市場のエチケット、あるいは地雷原でのマナー - ページ 34 1...272829303132333435363738394041...104 新しいコメント paralocus 2009.05.26 19:37 #331 to中性子 Sergey、 Matkadで取得したグラフはこちらです。ここで、赤い線は5メンバーの正弦波の最初の差分であり、緑の線は次のステップでの動作を推測しようとするニューロンである。 うまくいっているようです。 これからAUDUSDの分をMatcadでやってみます。言い忘れたが、これは2値入力を持つニューロンで、下の図は同じニューロンを実際の入力で表したものである。 Neutron 2009.05.27 06:31 #332 paralocus писал(а)>>では、AUDUSDの分をMatcadでやってみます。 ちょっと待ってください。 モデルシリーズでNSを使った結果を、より分かりやすく紹介しましょう。実入力によるNSの場合、横軸に符号と振幅を考慮したBP増分の予測値、縦軸に予測値をプロットする。十分な数の実験点があれば、最終的に以下のような図になる。 ここでは、ライラック色のドットはトレーニングサンプル、青色のドットはテストサンプル、黒色のドットはランダムVR上のテストサンプルを示しています。最小二乗法により、データ雲に直線を引く。この線の傾斜角度は予測の正確さを示し（45度に近いほど予測は正確）、線の周りの点の広がりは予測の分散、黒い線の傾斜角度と水平方向の差は得られた結果の統計的重要性と同時にアルゴリズムのエラー（例えば、未来を見通す）がないことを示します。 バイナリ入力で動作し、予想される動きの符号のみを予測するために使用されるNSの場合、予測精度はたった1つのパラメータ、つまり正確にヒットする割合で評価することができます。以下の式で算出することができる。 ここで、x[i] は実増分値、 y[i] は予測値である。この手順は、トレーニング用とテスト用の両方のサンプルに使用する必要があり、nは 100以上であることが望ましい。 paralocus 2009.05.27 09:48 #333 すること。最小二乗法とは何か、どのように計算するのかがわからない。それと、もうひとつ、Matkadからフォーラムに画像や数式を貼り付けるにはどうしたらいいのでしょうか？ まずグラフィカルなエディターにコピーし、必要に応じてトリミングしています。 Neutron 2009.05.27 10:29 #334 はい、同じように。私はグラフィックエディターのスクリーンキャプチャ機能で、モニターのハイライト部分をキャプチャしています。また、グラフをクリックしてコンテキストメニューから コピーするなどの方法もあります。 MOOCの公式はこちらです。 xとyのベクトルの長さが同じであることが必要です。この方法では、各点からその線までの距離の総和がすべての可能な選択肢の中で最小となるように、点の集合を通る線を引くことができる。 paralocus 2009.05.27 11:41 #335 写真のような雲は出てきませんね これはわかる。 ここで横軸は5人分の正弦の1次差、縦軸はネットワーク予測値 グラフの種類が 違うのでは？すべての点を線で結ぼうとする。今度は別のものを試してみます Neutron 2009.05.27 12:00 #336 そこで、グラフィックス 設定で、ドット表現ではなく、ドット表現を選択します。 で、そのドットを好きなように色付けしてください。そして、グリッドを表示します（左のウィンドウの設定）。 paralocus 2009.05.27 12:04 #337 О!ヒステリシスのループが出現していますが! paralocus 2009.05.27 13:48 #338 セルゲイ、トレーニングサンプルとテストサンプルは同じものではないのですか？ 私のニューロンは、n個のデータベクターサンプルについて毎回学習し、n+1番目のサンプル（同じデータベクター）を予測する。グリッドの予測値とn+1番目のサンプルの実際の値との差は、私が補正を計算するために使用します。この条件で、トレーニングサンプルとテストサンプルのグラフを別々にプロットするにはどうしたらよいでしょうか。 PapaYozh 2009.05.27 13:58 #339 Neutron писал(а)>> この方法では、各点からその直線までの距離の総和が最小となるように、点の集合を通る直線を引くことができる。 訂正させていただきます。距離」ではなく、「距離の2乗」。 ちなみに、ANCで計算できるのは直線の係数だけではありません。 Neutron 2009.05.27 14:59 #340 paralocus писал(а)>> セルゲイ、トレーニングサンプルとテストサンプルは同じものではないのですか？ 私のニューロンは、n個のデータベクターサンプルについて毎回学習し、n+1番目のサンプル（同じデータベクター）を予測する。グリッドの予測値とn+1番目のサンプルの実際の値との差は、私が補正を計算するために使用します。このような条件下で、トレーニングサンプルとテストサンプルのグラフを別々にプロットするにはどうしたらよいでしょうか。 どのように定義するかは問題ではなく、重要なのは、NSが訓練され、予測されたサンプルが存在することである。そうすると、2列のポイントができるんです。 