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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）。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。但用遗传学代替了贝斯，对我来说，它的工作速度要快得多，并根据我的口味进行了委员会的估计。
明白了。你以前没有写过这个，还是我错过了...
祝好运
遗传学的健身函数使用这些参数训练一个elmnn模型委员会，通过kfold等进行评估。
你能详细说明一下通过健身功能进行训练的情况吗？我的预测器能否适用于这种类型的NS？如何尝试，如果他们可以？
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。
我想知道为什么？
Python在数据挖掘方面超过了R，因为有Cython和Jython与TensorFlow、Spark、MXNet等项目相连。
Python没有绕过任何人。你看到谁加入了R财团吗？不要再开始荒谬的争论，哪种语言更好。此外，我们现在可以很容易地同时使用这两者。关于Cython和Jython的部分很有趣。
祝好运
任何人都可以成为联合体的一部分，但这并不意味着完全支持。
RStudio与Anaconda不同，不知道如何正确处理图形：比例、坐标等。
它是https://jupyter.org/，现在是服务器计算的标准。
你能详细说明一下通过健身函数进行训练的情况吗？我的预测器能否适用于这种类型的NS？如何尝试，如果他们可以？
粗略地说，有一个函数，它有参数--神经元卡设置。该函数根据这些参数对神经网络进行训练，并对结果进行评估。而遗传优化器选择所有这些函数的参数以获得更高的分数，也就是说，它用不同的参数调用这个函数数千次，试图找到一个更好的设置。这与mt5优化器中的遗传学相似。
你可以试试，我的博客里有一个近似的R代码，但你必须在那里添加预测器的评估和筛选，神经元本身不会这样做。如果不对预测器进行修剪，你很可能会得到超限和糟糕的结果。
粗略地说，有一个函数，它有参数--神经元卡设置。该函数根据这些参数对神经网络进行训练，并对结果进行评估。遗传优化器选择所有这些函数参数以获得更高的分数，也就是说，它用不同的参数调用这个函数数千次，试图找到一个更好的设置。这与mt5优化器中的遗传学相似。
你可以试试，我的博客里有一个近似的R代码，但你必须在那里添加预测器的评估和筛选，神经元本身不会这样做。如果不对预测因子进行筛选，很可能会出现过度拟合和不良结果。
是的，我会把它放在队列中 - 我想先测试一下。
但有一个问题，为什么预测器不能在优化器中进行筛选？
任何人都可以成为联合体的一部分，但这并不意味着完全支持。
RStudio与Anaconda不同，不能正确处理图形：比例、坐标等。
它是https://jupyter.org/，现在是服务器端计算的标准。
资助开发，在他们的产品中实施不是充分的支持吗？
你的造句是错误的。这样写："我不知道如何在Rstudio中正确使用图表，我还没有学会"。
其余的不予评论，非常天真。
让我们停止这种争论。具体写在MO上。你有经验，虽然没有积极的结果，但随着时间的推移会有的。告诉我们他们的情况，分享你的经验。这将比一些关于一种语言相对于另一种语言的优势的空谈要有用得多。
祝好运
你这句话说得不对。这样写："我不知道如何在Rstudio中正确地处理图形，我还没有学会。
而且R本身也没有图形。天知道通过图形软件包也能得到什么。
过滤器_02 2016 arr_Buy
在数量上，"1 "类甚至超过了 "0 "类，因此与以前相比，错误的输入较少。请在EA中试试这棵树？我自己也很好奇，利润图会显示什么。
30715182167207681753然而，问题是为什么不能在优化器中覆盖预测器？
可以