动量等，这些都是目前传统基于梯度的学习算法（如反向传播）的问题。用ELM训练SLFN是一个三步骤的学习模型。给定一个训练集P = {(xi , ti )|xi E R , ti E R , i = 1, ..., N}，隐藏节点输出函数G(a, b, x)，以及隐藏节点数量L1）随机分配隐藏节点参数（ai , bi ），i = 1,..., L.这意味着输入层和隐藏层之间以及隐藏层的弧形权重是随机产生的。2) 使用其中一个可用的激活函数计算隐藏层输出矩阵H。3) 计算输出权重B：B = ginv(H) %*% T（矩阵乘法），其中T是训练集的目标输出。ginv(H)是隐层输出矩阵H的Moore-Penrose广义反值，由MASS包函数ginv计算。一旦SLFN被训练出来，一般测试集的输出就是简单的Y = H %*% B（矩阵乘法）。突出的特点。- ELM的学习速度非常快。- 与传统的基于梯度的学习算法不同，ELM只对可微分的激活函数起作用，而对所有有界的非恒定的片状连续激活函数起作用。- 与传统的基于梯度的学习算法面临的几个问题，如局部最小值、不适当的学习率和过度拟合等不同，ELM倾向于直接达到解决方案，没有这些琐碎的问题。- ELM学习算法看起来比其他流行的学习算法简单得多：神经网络和支持向量机"。 即使有少量的神经元，也不可能获得两个完全相同的神经网络。你错误地定义了将连续输出转移到一个类别的阈值。阈值=0.5是最坏的情况。可接受=中位数/但也有更高级的。 祝好运在我的小型训练文件中，训练课程之间的匹配度是100%。 Roffild 2018.05.19 19:01 #9305 你在什么时间段内倾倒数据？ 我有2年的差距和15秒的数据差异。预测因素。30个自然数和1000多个以"(double)(val1 < val2) "格式生成的。 起初我也认为应该减少预测器的数量，但实践表明，多多益善。 当然，2年内有1000个预测器，就有大约3GB的容量。用R来做这样的量并不严重。 Python在数据挖掘方面击败了R，因为有Cython和Jython，它们可以插入TensorFlow、Spark、MXNet等项目。 Mihail Marchukajtes 2018.05.19 19:03 #9306 交易员博士。遗传学试图为有限数量的函数调用 找到正确的参数。通过缩小这个参数的变体数量（30而不是200），遗传学家可以更详细地调查从1到30的区域。而正确的做法是，如果你知道寻找某些模型参数的具体限制，最好马上把这些信息交给遗传学家。 或者说。 在代码中加入这一行（绿色的），那么遗传学家将在种群中拥有500个个体，而不是默认的50个。而且她将能够测试10倍的模型（但脚本运行时间也将增加10倍），能够尽可能多地尝试模型参数的组合。即使最大的神经元数量为200个，我认为遗传学也能用0.85找到更好的结果，或者至少接近它。谢谢!!!!它确实有了很大的改进。好吧，让我们看看情况如何......最主要的是要稳定地赚取... Dr. Trader 2018.05.19 19:04 #9307 弗拉基米尔-佩雷文科。我不明白你说的是什么遗传学。它就在我一百页前给米哈伊尔看的R脚本中。遗传算法 正在通过elmnn的参数（激活函数、gpsh颗粒、隐藏神经元的数量）。遗传学的健身函数使用这些参数训练一个elmnn模型的委员会，通过kfold等进行评估。 我自己写了这个脚本，当时我受到你关于elmnn和贝叶斯优化的文章的启发。但我已经实施了遗传学，而不是baes，这种方式工作起来更快，而且委员会的估计是根据我的品味做出的。 Forester 2018.05.19 19:06 #9308 桑桑尼茨-弗门科。 该模型在两种情况下被重新训练。 噪声预测器的存在是一个主要问题，只能通过选择预测器来解决。这个问题不只是针对你，--针对所有人。 在实践中，情况就是这样，即如果有噪声预测器，NS不能脱离50-55%。如果你把它捡起来，它甚至可以发出70%。 但为什么会这样呢？ 1）那么，NS在训练过程中应该自动为噪声预测器选择接近0的权重（相当于把它们排除在选择之外）。我们在本支部开始时的问题中看到了这一点。 2）如果不通过训练来低估权重，那么至少辍学应该把它们筛掉...... Forester 2018.05.19 19:10 #9309 交易员博士。这是在R脚本中，我在大约一百页前给迈克尔看的。