Библиотека предназначена для чтения и применения моделей CatBoost. Модели должны быть представляться в виде исходников C++. gradient boosting Поддерживаются модели только с непрерывными переменными, бинарная классификация...
Каждый человек, который когда-либо сталкивался с алгоритмами машинного обучения знает, что даже простые ML модели на большом объёме данных могут обучаться непозволительно долго. Задачи восстановления зависимостей, классификации объектов оборачиваются минутами, а то и часами обучения сети. Данная статья продемонстрирует, как на примере...
그냥 앉아서 파서를 작성했습니다
여기 모델이 있습니다. 각 막대에 마지막 15개 증분을 입력해야 합니다. 증분은 가격에서 5기간 이동 평균을 뺀 값으로 계산됩니다. include에 있는 double catboost_model(const double &features[]) 함수에 피드
신호가 0.5보다 크면 매수하고 덜 매도합니다. 시간 프레임 15분.
9월 1일부터 오늘까지 공부
어쨌든 아무도 그것을하지 않을 것입니다 .. 그냥 여기에 둡니다 ))
그리고 수업 은 Aliaksandr Hryshyn이 게시 한 것과 어떻게 다른가요?
그리고 수업 은 Aliaksandr Hryshyn이 게시 한 것과 어떻게 다른가요?
모델 계산의 기능은 그대로 복사되며 어디에서나 동일합니다.
기능에 일, 시간 등을 추가하면 아무 것도 제공되지 않습니다.
베스트 테스트 = 0.4918224299
아무도 쓰레기로 수고하지 않도록 바로 던지고 있어
모든 것이 어렵습니다. 일반 시스템은 패턴을 보여줍니다.
모든 것이 어렵습니다. 일반 시스템은 패턴을 보여줍니다.
일반적인 시스템은 무엇입니까
모델 계산의 기능은 그대로 복사되며 어디에서나 동일합니다.
어디에서 복사됩니까? 거기에서 회귀 및 다중 분류를 위한 함수를 복사하는 것도 좋을 것입니다. 네, 그리고 비대칭 나무를 만들 기회가 생겼습니다. 저도 원합니다.
일반적인 시스템은 무엇입니까
우리는 SL과 TP가 다른 특정 요일 과 특정 시간에 구매합니다. 10년 동안 이익이 최대 손실보다 몇 배 더 큰 흑자 시스템이 있습니다.
1년 1개월 동안 같은 시스템을 창구별로 실행했습니다. 일부 매개변수 조합이 다른 조합보다 더 자주 나타나는 것을 볼 수 있습니다.
감정가를 위한 질문: 친애하는 전문가 여러분, 저는 결과의 중요성을 "과학적"으로 증명하고 싶습니다. 이렇게 하려면 큰 수와 4*sko의 법칙을 사용합니다. SL과 TP가 같지 않은 TS에 사용할 수 있으며 얼마나 많은 거래가 필요합니까?
우리는 SL과 TP가 다른 특정 요일 과 특정 시간에 구매합니다. 10년 동안 이익이 최대 손실보다 몇 배 더 큰 흑자 시스템이 있습니다.
이것은 발견되지 않았습니다. 최대 1년 동안 생존
이것은 발견되지 않았습니다. 최대 1년 동안 생존
가장 순수한 형태로는 거의 흥미롭지 않습니다.