Interpolazione, approssimazione e simili (pacchetto alglib) - pagina 12
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non lineare per cosa?
ma con nuclei combinati. L'obiettivo è quello di ridurre gli errori attraverso il sangue piccolo, cosa che sto facendo con successo. Costruire 150 strati in una rete neurale e poi rimuovere 1 strato/neurone alla volta. Sarà peggio e più lento.Non credo che i vettori non lineari si offendano).
Non capisco di che tipo di operazioni nella rete neurale stiamo parlando, forse una specie di convoluzione...
Sembra ottimo per la velocità di allenamento:)
Ma siete sicuri che durante l'entrata del commercio l'algoritmo può controllare un numero così grande di modelli addestrati così rapidamente per prendere una decisione di trading accurata?
Voglio dire, quanto tempo vi aspettate che ci voglia in media per controllare i dati formati prima di entrare o uscire dal commercio in un server medio o VPS? O hai intenzione di implementare qualcosa di simile a una politica di trading come hai fatto nel tuo precedente articolo su RDF?
No, scelgo solo il migliore, o i migliori 5
Sì, si può discutere all'infinito. Finché i risultati non migliorano - lo faccio. E tutto funziona velocemente
Non sto dicendo che questo è l'approccio migliore, solo che bisogna controllare
vogliamo dire che un classificatore non lineare con un kernel funzionerà meglio. Si possono aggiungere strati alla rete neurale, ma lo spazio delle caratteristiche sarà separabile in modo disomogeneo e verrà riqualificato
si può aggiungere un po' di KPCA o di analisi del disco di linea per il filtraggio, ma poi il processo diventerà di nuovo incontrollabile e dipendente solo da questi algoritmi
mb, mi manca qualcosa, ma il nucleo + modelli non lineari veloci dovrebbe essere molto coolAllora, l'hai già completato o devi ancora aggiungere qualcosa prima di pubblicarlo?
Se lo è, è veloce e in fase di apprendimento ed esecuzione, allora probabilmente l'unico compito da portare a termine è quello di far convergere automaticamente l'algo nel tempo e rendere la convergenza più veloce.
Allora, l'hai già completato o devi ancora aggiungere qualcosa prima di pubblicarlo?
Se lo è, è veloce e in fase di apprendimento ed esecuzione, allora probabilmente l'unico compito da portare a termine è quello di far convergere automaticamente l'algo nel tempo e rendere la convergenza più veloce.
Non sono ancora pronto, sto solo imparando diversi kernel
Non sono ancora pronto, sto solo imparando diversi kernel
Sto anche cercando di imparare il trucco del kernel e la sua implementazione, i vantaggi e la fattibilità di applicazione nei moderni server e VPS utilizzando MQL5.
Ho appena dato un'occhiata generale all'articolo di cui sopra su OPenCl. Dalla tua comprensione finora del trucco del kernel, puoi per favore rispondere alle 2 domande:
1. È obbligatorio avere una GPU in un VPS per usare questo metodo di trucco del kernel e i relativi sistemi MQL5 o può funzionare con un normale VPS con CPU?
2. Dal momento che sta cercando di ottimizzare il sistema utilizzando la memoria del kernel, funzionerà effettivamente in un normale VPS o qualche regolazione delle impostazioni deve essere fatta all'interno dei file di registro del VPS prima di utilizzare questo sistema?
Sto anche cercando di imparare il trucco del kernel e la sua implementazione, i vantaggi e la fattibilità di applicazione nei moderni server e VPS utilizzando MQL5.
Ho appena dato un'occhiata generale all'articolo di cui sopra su OPenCl. Dalla tua comprensione finora del trucco del kernel, puoi per favore rispondere alle 2 domande:
1. È obbligatorio avere una GPU in un VPS per usare questo metodo di trucco del kernel e i relativi sistemi MQL5 o può funzionare con un normale VPS con CPU?
2. Dal momento che sta cercando di ottimizzare il sistema utilizzando la memoria del kernel, funzionerà effettivamente in un normale VPS o qualche regolazione delle impostazioni deve essere fatta all'interno dei file di registro del VPS prima di utilizzare questo sistema?
Il suo link automatico dal forum, non da me ^) Certo, intendevo i trucchi del kernel, non i kernel della gpu
Il suo link automatico dal forum, non da me ^) Certo, intendevo i trucchi del kernel, non i kernel della gpu
Ok, capito.....
Grazie per il chiarimento. Anche se non sono nuovo di MQL, ma sono nuovo delle caratteristiche e dell'uso di questo forum e quindi, scusate la confusione.
Quindi presumo che il tuo sistema funzionerà in qualsiasi VPS che avevo un dubbio e metterò anche più tempo per studiare l'implementazione del trucco del kernel in MQL5 che potrebbe aiutarmi in futuro a modificare il codice sorgente, se necessario, dopo aver pubblicato l'articolo.
Ok, capito.....
Grazie per il chiarimento. Anche se non sono nuovo di MQL, ma sono nuovo delle caratteristiche e dell'uso di questo forum e quindi, scusate la confusione.
Quindi presumo che il tuo sistema funzionerà in qualsiasi VPS che avevo un dubbio e metterò anche più tempo per studiare l'implementazione del trucco del kernel in MQL5 che potrebbe aiutarmi in futuro a modificare il codice sorgente, se necessario, dopo aver pubblicato l'articolo.
Buon tutorial su ktricks https://pythonprogramming.net/kernels-with-svm-machine-learning-tutorial/
29,30,31 video
certo che puoi usare i vps
Buon tutorial https://pythonprogramming.net/kernels-with-svm-machine-learning-tutorial/
Grazie per il link.
Continuerò a imparare e a vedere le possibilità di implementazione del trucco del kernel in MQL5.
Beh, si tratta proprio di questo. Qualsiasi polinomio di interpolazione non è adatto all'estrapolazione. Fourier è esattamente la stessa cosa della serie originale, e polinomi come Lagrange o Taylor producono curve a valanga con un tasso crescente di variazione del prezzo. Lo smoothing lenisce l'immagine, ma non molto, e non è giusto perché perde la connessione con la fonte originale.
Esiste un metodo di estrapolazione semplice, chiaro ed efficace, che non è collegato all'interpolazione. Tendenza.