분류 알고리즘에 대한 내 철학적 질문을 세그먼트 통합에 대해 Aleksey Vyazmikin 지점에서 전송합니다.
관심 있는 질문은 알고리즘을 선택하고 훈련할 때 클래스가 a) 서로 명확하게 분리되고, b) 혼합되고, c) 점 a)와 b가 일부 혼합될 수 있다는 사실을 고려하는 것이 올바른 방법입니다. ). 점 (a)의 경우 명확한 분류가 필요합니다(답은 0 또는 1임), (b)의 경우 - 퍼지 (답은 0에서 1 사이의 숫자입니다) , (c)의 경우 - 어떻게든 혼합해야 하지만 흔들지 마십시오.
분류 알고리즘에 대한 철학적 질문을 세그먼트 결합에 대해 Aleksey Vyazmikin 지점에서 여기로 옮기고 있습니다.
관심 있는 질문은 알고리즘을 선택하고 훈련할 때 클래스가 a) 서로 명확하게 분리되고, b) 혼합되고, c) 점 a)와 b의 일부 혼합이 될 수 있다는 사실을 고려하는 것이 올바른 방법입니다. ). 항목 (a)의 경우 명확한 분류가 필요합니다(대답은 0 또는 1임), (b)의 경우 - 퍼지 (답은 0에서 1 사이의 숫자입니다) , (c)의 경우 - 어떻게든 혼합해야 하지만 흔들지 마십시오.
분류 알고리즘의 구성과 같은 것에 대한 생각이었습니다. 예를 들어 퍼지 분류는 K개의 최근접 이웃 방법으로 수행되지만 일부 이웃은 명확한 분류를 가진 다른 알고리즘에 의해 폐기됩니다. 이것에 최소한의 최소한의 의미가 있다면 분명히 인터넷에이 주제에 대한 기사가 있어야합니다)
ML.NET 을 사용해 본 사람이 있는지 궁금합니다. 그러나 ONNX와 달리 .NET 지원은 이미 MT5에서 사용할 수 있습니다. VPS에서 어드바이저를 실행할 때 이것이 어떻게 작동하는 옵션인지 궁금합니다.
microsoftware의 제품은 그다지 인기가 없으며 종종 tensorflow, apache 등을 사용합니다. + 파이썬
복잡한 비 이식성(도덕적으로는 아니지만 물리적으로) 모델이 있는 경우 지금 가장 좋은 번들은 python + MT5 python api입니다. 제 생각에는
microsoftware의 제품은 그다지 인기가 없으며 종종 tensorflow, apache 등을 사용합니다. + 파이썬
복잡한 비 이식성(도덕적으로는 아니지만 물리적으로) 모델이 있는 경우 지금 가장 좋은 번들은 python + MT5 python api입니다. 제 생각에는
VPS에서 이러한 번들을 시작하는 문제는 흥미롭습니다. 서버에서 컴파일하지 않고 긴 구성으로 추가 프로그램을 설치하고 싶습니다. 이상적으로는 단일 .ex5 파일이 단순히 서버에 복사되고 평소와 같이 시작됩니다.
VPS에서 이러한 번들을 시작하는 문제는 흥미롭습니다. 서버에서 컴파일하지 않고 긴 구성으로 추가 프로그램을 설치하고 싶습니다. 이상적으로는 단일 .ex5 파일이 단순히 서버에 복사되고 평소와 같이 시작됩니다.
글쎄, python + 여러 패키지를 설치하고 봇 자체는 .ex5가 없는 python을 기반으로 합니다. 15 분
어쩌면 도커를 통해 더 빨리글쎄, python + 여러 패키지를 설치하고 봇 자체는 .ex5가 없는 python을 기반으로 합니다. 15 분
Python으로 Expert Advisors를 작성하는 것이 이미 가능합니까? 아니면 반복 스크립트입니까?
Python으로 Expert Advisors를 작성하는 것이 이미 가능합니까? 아니면 반복 스크립트입니까?
루프, 실제로 Expert Advisors의 onTick 또는 onTimer와 다르지 않습니다.
루프, 실제로 Expert Advisors의 onTick 또는 onTimer와 다르지 않습니다.
지금은 좀 무섭습니다. fxsaber가 이 접근 방식을 축복할 때까지 기다릴 것입니다.)
지금은 좀 무섭습니다. fxsaber가 이 접근 방식을 축복할 때까지 기다릴 것입니다.)
말..)
분류 알고리즘에 대한 내 철학적 질문을 세그먼트 통합에 대해 Aleksey Vyazmikin 지점에서 전송합니다.
관심 있는 질문은 알고리즘을 선택하고 훈련할 때 클래스가 a) 서로 명확하게 분리되고, b) 혼합되고, c) 점 a)와 b가 일부 혼합될 수 있다는 사실을 고려하는 것이 올바른 방법입니다. ). 점 (a)의 경우 명확한 분류가 필요합니다(답은 0 또는 1임), (b)의 경우 - 퍼지 (답은 0에서 1 사이의 숫자입니다) , (c)의 경우 - 어떻게든 혼합해야 하지만 흔들지 마십시오.
분류 알고리즘에 대한 철학적 질문을 세그먼트 결합에 대해 Aleksey Vyazmikin 지점에서 여기로 옮기고 있습니다.
관심 있는 질문은 알고리즘을 선택하고 훈련할 때 클래스가 a) 서로 명확하게 분리되고, b) 혼합되고, c) 점 a)와 b의 일부 혼합이 될 수 있다는 사실을 고려하는 것이 올바른 방법입니다. ). 항목 (a)의 경우 명확한 분류가 필요합니다(대답은 0 또는 1임), (b)의 경우 - 퍼지 (답은 0에서 1 사이의 숫자입니다) , (c)의 경우 - 어떻게든 혼합해야 하지만 흔들지 마십시오.
뭐, 이런 결과로 무의미한 고뇌 같아
명확하게 분리할 수 있는 경우 SVM이 더 나을 수 있으므로 부스팅 또는 NS뭐, 이런 결과로 무의미한 고뇌 같아
꽤 논리적) 철학적 질문 - 철학적 대답)
분류 알고리즘의 구성과 같은 것에 대한 생각이었습니다. 예를 들어 퍼지 분류는 K개의 최근접 이웃 방법으로 수행되지만 일부 이웃은 명확한 분류를 가진 다른 알고리즘에 의해 폐기됩니다. 이것에 최소한의 최소한의 의미가 있다면 분명히 인터넷에이 주제에 대한 기사가 있어야합니다)