Interpolación, aproximación y similares (paquete alglib) - página 12
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no lineal ¿para qué?
sino núcleos combinados. El objetivo es reducir los errores a través de la sangre pequeña, lo que estoy haciendo con éxito. Construir 150 capas en una red neuronal y luego eliminar 1 capa/neurona a la vez. Será peor y más lento.No creo que los vectores no lineales se ofendan).
No entiendo de qué operaciones de redes neuronales estamos hablando, quizás algún tipo de convolución...
Suena muy bien lo de la velocidad de entrenamiento:)
Pero, ¿está usted seguro de que el algoritmo puede comprobar tan rápidamente un número tan grande de modelos entrenados para tomar una decisión comercial precisa al entrar en una operación?
Me refiero a cuánto tiempo esperas que se tarde en promedio en comprobar los datos formados antes de la entrada o salida del comercio en un servidor promedio o VPS? ¿O va a aplicar algo similar a una política de comercio como hizo en su anterior artículo sobre el RDF?
No, sólo elijo el mejor, o los 5 mejores
Sí, se puede debatir sin parar. Hasta que los resultados mejoren, sí. Y todo funciona rápido
No estoy diciendo que este sea el mejor enfoque, sólo hay que comprobar
queremos decir que un clasificador no lineal con un kernel funcionará mejor. Se pueden añadir capas a la red neuronal, pero el espacio de características se separará de forma estratificada y se reentrenará
puede añadir algún análisis KPCA o disco de línea para filtrar, pero entonces el proceso volverá a ser incontrolable y dependerá sólo de estos algoritmos
mb, se me escapa algo, pero el núcleo + los modelos no lineales rápidos debe ser muy coolEntonces, ¿ya lo ha completado o todavía tiene que añadir algo más antes de publicarlo?
Si lo es, es rápido y está en proceso de aprendizaje y ejecución, entonces probablemente la única tarea a realizar es hacer que el algo converja automáticamente con el tiempo y que la convergencia sea más rápida.
Entonces, ¿ya lo ha completado o todavía tiene que añadir algo más antes de publicarlo?
Si lo es, es rápido y está en proceso de aprendizaje y ejecución, entonces probablemente la única tarea a realizar es hacer que el algo converja automáticamente con el tiempo y que la convergencia sea más rápida.
aún no está listo, sólo estoy aprendiendo diferentes núcleos
Todavía no está listo, sólo estoy aprendiendo diferentes núcleos
También estoy tratando de aprender sobre el truco del kernel y su implementación, las ventajas y la viabilidad de la aplicación en los servidores modernos y VPS utilizando MQL5.
Acabo de echar un vistazo general al artículo anterior sobre OPenCl. De acuerdo con lo que has entendido hasta ahora sobre el truco del kernel, ¿podrías responder a las 2 preguntas?
1.¿Es obligatorio tener GPU en un VPS para utilizar este método de truco de kernel y es relevante sistemas MQL5 o puede funcionar con VPS normal con CPU?
2.Dado que está tratando de optimizar el sistema utilizando la memoria del kernel, ¿funcionará realmente en un VPS regular o es necesario hacer algún ajuste dentro de los archivos de registro del VPS antes de utilizar este sistema?
También estoy tratando de aprender sobre el truco del kernel y su implementación, las ventajas y la viabilidad de la aplicación en los servidores modernos y VPS utilizando MQL5.
Acabo de echar un vistazo general al artículo anterior sobre OPenCl. De acuerdo con lo que has entendido hasta ahora sobre el truco del kernel, ¿podrías responder a las 2 preguntas?
1.¿Es obligatorio tener GPU en un VPS para utilizar este método de truco de kernel y es relevante sistemas MQL5 o puede funcionar con VPS normal con CPU?
2.Dado que está tratando de optimizar el sistema utilizando la memoria del kernel, ¿funcionará realmente en un VPS regular o es necesario hacer algún ajuste dentro de los archivos de registro del VPS antes de utilizar este sistema?
Su enlace automático desde el foro, no de mí ^) seguro que me refería a los trucos del kernel, no a los kernels de la gpu
Su enlace automático desde el foro, no de mí ^) Seguro que me refería a los trucos del kernel, no a los kernels de la gpu
Ok, lo tengo.....
Gracias por la aclaración. Aunque no soy nuevo en MQL, pero soy nuevo en las características y uso de este foro y por lo tanto, lo siento por la confusión.
Así que asumo que su sistema funcionará en cualquier VPS que tenía una duda y también voy a poner más tiempo para estudiar la implementación del truco del núcleo en MQL5 que podría ayudarme en el futuro para editar el código fuente si es necesario después de publicar el artículo.
Ok, lo tengo.....
Gracias por la aclaración. Aunque no soy nuevo en MQL, pero soy nuevo en las características y uso de este foro y por lo tanto, lo siento por la confusión.
Así que asumo que su sistema funcionará en cualquier VPS que tenía una duda y también voy a poner más tiempo para estudiar la implementación del truco del núcleo en MQL5 que podría ayudarme en el futuro para editar el código fuente si es necesario después de publicar el artículo.
Buen tutorial sobre ktricks https://pythonprogramming.net/kernels-with-svm-machine-learning-tutorial/
29,30,31 vídeos
seguro que puedes usar vps
Buen tutorial https://pythonprogramming.net/kernels-with-svm-machine-learning-tutorial/
Gracias por el enlace.
Seguiré aprendiendo y veré las posibilidades de implementación del truco del núcleo en MQL5.
Pues de eso se trata. Cualquier polinomio de interpolación no es adecuado para la extrapolación. La de Fourier es exactamente igual a la serie original, y los polinomios como el de Lagrange o el de Taylor producen curvas tipo avalancha con una tasa de cambio de precios creciente. El suavizado suaviza la imagen, pero no mucho, y no es correcto ya que se pierde la conexión con la fuente original.
Existe un método de extrapolación sencillo, claro y eficaz, que no está relacionado con la interpolación. Tendencia.