예, 내장 Matlab 생성기를 오랫동안 사용해 보았는데 많은 오류가 나타났습니다. 어쩐지 그를 신뢰하지 않았다. 지금으로서는 잘 모르겠으니 해봐야겠네요. 그러나 나는 그것을 읽고 논리가 전달되어야한다고 두 번 이상 확신했습니다. 그리고 생성기는 간단한 작업을 위한 것입니다.
아마도 그가 파이썬을 알고 있기 때문일 것입니다. 모든 사람은 자신이 알고 있는 언어에 적응합니다. 예를 들어 저는 C의 팬입니다. 그리고 다른 언어에서 모든 것을 옮기는 것이 얼마나 어려운지 알 수 있습니다. 특히 당신이 이상적으로 소유하지 않은 언어에서. mql이라고도 하는 C로 전송하려는 독점 matlab 작업이 있습니다. 그러나 Matlab을 소유하지 않으면 작업이 더 복잡해집니다.
C에서 (MQL에서) matlab을 가져오는 데 문제가 무엇입니까?
사이트에는 "We work with MatLab"이라는 기사가 있었습니다.
다른 방법이 있습니다. 대부분 MatLab과 호환되며 명확한 C-API가 있고 라이선스 체인이 없는 SciLab이 있습니다.
구현을 언어에서 언어로 옮기는 것은 더욱 관련이 없을 뿐만 아니라 시간이 많이 소요될 뿐만 아니라 산을 수집할 수 있는 오류도 있습니다.
다른 방법이 있습니다. 대부분 MatLab과 호환되며 명확한 C-API가 있고 라이선스 체인이 없는 SciLab이 있습니다.
구현을 언어에서 언어로 옮기는 것은 더욱 관련이 없을 뿐만 아니라 시간이 많이 소요될 뿐만 아니라 산을 수집할 수 있는 오류도 있습니다.
예, 어떻게 든 나는 당신이 그들과 친구가 될 수 있다고 생각하지 않았습니다. 그런 인대가 마음에 들지 않아서 어딘가에서 무언가를 당기는 것 같습니다. 그리고 무리를 구현하기 위해서는 뭔가를 다시 공부해야 하고, 그게 나온다는 사실이 아니다. 항상 그렇듯이 API로 양 고추 냉이를 찾을 수 있습니다. 하지만 팁을 주셔서 감사합니다. 옵션으로 생각하겠습니다.
대조 샘플의 결과에 따라 알고리즘의 메타 매개변수를 최적화하는 것이 표준 접근 방식인 것 같습니다.
아니요, 훈련 샘플에 대해서만 훈련할 수 있으며 독립적인 평가를 위한 테스트(결과 및 시험을 제어하기 위한 테스트)가 있다고 가정해 보겠습니다. 따라서 조건에 따라 훈련 샘플에만 기계 학습 알고리즘을 적용할 수 있습니다. 시험 섹션을 설명하는 새로운 예측 변수를 추가할 수 없습니다. 나머지는 가능하도록 두십시오(지금은).
아니요, 훈련 샘플에 대해서만 훈련할 수 있으며 독립적인 평가를 위한 테스트(결과 및 시험을 제어하기 위한 테스트)가 있다고 가정해 보겠습니다. 따라서 조건에 따라 훈련 샘플에만 기계 학습 알고리즘을 적용할 수 있습니다. 시험 섹션을 설명하는 새로운 예측 변수를 추가할 수 없습니다. 나머지는 가능하도록 두십시오(지금은).
기차에 구축된 모델을 개선하기 위해 시험을 어떻게 분석할 수 있습니까?
일반적으로 훈련 후(기차에서) 하나의 모델이 아니라 메타 매개변수에 의해 결정된 모델 집합이 있습니다. 예를 들어, 보간 다항식의 다른 정도 또는 올가미 회귀에서 다른 정규화 계수 등이 있습니다. 그런 다음 메타 매개변수에 대한 최상의 값이 결정됩니다(최상의 모델은 테스트를 확인하여 집합에서 가져옴). 차례로, 테스트에서 메타-매개변수의 최적화는 또한 시험이 사용될 수 있는 최적화를 위해 일부 매개변수(메타-메타-매개변수)에 의해 결정될 수 있습니다. 예를 들어 초기 샘플을 학습과 테스트로 나누는 비율입니다.
그러나 Matlab을 소유하지 않으면 작업이 더 복잡해집니다.
Matlab에는 C++ 코드를 생성할 수 있는 기능이 있는 것 같습니다.
모든 메시지에 "R"을 삽입할 수 있는 경우 모든 것이 일찍 주제에서 벗어납니다.
처음에 질문은 다음과 같이 들렸습니다. "Python으로 훈련된 LGBM 모델(중요함)을 mql 언어로 이전한 사람은 누구입니까?" 싫으시면 조용히 하셔도 됩니다 :D
문제 에 대한 참조 . 문제가 아니라 단지 불편할 뿐입니다.
Matlab에는 C++ 코드를 생성할 수 있는 기능이 있는 것 같습니다.
예, 내장 Matlab 생성기를 오랫동안 사용해 보았는데 많은 오류가 나타났습니다.
어쩐지 그를 신뢰하지 않았다. 지금으로서는 잘 모르겠으니 해봐야겠네요.
그러나 나는 그것을 읽고 논리가 전달되어야한다고 두 번 이상 확신했습니다.
