交易中的机器学习：理论、模型、实践和算法交易 - 页 976 1...969970971972973974975976977978979980981982983...3399 新评论 Vladimir Perervenko 2018.06.04 07:57 #9751 elibrarius。我想知道为什么会发生这种情况？ 我使用DNN的Darch、反向传播、dropout。 纪元: 16 of 100 训练集的分类误差。41.69% (2668/6400) 纪元: 17 of 100 训练集的分类误差。31.87%(2040/6400) 纪元: 18 of 100 训练集的分类误差。32.09% (2054/6400) 年代：100个中的19个 训练集的分类误差。39.55% (2531/6400) 纪元：100的20 训练集的分类误差。38.02% (2433/6400) 年代：100个中的21个 训练集的分类误差。49.89%(3193/6400) 纪元：100的22 训练集的分类误差。50.56% (3236/6400) 纪元：100的23 训练集的分类误差。45.56% (2916/6400) 也就是说，从第17步开始采取一个训练有素的网络，并在第21步之前将其降级。 明白了。 我在每个纪元上放了一个新的面具，将切换到每个miniBatch上--应该会变得更好 没有帮助。 训练集的分类误差。45.11% (2887/6400) 纪元：100的10 训练集的分类误差。34.92% (2235/6400) 年代：100的11 训练集的分类误差。30.16% (1930/6400) 纪元: 12 of 100 训练集的分类误差。45.28% (2898/6400) 纪元：100的13 训练集的分类误差。39.56% (2532/6400)这很好。应该是怎样的？训练结束后，最好的模型将被退回给你。"更好 "的标准由你决定。你知道的。 减少批次并不总是能带来更好的质量。 它是一个具有优化超参数的模型吗？让我看看你的模型参数和你的训练方案。也许有些东西会变得清晰。 祝好运 Forester 2018.06.04 09:53 #9752 弗拉基米尔-佩雷文科。这很好。应该是怎样的？训练结束后，最好的模型将被退回给你。更好 "的标准由你决定。你知道的。 减少批次并不总是能带来更好的质量。 它是一个超参数优化的模型吗？让我看看你的模型参数和你的训练方案。也许有些东西会变得清晰。 祝好运 好吧，如果这没问题，那我就按原样使用。 只是在你的图表上，误差在接近30％后跳了5％。我有30个，我有50个。 是的，一个更好的模型会出来的。 而且是的--这样的模型是在优化超参数时得到的。 我倾向于认为是LearnRate = 1。但我试过0.7和0.3以及0.1-和0.01。在0.1以下的地方，仍然有误差30%的东西，而在低的LearnRate <0.1时，HC根本无法学习任何东西。因此，在LearnRate = 1的情况下，让它找到几个变体，然后我将从中选择最好的一个。 Yuriy Asaulenko 2018.06.04 17:40 #9753 第二天在与Anaconda斗争。在2天内已经进行了3次重新安装。Spyder在初始化时出现了错误。 昨天一切似乎都很好。安装了numpy，cat应该已经在基地里了，但是没有。错误从这里开始。 我卸载了numpy并重新安装，但没有效果。 接下来写了import numpy--答案是模块已安装但未初始化。 重新安装Anaconda并清理注册表和删除所有与Anaconda有关的残余文件和文件夹都没有帮助。 我吓坏了））。 Roffild 2018.06.04 18:52 #9754 PyCharm有什么问题？有与Anaconda的整合。 Maxim Dmitrievsky 2018.06.04 20:04 #9755 尤里-阿索连科。第二天在与Anaconda斗争。在2天内已经进行了3次重新安装。Spyder在初始化时出现了错误。 昨天一切似乎都很好。安装了numpy，cat应该已经在基地里了，但是没有。错误从这里开始。 我卸载了numpy并重新安装，但没有效果。 接下来写import numpy - 响应是模块已安装但未初始化。 重新安装Anaconda并清理注册表和删除所有与Anaconda有关的残余文件和文件夹都没有帮助。 我很惊讶））。为什么需要conda，首先要学习python的基础知识，然后是IPython，然后是conda，这完全没有必要。 没有它，同样的Tflow和sklearn也可以轻松安装。 Alexander_K2 2018.06.04 20:06 #9756 尤里-阿索连科。我很惊讶。))学习计算机的基本知识。可以这么说，与电脑在一起。 Maxim Dmitrievsky 2018.06.04 20:07 #9757 亚历山大_K2。学习使用计算机的基本知识。可以这么说，有了电脑...)) Yuriy Asaulenko 2018.06.04 20:20 #9758 亚历山大_K2。学习使用计算机的基本知识。可以这么说，一台电脑...你能自己做吗？我非常怀疑）。 Maxim Dmitrievsky 2018.06.04 20:29 #9759 IPython桌面参考指南 https://jakevdp.github.io/PythonDataScienceHandbook/ Yuriy Asaulenko 2018.06.04 20:31 #9760 马克西姆-德米特里耶夫斯基。为什么需要conda？ 先学习python的基础知识，然后是IPython，然后是conda，这完全没有必要。 没有它，Tflow和sklearn可以很容易地安装。我很清楚这一点。我喜欢Spyder。标准Python的功能很少。而Spyder几乎是VS（开玩笑）。我必须说，除了标准版，我还没有看到任何其他的编辑。 至于其他方面，Python一切正常--它的工作没有问题，除了Spyder--它不是那么清楚。而且它在开箱时就已经出现了故障，只是在使用numpy和matplotlib时出现了故障。到目前为止，其余的都在工作，但我还没有在Spyder-ra上走远。 我也不想连续安装/尝试所有的编辑器。 1...969970971972973974975976977978979980981982983...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