PapaYozh さんが書き込みました >>1 訂正させていただきます。距離」ではなく、「距離の2乗」。 ちなみに、ANCで計算できるのは直線係数だけではありません。 ありがとうございます。知っています。 1...272829303132333435363738394041...104 新しいコメント 取引の機会を逃しています。 無料取引アプリ 8千を超えるシグナルをコピー 金融ニュースで金融マーケットを探索 新規登録 ログイン スペースを含まないラテン文字 このメールにパスワードが送信されます エラーが発生しました Googleでログイン WebサイトポリシーおよびMQL5.COM利用規約に同意します。 新規登録 MQL5.com WebサイトへのログインにCookieの使用を許可します。 ログインするには、ブラウザで必要な設定を有効にしてください。 ログイン/パスワードをお忘れですか？ Googleでログイン
to中性子
Sergey、 Matkadで取得したグラフはこちらです。ここで、赤い線は5メンバーの正弦波の最初の差分であり、緑の線は次のステップでの動作を推測しようとするニューロンである。
うまくいっているようです。
これからAUDUSDの分をMatcadでやってみます。言い忘れたが、これは2値入力を持つニューロンで、下の図は同じニューロンを実際の入力で表したものである。
では、AUDUSDの分をMatcadでやってみます。
ちょっと待ってください。
モデルシリーズでNSを使った結果を、より分かりやすく紹介しましょう。実入力によるNSの場合、横軸に符号と振幅を考慮したBP増分の予測値、縦軸に予測値をプロットする。十分な数の実験点があれば、最終的に以下のような図になる。
ここでは、ライラック色のドットはトレーニングサンプル、青色のドットはテストサンプル、黒色のドットはランダムVR上のテストサンプルを示しています。最小二乗法により、データ雲に直線を引く。この線の傾斜角度は予測の正確さを示し（45度に近いほど予測は正確）、線の周りの点の広がりは予測の分散、黒い線の傾斜角度と水平方向の差は得られた結果の統計的重要性と同時にアルゴリズムのエラー（例えば、未来を見通す）がないことを示します。
バイナリ入力で動作し、予想される動きの符号のみを予測するために使用されるNSの場合、予測精度はたった1つのパラメータ、つまり正確にヒットする割合で評価することができます。以下の式で算出することができる。
ここで、x[i] は実増分値、 y[i] は予測値である。この手順は、トレーニング用とテスト用の両方のサンプルに使用する必要があり、nは 100以上であることが望ましい。
すること。最小二乗法とは何か、どのように計算するのかがわからない。それと、もうひとつ、Matkadからフォーラムに画像や数式を貼り付けるにはどうしたらいいのでしょうか？
まずグラフィカルなエディターにコピーし、必要に応じてトリミングしています。
はい、同じように。私はグラフィックエディターのスクリーンキャプチャ機能で、モニターのハイライト部分をキャプチャしています。また、グラフをクリックしてコンテキストメニューから コピーするなどの方法もあります。
MOOCの公式はこちらです。
xとyのベクトルの長さが同じであることが必要です。この方法では、各点からその線までの距離の総和がすべての可能な選択肢の中で最小となるように、点の集合を通る線を引くことができる。
写真のような雲は出てきませんね
これはわかる。
ここで横軸は5人分の正弦の1次差、縦軸はネットワーク予測値
グラフの種類が 違うのでは？すべての点を線で結ぼうとする。今度は別のものを試してみます
そこで、グラフィックス 設定で、ドット表現ではなく、ドット表現を選択します。
で、そのドットを好きなように色付けしてください。そして、グリッドを表示します（左のウィンドウの設定）。
О!ヒステリシスのループが出現していますが!
セルゲイ、トレーニングサンプルとテストサンプルは同じものではないのですか？
私のニューロンは、n個のデータベクターサンプルについて毎回学習し、n+1番目のサンプル（同じデータベクター）を予測する。グリッドの予測値とn+1番目のサンプルの実際の値との差は、私が補正を計算するために使用します。この条件で、トレーニングサンプルとテストサンプルのグラフを別々にプロットするにはどうしたらよいでしょうか。
この方法では、各点からその直線までの距離の総和が最小となるように、点の集合を通る直線を引くことができる。
訂正させていただきます。距離」ではなく、「距離の2乗」。
ちなみに、ANCで計算できるのは直線の係数だけではありません。
セルゲイ、トレーニングサンプルとテストサンプルは同じものではないのですか？
私のニューロンは、n個のデータベクターサンプルについて毎回学習し、n+1番目のサンプル（同じデータベクター）を予測する。グリッドの予測値とn+1番目のサンプルの実際の値との差は、私が補正を計算するために使用します。このような条件下で、トレーニングサンプルとテストサンプルのグラフを別々にプロットするにはどうしたらよいでしょうか。
どのように定義するかは問題ではなく、重要なのは、NSが訓練され、予測されたサンプルが存在することである。そうすると、2列のポイントができるんです。
訂正させていただきます。距離」ではなく、「距離の2乗」。
ちなみに、ANCで計算できるのは直線係数だけではありません。