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In questo articolo esploreremo l'applicazione dei modelli di regressione del pacchetto Scikit-learn, cercheremo di convertirli nel formato ONNX e utilizzeremo i modelli risultanti all’interno di programmi MQL5. Inoltre, confronteremo l'accuratezza dei modelli originali con le loro versioni ONNX sia per la precisione float che per la double. Inoltre, esamineremo la rappresentazione ONNX dei modelli di regressione, con l'obiettivo di fornire una migliore comprensione della loro struttura interna e dei principi operativi.
Modelli di classificazione nella libreria Scikit-Learn e la loro esportazione in ONNX
In questo articolo esploreremo l'applicazione di tutti i modelli di classificazione disponibili nella libreria Scikit-Learn per risolvere il compito di classificazione del set di dati Iris di Fisher. Cercheremo di convertire questi modelli in formato ONNX e di utilizzare i modelli risultanti nei programmi MQL5. Inoltre, confronteremo l'accuratezza dei modelli originali con le loro versioni ONNX sull'intero set di dati Iris.
Come guadagnare denaro eseguendo gli ordini dei trader nel servizio Freelance
MQL5 Freelance è un servizio online in cui gli sviluppatori vengono pagati per creare applicazioni di trading per i clienti trader. Il servizio è attivo con successo sin dal 2010, con oltre 100.000 progetti completati fino ad oggi, per un valore complessivo di 7 milioni di dollari. Come si può notare, si tratta di una somma di denaro considerevole.
Libreria di analisi numerica ALGLIB in MQL5
L'articolo dà una rapida occhiata alla libreria di analisi numerica ALGLIB 3.19, alle sue applicazioni e ai nuovi algoritmi che possono migliorare l'efficienza dell'analisi dei dati finanziari.