我想知道为什么会发生这种情况？
我使用DNN的Darch、反向传播、dropout。
纪元: 16 of 100
训练集的分类误差。41.69% (2668/6400)
纪元: 17 of 100
训练集的分类误差。31.87%(2040/6400)
纪元: 18 of 100
训练集的分类误差。32.09% (2054/6400)
年代：100个中的19个
训练集的分类误差。39.55% (2531/6400)
纪元：100的20
训练集的分类误差。38.02% (2433/6400)
年代：100个中的21个
训练集的分类误差。49.89%(3193/6400)
纪元：100的22
训练集的分类误差。50.56% (3236/6400)
纪元：100的23
训练集的分类误差。45.56% (2916/6400)
也就是说，从第17步开始采取一个训练有素的网络，并在第21步之前将其降级。
明白了。
没有帮助。我在每个纪元上放了一个新的面具，将切换到每个miniBatch上--应该会变得更好
训练集的分类误差。45.11% (2887/6400)
纪元：100的10
训练集的分类误差。34.92% (2235/6400)
年代：100的11
训练集的分类误差。30.16% (1930/6400)
纪元: 12 of 100
训练集的分类误差。45.28% (2898/6400)
纪元：100的13
训练集的分类误差。39.56% (2532/6400)
这很好。应该是怎样的？训练结束后，最好的模型将被退回给你。"更好 "的标准由你决定。你知道的。
减少批次并不总是能带来更好的质量。
它是一个具有优化超参数的模型吗？让我看看你的模型参数和你的训练方案。也许有些东西会变得清晰。
祝好运
这很好。应该是怎样的？训练结束后，最好的模型将被退回给你。更好 "的标准由你决定。你知道的。
减少批次并不总是能带来更好的质量。
它是一个超参数优化的模型吗？让我看看你的模型参数和你的训练方案。也许有些东西会变得清晰。
祝好运
只是在你的图表上，误差在接近30％后跳了5％。我有30个，我有50个。
是的，一个更好的模型会出来的。
而且是的--这样的模型是在优化超参数时得到的。
我倾向于认为是LearnRate = 1。但我试过0.7和0.3以及0.1-和0.01。在0.1以下的地方，仍然有误差30%的东西，而在低的LearnRate <0.1时，HC根本无法学习任何东西。因此，在LearnRate = 1的情况下，让它找到几个变体，然后我将从中选择最好的一个。
第二天在与Anaconda斗争。在2天内已经进行了3次重新安装。Spyder在初始化时出现了错误。
昨天一切似乎都很好。安装了numpy，cat应该已经在基地里了，但是没有。错误从这里开始。
我卸载了numpy并重新安装，但没有效果。
接下来写了import numpy--答案是模块已安装但未初始化。
重新安装Anaconda并清理注册表和删除所有与Anaconda有关的残余文件和文件夹都没有帮助。
我吓坏了））。
第二天在与Anaconda斗争。在2天内已经进行了3次重新安装。Spyder在初始化时出现了错误。
昨天一切似乎都很好。安装了numpy，cat应该已经在基地里了，但是没有。错误从这里开始。
我卸载了numpy并重新安装，但没有效果。
接下来写import numpy - 响应是模块已安装但未初始化。
重新安装Anaconda并清理注册表和删除所有与Anaconda有关的残余文件和文件夹都没有帮助。
我很惊讶））。
为什么需要conda，首先要学习python的基础知识，然后是IPython，然后是conda，这完全没有必要。
没有它，同样的Tflow和sklearn也可以轻松安装。
我很惊讶。))
学习计算机的基本知识。可以这么说，与电脑在一起。
学习使用计算机的基本知识。可以这么说，有了电脑...
))
学习使用计算机的基本知识。可以这么说，一台电脑...
你能自己做吗？我非常怀疑）。
IPython桌面参考指南
https://jakevdp.github.io/PythonDataScienceHandbook/
为什么需要conda？ 先学习python的基础知识，然后是IPython，然后是conda，这完全没有必要。
没有它，Tflow和sklearn可以很容易地安装。
我很清楚这一点。我喜欢Spyder。标准Python的功能很少。而Spyder几乎是VS（开玩笑）。我必须说，除了标准版，我还没有看到任何其他的编辑。
至于其他方面，Python一切正常--它的工作没有问题，除了Spyder--它不是那么清楚。而且它在开箱时就已经出现了故障，只是在使用numpy和matplotlib时出现了故障。到目前为止，其余的都在工作，但我还没有在Spyder-ra上走远。
我也不想连续安装/尝试所有的编辑器。