Vous manquez des opportunités de trading :
- Applications de trading gratuites
- Plus de 8 000 signaux à copier
- Actualités économiques pour explorer les marchés financiers
Inscription
Se connecter
Vous acceptez la politique du site Web et les conditions d'utilisation
Si vous n'avez pas de compte, veuillez vous inscrire
J'ai essayé un exemple en ajoutant grow_policy='Lossguide'.
Voici un morceau de modèle contenant des fentes :
Il y a aussi des scissions avec Depthwise. Mais ceci est en Python, je n'ai pas vu d'option pour décharger le modèle dans R. Mais je pense que vous pouvez enregistrer le modèle dans R au format interne, l'ouvrir dans Python et le décharger en JSON. Et de cela déjà tout nécessaire d'utiliser
Oui, il y a une aide spécifiée :
"Note. Les modèles avec cette politique de croissance ne peuvent pas être analysés en utilisant la fonctionPredictionDiff et peuvent seulement être exportés enjson etcbm."
Je travaille avec la version en ligne de commande - il s'avère qu'on ne peut pas exporter là.
Je recherche un parseur-interprète qui créera directement un modèle adapté pour l'ajouter au code MQL5.
En avez-vous un ?
Oui, il y a dans la référence ce qui est dit :
"Note. Les modèles avec cette politique de croissance ne peuvent pas être analysés en utilisant l'importance de la fonctionPredictionDiff et peuvent seulement être exportés enjson etcbm."
Je travaille avec la version en ligne de commande - il s'avère qu'on ne peut pas exporter là.
Je recherche un parseur-interprète qui créera directement un modèle adapté pour l'ajouter au code MQL5.
En avez-vous un ?
Je n'ai pas de parsers, je n'ai commencé avec Catbust que pour le 3ème jour.
Pour comprendre l'essence et la base théorique des réseaux neuronaux, la connaissance de la théorie de Kolmogorov, Arnold et Hecht-Nielson est essentielle.
Cette connaissance n'est pas particulièrement nécessaire pour la pratique, mais une compréhension générale de celle-ci ne ferait pas de mal.
Pourquoi as-tu écrit ça, bordel ?)
Pourquoi tu as écrit ça, bordel ?)
Regardez au moins quels dossiers sont créés après la formation)))
Hé, Warlock ! Je commençais à me demander si quelque chose ne t'était pas arrivé.
Hé, Maître ! Doc a disparu derrière les Sept Portes, les Sept Verrous. Le Graal est nourri et ne reviendra jamais ici.
Bonjour, Sorcier ! Je commençais à me demander si quelque chose ne t'était pas arrivé...
Bonjour, Maître ! Doc a disparu derrière les Sept Portes, les Sept Verrous. Le Graal est nourri et ne reviendra jamais.
Bonjour, Sorcier ! Je commençais à me demander si quelque chose t'était arrivé...
Hey, il y a *** à faire, séparons-nous...
À partir de la ligne de commande, enregistrez le modèle, puis allez dans Python, chargez ce modèle et déchargez-le en JSON. À partir de JSON, tirez des répartitions et analysez.
Je n'ai pas d'analyseurs, je n'en suis qu'à mon troisième jour de travail avec Catbust.
Oui, vous avez raison, vous pouvez enregistrer le modèle au format json.
Maintenant, nous devons voir si cela a un sens :)
Regardez au moins quels dossiers sont créés après la formation)))
Les modèles sont-ils en JSON ou dans un autre format lisible ?