트레이딩의 머신러닝: 이론, 모델, 실전 및 알고리즘 트레이딩 - 페이지 753

[Grigoriy Chaunin]

예가 있는 이유는 무엇입니까? 단순히 완성된 차량을 신경망으로 몰아넣는 것은 의미가 없습니다. 이것은 단순한 논리입니다. HC 없이 프로그래밍할 수 있습니다. 아니면 내가 다시 뭔가를 놓치고 있습니까?

[Mihail Marchukajtes]

그리고리 쇼닌 :
예가 있는 이유는 무엇입니까? 단순히 완성된 차량을 신경망으로 몰아넣는 것은 의미가 없습니다. 이것은 단순한 논리입니다. HC 없이 프로그래밍할 수 있습니다. 아니면 내가 다시 뭔가를 놓치고 있습니까?

완성차는 어디에??? 보여줘, 그렇지 않으면 우리는 가까운 거리를 볼 수 없다 ....

[Mihail Marchukajtes]

Dr.Trader, 당신이 R에서 우리의 머리이기 때문에 나는 당신에게 연설합니다.

AI 조직 기술을 반복하고 싶습니다. 두 개의 MLP로 구성된 위원회를 만들고 위원회에서 교육할 수 있는 R용 패키지를 찾거나 선택해야 하며, 이때 두 퍼셉트론의 결과를 하나의 공통으로 간주합니다.

옵티마이저가 정말 대단한지, 아니면 접근 자체가 원칙인지, 아니면 내 데이터인지 확인해볼 생각이었다.

패키지를 선택하는 것뿐만 아니라 패키지에 대한 소개 주소도 알려줘야 하는 이유가 무엇입니까? 패키지에 대한 평가판이 몇 주 동안 지속되지 않도록 어떤 팀에서 무엇을 하고 있습니까?

Reshetov의 원칙에 따라 구축된 NS 데이터를 확인하지만 대체 제품에서는 많은 질문이 즉시 해결됩니다. 무슨 말을 합니까?

[Mihail Marchukajtes]

그리고 한 번에 질문 : 짝수 줄에서만 한주기의 줄 검색을 구성하는 방법 ??? 그게 가능하다면...

[Mihail Marchukajtes]

마이클 마르쿠카이테스 :
그리고 한 번에 질문 : 짝수 줄에서만 한주기의 줄 검색을 구성하는 방법 ??? 그게 가능하다면...

또한 하위 집합 기능을 이해할 수 없습니다. 열 값이 Target=1인 모든 행을 테이블에서 선택하고 다른 테이블에 써야 합니다....

정말 감사하겠습니다... 감사합니다!

[Dr. Trader]

나는 이미 여기에 뉴런의 예를 게시했습니다. 적절한 것을 찾아 귀하의 데이터(및 위원회와 함께)에 대해 다시 실행할 것입니다. 입문 강의는 쓰지 않겠지만 코드에 주석을 더 추가하겠습니다.

마이클 마르쿠카이테스 :
그리고 한 번에 질문 : 짝수 줄에서만 한주기의 줄 검색을 구성하는 방법 ??? 그게 가능하다면...

 for (i in c( 1 :nrow(table))[c(F,T)]){
   ..... table[i,] ..... 
}

[Dr. Trader]

마이클 마르쿠카이테스 :

열 값이 Target=1인 모든 행을 테이블에서 선택하고 다른 테이블에 써야 합니다.

newTable <- 테이블[테이블[,"대상"] == 1, ]

[Mihail Marchukajtes]

박사 상인 :
newTable <- 테이블[테이블[,"대상"] == 1, ]

심호흡을 하세요, 형님. 그리고 트위스트 하자마자 바로 소다 결과 올리겠습니다.

나는 저녁에만 컴퓨터에 있지만 코드 예제가 철저하다면 한 시간 안에 스크립트를 던질 것입니다 ...

[Dr. Trader]

생각보다 많은 글이 나왔으니 잃어버리지 않도록 블로그에 올려두세요. 안타까울 따름입니다: https://www.mql5.com/en/blogs/post/716825

마이클, 당신은 교체해야합니다

KFOLDS <- 10

에

KFOLDS <- 2

(이것은 두 개의 뉴런이 있는 Reshetov 모델을 일치시키기 위한 것입니다)

또한 교체

data(Melanoma)
trainTable <- Melanoma

에

trainTable <- read.csv("Qwe.txt",sep=";")

그리고보다

testTable <- trainTable[ round (nrow(trainTable)* 2 / 3 ):nrow(trainTable),]
trainTable <- trainTable[-( round (nrow(trainTable)* 2 / 3 ):nrow(trainTable)),]

~로 교체되다

testTable <- read.csv( "Qwe_test.txt ",sep= ";" )

Qwe_test.txt - 훈련 후의 새 데이터입니다.

그런 다음 예측TernTest를 Qwe_test.txt의 대상과 비교하면 Reshetov와 같은 삼항 예측이 됩니다. -1은 클래스 "0", 1은 클래스 "1", 0은 "모름"입니다.

[Mihail Marchukajtes]

이해는 하겠지만 질문이 많을 것 같습니다. 시간을 내서 해볼게...