トレンド戦略に関連するIO（ディシジョンツリー／フォレスト）を開発するためのチームを結成する。 - ページ 12 1...567891011121314151617181920 新しいコメント Roffild 2018.07.03 21:57 #111 もし奇跡が起きてチームがまとまったとしても、学習アルゴリズムとモデルの評価方法を選択しなければなりません。 Алексей Тарабанов 2018.07.03 22:18 #112 Roffild: もし奇跡が起きてチームがまとまったとしても、学習アルゴリズムとモデルの評価方法を選択しなければなりません。反省会をかじることができる。 Denis Kirichenko 2018.07.03 22:31 #113 Aleksey Vyazmikin:...代替サイトを考えないといけないですね。誰か似たようなの知ってるかも？写真を共有して何とか編集できる掲示板、別にチャットルーム、気の利いたアイデアの貯蔵庫みたいなものを考えているのですが...。例えば、こんな感じです。また、コードを共有するためのリポジトリも用意されています。また、モバイルアプリケーションも用意している。とても便利なサービスだと思います。 Trello trello.com Выбросьте длинные цепочки электронных писем, устаревшие таблицы, не такие уж и клейкие стикеры и неуклюжие программы для управления проектами. Trello помогает увидеть все детали проекта с первого взгляда. Зарегистрироваться – Это бесплатно. Ivan Negreshniy 2018.07.04 14:29 #114 Roffild:モデル（ネットワークや森林）の品質を評価するために、MSEやOOBなどの誤差値が使われる。 しかし、人間が検証 サンプルとなる画像認識と異なり、価格チャートではそのようなサンプルを作ることは非常に困難です。そのため、MSEやOOBなどによる価格モデルの推定は、しばしば誤った解釈をされることがある。 モデルの「オーバーフィット」については、明確な定義はありません。 そこで、MSEやOOBなどによる機種チェックをやめました。 今は、全体像を見るために、トレーニング結果を価格チャートに重ねて表示するのが好きです。 ここで、私の模型の品質評価方法を紹介します（この写真はすでに掲載済みです）。 IMHOでは、必要なのは絵ではなく、客観的で定量的な指標であり、トレーディング用のモデルの品質を消費者がわかりやすく評価するということであれば、例えばシグナル生産性で測ればいいのです。 削除済み 2018.07.04 17:24 #115 Dennis Kirichenko:例えば、こんな感じです。また、コード共有のためのリポジトリも接続されています。モバイルアプリもあるそうです。とても便利なサービスだと思います。ふむ...情報をありがとうございます。とても興味深いサービスですね。無料版をお使いですか？内線は何本でも接続可能？ Aleksey Vyazmikin 2018.07.05 00:22 #116 Roffild:今は、トレーニングの結果を価格チャートに重ねて、全体像を見るのが好きです。 ここで、私の模型の品質評価方法を紹介します（この写真はすでに掲載済みです）。地下にあるこのグラフの見方を教えてください。あなたはそこにどのように多くのターゲットを持っている（私はちょうど4点の発散を参照してください - 4ターゲット？）、私は予測が1バー（その後、なぜオープニングが一致しないか、私は間違ってチャートを読んでいますか）の先頭に発生することを正しく理解するのでしょうか？ 可視化することは思考プロセスに有効ですが、これらの乖離を数値で表現しなければ、同じフィットネス関数に対するモデル推定プロセスを自動化することは不可能です。 Aleksey Vyazmikin 2018.07.05 00:22 #117 Roffild: もし奇跡が起きてチームがまとまったとしても、学習アルゴリズムとモデルの評価方法を選ばなければなりません。チームに入っているのかいないのか？ Aleksey Vyazmikin 2018.07.05 00:23 #118 Алексей Тарабанов:反省会なら少しはできる。よし、そういうことにしておこう...。 Aleksey Vyazmikin 2018.07.05 00:24 #119 Dennis Kirichenko:例えば、こんな感じです。また、コード共有のためのリポジトリも接続されています。モバイルアプリもあるそうです。とても便利なサービスだと思います。ありがとうございます。サービスの勉強をさせていただきます。あるいは、それをベースにした既存のプロジェクトを見てみてください。 Aleksey Vyazmikin 2018.07.05 00:58 #120 MoDモデルの評価について、私の考えをお伝えします。 MOにハーバリウムというものがあるのかどうかわかりませんが、これからも使っていこうと思います。わからない人がいるかもしれないので説明すると、ハーバリウムは木の良い葉っぱを集めたもので、1本の木から1枚の葉っぱも、たくさんの葉っぱも集めることができます。このモデルは投票時に欠点があります。つまり、サンプリングをフィールドとして表現すると、フィールド上に異なるセットの葉が散らばっていることが判明し、これが投票の質に影響します。