遗传算法 尝试elmnn的参数（激活函数，gpsh颗粒，隐藏神经元的数量）。在遗传学的健身功能中，一个elmnn模型的委员会使用这些参数进行训练，通过kfold等估计。 把它复制到你的博客，也许别人会需要它。在这里寻找东西是不现实的。 Maxim Dmitrievsky 2018.05.19 19:15 #9310 elibrarius。这个问题不只是针对你，--针对所有人。 在实践中是这样的，也就是说，如果有噪声预测器，那么NS不能脱离50-55%。如果你拿起它，它甚至可以发出70%。 但为什么会这样呢？ 1）那么，NS在训练过程中应该自动为噪声预测器选择接近0的权重（相当于把它们排除在选择之外）。我们在本支部开始时的问题中看到了这一点。 2）如果不通过训练来低估重量，那么至少辍学应该把他们筛选出来......仍然有一个额外的维度，你必须以某种方式画一条曲线通过它，也许会有很大的误差 相反，辍学会增加误差，不是吗？ 1...924925926927928929930931932933934935936937938...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
遗传学试图为有限数量的函数调用 找到正确的参数。通过缩小这个参数的变体数量（30而不是200），遗传学家可以更详细地调查从1到30的区域。而且正确地说，如果你知道寻找某些模型参数的具体限制，最好直接把这些信息交给遗传学家。
或者说。
在代码中加入这一行（绿色的），那么遗传学家将在种群中拥有500个个体，而不是默认的50个。而且她将能够测试10倍的模型（但脚本运行时间也将增加10倍），能够尽可能多地尝试模型参数的组合。即使有最大的200个神经元，我认为遗传学也可以用0.85找到更好的结果，或者至少接近它。
我无法理解你在说什么遗传学。ELM中没有遗传学。看看ELM理论或elmNN包的描述就知道了。
"ELM算法是SLFN（单隐层前馈网络）的另一种训练方法，它不需要任何迭代调整，也不需要设置参数，如学习率、动量等，这些都是目前传统基于梯度的学习算法（如反向传播）的问题。
用ELM训练SLFN是一个三步骤的学习模型。
给定一个训练集P = {(xi , ti )|xi E R , ti E R , i = 1, ..., N}，隐藏节点输出函数G(a, b, x)，以及隐藏节点数量L
1）随机分配隐藏节点参数（ai , bi ），i = 1,..., L.这意味着输入层和隐藏层之间以及隐藏层的弧形权重是随机产生的。
2) 使用其中一个可用的激活函数计算隐藏层输出矩阵H。
3) 计算输出权重B：B = ginv(H) %*% T（矩阵乘法），其中T是训练集的目标输出。
ginv(H)是隐层输出矩阵H的Moore-Penrose广义反值，由MASS包函数ginv计算。
一旦SLFN被训练出来，一般测试集的输出就是简单的Y = H %*% B（矩阵乘法）。突出的特点。
- ELM的学习速度非常快。
- 与传统的基于梯度的学习算法不同，ELM只对可微分的激活函数起作用，而对所有有界的非恒定的片状连续激活函数起作用。
- 与传统的基于梯度的学习算法面临的几个问题，如局部最小值、不适当的学习率和过度拟合等不同，ELM倾向于直接达到解决方案，没有这些琐碎的问题。
- ELM学习算法看起来比其他流行的学习算法简单得多：神经网络和支持向量机"。
即使有少量的神经元，也不可能获得两个完全相同的神经网络。你对将连续输出转移到一个类别的阈值的定义是不正确的。阈值=0.5是最坏的情况。可接受=中位数/但也有更高级的。
祝好运
哦，这将是值得一读的东西，我已经忘记了它是什么。或者说，忘记了GBM和XGboost之间的区别......或者不知道
gbm可以提升任何模型，xgb似乎是在树上。
我知道，提升比装袋稍好，通过装袋建立森林。但我不知道再培训的情况。
重新启动与模型类型 无关。
一个模型在两种情况下被重新训练。
SanSanych，不要再歇斯底里了
我无法理解你在说什么遗传学。ELM中不存在遗传学。看看ELM理论或elmNN包的描述就知道了。
"ELM算法是SLFN（单隐层前馈网络）的另一种训练方法，它不需要任何迭代调整，也不需要设置参数，如学习率、动量等，这些都是目前传统基于梯度的学习算法（如反向传播）的问题。
用ELM训练SLFN是一个三步骤的学习模型。
