Bibliotheken: RL algorithms - Seite 2
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Wenn primitive Methoden Muster finden können, dann ist das maschinelle Lernen erst recht verpflichtet, alles zu finden.
Dass es sich einigen Mustern annähert
Ich denke, dass zwischen diesen 2=zwei Phrasen die Wahrheit liegt, die es ermöglichen wird, einen praktikablen TS zu schaffen, der sich an den Markt anpassen kann, etwas Ähnliches wie die BestInterval-Bibliothek, d.h. RandomForest selbst als Quelle von Signalen für Eingänge und Ausgänge wird höchstwahrscheinlich nur eine Anpassung an die Geschichte sein, und wenn RandomForest relativ praktikable TS filtern (oder anpassen) kann - das ist ein interessantes Forschungsgebiet.
ZY: Zeit ist ein Problem, ich habe sie nicht.
PSPS: irgendwie habe ich es geschafft, meinen vorherigen Beitrag ))))))) abstürzen.
Danke fürs Hochladen :)))
Ich schlage vor, dass Sie eine separate Funktion für die Merkmalstransformation hinzufügen, so dass Sie so viele Polynome hinzufügen können, wie Sie möchten
Und immer wieder müssen Sie keinen Code innerhalb des RDF schreiben :))))))
So etwas habe ich schon vor langer Zeit empfohlen:
Hallo können Sie pls lassen vollen Code hier :) Ich werde ihn später anhängen
Hallo Maxim,
Haben Sie eine Lösung für das Training mit großen Datenmengen?
Ich meine, dass, wenn ich immer mehr als 10 MB, dann die EA nicht laufen ...
Also meine Frage ist "Gibt es eine Möglichkeit, ein solches Problem zu behandeln"?
nur weniger Bäume installieren
RDF haben eine große Dateien mit Struktur immer
stoppen alle löschen ))
nur weniger Bäume aufstellen
RDF hat immer eine große Datei mit Struktur
stop alles löschen)))
Ok, sorry ... Ich vergaß, es ist Ihr Thread :)))
Ich werde deine Kommentare in deinem Thread nicht löschen :)))))
Außerdem scheint es ein Schlüssel zum Erfolg von RDF zu sein, mit großen Daten zu trainieren.
Nun, ich werde es nach dem Training für 1 bis 5 Jahre Daten testen.
Fehler bei der Nullteilung in "RL recursive.mqh" .....
In dieser Bibliothek 1 Prädiktor/ein anderer Prädiktor. Vielleicht setzen Sie also Prädiktoren mit Nullen
Guten Tag!
Es könnte sich lohnen, eine Aufzählungsrequisite zu erstellen, die die Trainingsmethode für einen Agenten festlegt, bzw. eine Funktion, mit der man die Trainingsmethode für einen bestimmten Agenten beliebig festlegen kann. (Trainingsmethoden in Form von Funktionen in einem Modul). Es wird möglich sein, nach Lernmethoden gemischte Sammlungen zu erstellen. Wie kann man sich das vorstellen?
In dieser Bibliothek 1 Prädiktor / ein anderer Prädiktor. Also vielleicht setzen Sie Prädiktoren mit Nullen
Ich habe weder dem EA noch der Bibliothek etwas hinzugefügt. Ich habe gerade die Standardbibliothek und den EA getestet, die Sie hochgeladen haben, und diesen Fehler erhalten.
Wie auch immer, ich werde es herausfinden, wenn ich es benutzen werde. Jetzt benutze ich es nicht: ))))))
Guten Tag.
Es könnte sich lohnen, eine Aufzählung prop zu erstellen, die die Trainingsmethode für einen Agenten festlegt, bzw. eine Funktion, mit der man die Trainingsmethode für einen bestimmten Agenten beliebig festlegen kann. (Trainingsmethoden in Form von Funktionen in einem Modul). Es wird möglich sein, nach Lernmethoden gemischte Sammlungen zu erstellen. Was ist Ihre Meinung dazu?
Kind, es ist möglich, aber es ist ein Labyrinth für mich.... :) Es wird weiterhin Experimente mit verschiedenen Varianten geben, jetzt kommt eine weitere hinzu (linear).