ですから、このモデル（森林でも使えますが、もっと原始的で、あくまで現場での予測能力を重視すべきです）を推定するには、葉（木）を1枚ずつレイヤーとして表示し、それを重ね合わせて、葉が重なった部分に葉の数によって積に影響を与える係数（森林では必要ない）を加えて平均予測能力を計算し、できた地図を見てその均一性を推定すればよいのだと考えています。このようなマップは、第3の空間を追加して-頂点で、あるいはコホネン地図の 方法を用いて-色で-わかりやすく、このマップの全体平均とRMSを求めるなど、さまざまな方法で評価することができる。そうすれば、モデルの質、つまり集計だけでなくサンプル全体に対する予測力の強さを確認することができます。このような推定は、フィットネス関数が平均予測力が低いサンプルの葉/木改善領域を探すのに役立つと考えられる。 いかがでしょうか？ それとも、私がまたはっきりさせていないのでしょうか？ 1...567891011121314151617181920 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
もし奇跡が起きてチームがまとまったとしても、学習アルゴリズムとモデルの評価方法を選択しなければなりません。
反省会をかじることができる。
...代替サイトを考えないといけないですね。誰か似たようなの知ってるかも？写真を共有して何とか編集できる掲示板、別にチャットルーム、気の利いたアイデアの貯蔵庫みたいなものを考えているのですが...。
例えば、こんな感じです。また、コードを共有するためのリポジトリも用意されています。また、モバイルアプリケーションも用意している。とても便利なサービスだと思います。
モデル（ネットワークや森林）の品質を評価するために、MSEやOOBなどの誤差値が使われる。
しかし、人間が検証 サンプルとなる画像認識と異なり、価格チャートではそのようなサンプルを作ることは非常に困難です。そのため、MSEやOOBなどによる価格モデルの推定は、しばしば誤った解釈をされることがある。
モデルの「オーバーフィット」については、明確な定義はありません。
そこで、MSEやOOBなどによる機種チェックをやめました。
今は、全体像を見るために、トレーニング結果を価格チャートに重ねて表示するのが好きです。
ここで、私の模型の品質評価方法を紹介します（この写真はすでに掲載済みです）。
IMHOでは、必要なのは絵ではなく、客観的で定量的な指標であり、トレーディング用のモデルの品質を消費者がわかりやすく評価するということであれば、例えばシグナル生産性で測ればいいのです。
例えば、こんな感じです。また、コード共有のためのリポジトリも接続されています。モバイルアプリもあるそうです。とても便利なサービスだと思います。
ふむ...情報をありがとうございます。とても興味深いサービスですね。無料版をお使いですか？内線は何本でも接続可能？
今は、トレーニングの結果を価格チャートに重ねて、全体像を見るのが好きです。
ここで、私の模型の品質評価方法を紹介します（この写真はすでに掲載済みです）。
地下にあるこのグラフの見方を教えてください。あなたはそこにどのように多くのターゲットを持っている（私はちょうど4点の発散を参照してください - 4ターゲット？）、私は予測が1バー（その後、なぜオープニングが一致しないか、私は間違ってチャートを読んでいますか）の先頭に発生することを正しく理解するのでしょうか？
可視化することは思考プロセスに有効ですが、これらの乖離を数値で表現しなければ、同じフィットネス関数に対するモデル推定プロセスを自動化することは不可能です。
もし奇跡が起きてチームがまとまったとしても、学習アルゴリズムとモデルの評価方法を選ばなければなりません。
チームに入っているのかいないのか？
反省会なら少しはできる。
よし、そういうことにしておこう...。
例えば、こんな感じです。また、コード共有のためのリポジトリも接続されています。モバイルアプリもあるそうです。とても便利なサービスだと思います。
ありがとうございます。サービスの勉強をさせていただきます。あるいは、それをベースにした既存のプロジェクトを見てみてください。
MoDモデルの評価について、私の考えをお伝えします。
MOにハーバリウムというものがあるのかどうかわかりませんが、これからも使っていこうと思います。わからない人がいるかもしれないので説明すると、ハーバリウムは木の良い葉っぱを集めたもので、1本の木から1枚の葉っぱも、たくさんの葉っぱも集めることができます。このモデルは投票時に欠点があります。つまり、サンプリングをフィールドとして表現すると、フィールド上に異なるセットの葉が散らばっていることが判明し、これが投票の質に影響します。ですから、このモデル（森林でも使えますが、もっと原始的で、あくまで現場での予測能力を重視すべきです）を推定するには、葉（木）を1枚ずつレイヤーとして表示し、それを重ね合わせて、葉が重なった部分に葉の数によって積に影響を与える係数（森林では必要ない）を加えて平均予測能力を計算し、できた地図を見てその均一性を推定すればよいのだと考えています。このようなマップは、第3の空間を追加して-頂点で、あるいはコホネン地図の 方法を用いて-色で-わかりやすく、このマップの全体平均とRMSを求めるなど、さまざまな方法で評価することができる。そうすれば、モデルの質、つまり集計だけでなくサンプル全体に対する予測力の強さを確認することができます。このような推定は、フィットネス関数が平均予測力が低いサンプルの葉/木改善領域を探すのに役立つと考えられる。
いかがでしょうか？
それとも、私がまたはっきりさせていないのでしょうか？