给定一个训练集P = {(xi , ti )|xi E R , ti E R , i = 1, ..., N}，隐藏节点输出函数G(a, b, x)，以及隐藏节点数量L
1）随机分配隐藏节点参数（ai , bi ），i = 1,..., L.这意味着输入层和隐藏层之间以及隐藏层的弧形权重是随机产生的。
2) 使用其中一个可用的激活函数计算隐藏层输出矩阵H。
3) 计算输出权重B：B = ginv(H) %*% T（矩阵乘法），其中T是训练集的目标输出。
ginv(H)是隐层输出矩阵H的Moore-Penrose广义反值，由MASS包函数ginv计算。
一旦SLFN被训练出来，一般测试集的输出就是简单的Y = H %*% B（矩阵乘法）。突出的特点。
- ELM的学习速度非常快。
- 与传统的基于梯度的学习算法不同，ELM只对可微分的激活函数起作用，而对所有有界的非恒定的片状连续激活函数起作用。
- 与传统的基于梯度的学习算法面临的几个问题，如局部最小值、不适当的学习率和过度拟合等不同，ELM倾向于直接达到解决方案，没有这些琐碎的问题。
- ELM学习算法看起来比其他流行的学习算法简单得多：神经网络和支持向量机"。
即使有少量的神经元，也不可能获得两个完全相同的神经网络。你错误地定义了将连续输出转移到一个类别的阈值。阈值=0.5是最坏的情况。可接受=中位数/但也有更高级的。
祝好运
在我的小型训练文件中，训练课程之间的匹配度是100%。
你在什么时间段内倾倒数据？
我有2年的差距和15秒的数据差异。预测因素。30个自然数和1000多个以"(double)(val1 < val2) "格式生成的。
起初我也认为应该减少预测器的数量，但实践表明，多多益善。
当然，2年内有1000个预测器，就有大约3GB的容量。用R来做这样的量并不严重。
Python在数据挖掘方面击败了R，因为有Cython和Jython，它们可以插入TensorFlow、Spark、MXNet等项目。
遗传学试图为有限数量的函数调用 找到正确的参数。通过缩小这个参数的变体数量（30而不是200），遗传学家可以更详细地调查从1到30的区域。而正确的做法是，如果你知道寻找某些模型参数的具体限制，最好马上把这些信息交给遗传学家。
或者说。
在代码中加入这一行（绿色的），那么遗传学家将在种群中拥有500个个体，而不是默认的50个。而且她将能够测试10倍的模型（但脚本运行时间也将增加10倍），能够尽可能多地尝试模型参数的组合。即使最大的神经元数量为200个，我认为遗传学也能用0.85找到更好的结果，或者至少接近它。
谢谢!!!!它确实有了很大的改进。好吧，让我们看看情况如何......最主要的是要稳定地赚取...
我不明白你说的是什么遗传学。
它就在我一百页前给米哈伊尔看的R脚本中。遗传算法 正在通过elmnn的参数（激活函数、gpsh颗粒、隐藏神经元的数量）。遗传学的健身函数使用这些参数训练一个elmnn模型的委员会，通过kfold等进行评估。
我自己写了这个脚本，当时我受到你关于elmnn和贝叶斯优化的文章的启发。但我已经实施了遗传学，而不是baes，这种方式工作起来更快，而且委员会的估计是根据我的品味做出的。
该模型在两种情况下被重新训练。
这个问题不只是针对你，--针对所有人。
在实践中，情况就是这样，即如果有噪声预测器，NS不能脱离50-55%。如果你把它捡起来，它甚至可以发出70%。
但为什么会这样呢？
1）那么，NS在训练过程中应该自动为噪声预测器选择接近0的权重（相当于把它们排除在选择之外）。我们在本支部开始时的问题中看到了这一点。
2）如果不通过训练来低估权重，那么至少辍学应该把它们筛掉......
这是在R脚本中，我在大约一百页前给迈克尔看的。遗传算法 尝试elmnn的参数（激活函数，gpsh颗粒，隐藏神经元的数量）。在遗传学的健身功能中，一个elmnn模型的委员会使用这些参数进行训练，通过kfold等估计。
这个问题不只是针对你，--针对所有人。
在实践中是这样的，也就是说，如果有噪声预测器，那么NS不能脱离50-55%。如果你拿起它，它甚至可以发出70%。
但为什么会这样呢？
1）那么，NS在训练过程中应该自动为噪声预测器选择接近0的权重（相当于把它们排除在选择之外）。我们在本支部开始时的问题中看到了这一点。
2）如果不通过训练来低估重量，那么至少辍学应该把他们筛选出来......
仍然有一个额外的维度，你必须以某种方式画一条曲线通过它，也许会有很大的误差
相反，辍学会增加误差，不是吗？