그리고 생성기는 간단한 작업을 위한 것입니다.
아마도 그가 파이썬을 알고 있기 때문일 것입니다.
모든 사람은 자신이 알고 있는 언어에 적응합니다.
예를 들어 저는 C의 팬입니다. 그리고 다른 언어에서 모든 것을 옮기는 것이 얼마나 어려운지 알 수 있습니다.
특히 당신이 이상적으로 소유하지 않은 언어에서.
mql이라고도 하는 C로 전송하려는 독점 matlab 작업이 있습니다.
그러나 Matlab을 소유하지 않으면 작업이 더 복잡해집니다.
C에서 (MQL에서) matlab을 가져오는 데 문제가 무엇입니까?
사이트에는 "We work with MatLab"이라는 기사가 있었습니다.
다른 방법이 있습니다. 대부분 MatLab과 호환되며 명확한 C-API가 있고 라이선스 체인이 없는 SciLab이 있습니다.
구현을 언어에서 언어로 옮기는 것은 더욱 관련이 없을 뿐만 아니라 시간이 많이 소요될 뿐만 아니라 산을 수집할 수 있는 오류도 있습니다.
C에서 (MQL에서) matlab을 가져오는 데 문제가 무엇입니까?
사이트에는 "We work with MatLab"이라는 기사가 있었습니다.
다른 방법이 있습니다. 대부분 MatLab과 호환되며 명확한 C-API가 있고 라이선스 체인이 없는 SciLab이 있습니다.
구현을 언어에서 언어로 옮기는 것은 더욱 관련이 없을 뿐만 아니라 시간이 많이 소요될 뿐만 아니라 산을 수집할 수 있는 오류도 있습니다.
예, 어떻게 든 나는 당신이 그들과 친구가 될 수 있다고 생각하지 않았습니다.
그런 인대가 마음에 들지 않아서 어딘가에서 무언가를 당기는 것 같습니다.
그리고 무리를 구현하기 위해서는 뭔가를 다시 공부해야 하고, 그게 나온다는 사실이 아니다.
항상 그렇듯이 API로 양 고추 냉이를 찾을 수 있습니다.
하지만 팁을 주셔서 감사합니다. 옵션으로 생각하겠습니다.
학습에 참여하지 않을 학습 평가 샘플(미래)이 알려진 경우 학습을 어떻게 개선할 수 있습니까?
생각과 아이디어, 의견을 표현해 주시기 바랍니다. 이 "치팅"이 아직 전혀 나타나지 않은 새로운 데이터에 효과적이지 않은 이유는 무엇입니까?
학습에 참여하지 않을 학습 평가 샘플( 미래 )이 알려진 경우 학습을 어떻게 개선할 수 있습니까?
생각과 아이디어, 의견을 표현해 주시기 바랍니다. 이 "치팅"이 아직 전혀 나타나지 않은 새로운 데이터에 효과적이지 않은 이유는 무엇입니까?
미래를 안다면 누구에게도 가르칠 필요가 없다)
대조 샘플의 결과에 따라 알고리즘의 메타 매개변수를 최적화하는 것이 표준 접근 방식인 것 같습니다.
미래를 안다면 누구에게도 가르칠 필요가 없다)
대조 샘플의 결과에 따라 알고리즘의 메타 매개변수를 최적화하는 것이 표준 접근 방식인 것 같습니다.
아니요, 훈련 샘플에 대해서만 훈련할 수 있으며 독립적인 평가를 위한 테스트(결과 및 시험을 제어하기 위한 테스트)가 있다고 가정해 보겠습니다. 따라서 조건에 따라 훈련 샘플에만 기계 학습 알고리즘을 적용할 수 있습니다. 시험 섹션을 설명하는 새로운 예측 변수를 추가할 수 없습니다. 나머지는 가능하도록 두십시오(지금은).
기차에 구축된 모델을 개선하기 위해 시험을 어떻게 분석할 수 있습니까?아니요, 훈련 샘플에 대해서만 훈련할 수 있으며 독립적인 평가를 위한 테스트(결과 및 시험을 제어하기 위한 테스트)가 있다고 가정해 보겠습니다. 따라서 조건에 따라 훈련 샘플에만 기계 학습 알고리즘을 적용할 수 있습니다. 시험 섹션을 설명하는 새로운 예측 변수를 추가할 수 없습니다. 나머지는 가능하도록 두십시오(지금은).
기차에 구축된 모델을 개선하기 위해 시험을 어떻게 분석할 수 있습니까?일반적으로 훈련 후(기차에서) 하나의 모델이 아니라 메타 매개변수에 의해 결정된 모델 집합이 있습니다. 예를 들어, 보간 다항식의 다른 정도 또는 올가미 회귀에서 다른 정규화 계수 등이 있습니다. 그런 다음 메타 매개변수에 대한 최상의 값이 결정됩니다(최상의 모델은 테스트를 확인하여 집합에서 가져옴). 차례로, 테스트에서 메타-매개변수의 최적화는 또한 시험이 사용될 수 있는 최적화를 위해 일부 매개변수(메타-메타-매개변수)에 의해 결정될 수 있습니다. 예를 들어 초기 샘플을 학습과 테스트로 나누는 비율입니다.
그러나 아마도 나는 당신의 생각을 이해하지 못했을 것입니다)
그러나 아마도 나는 당신의 생각을 이해하지 못했을 것입니다)
우리가 많다)