Python을 MT5에 연결하기 위한 라이브러리의 새 버전이 출시되었습니다. https://github.com/RandomKori/Py36MT5 링크를 상기시켜드리지만 문제가 있습니다. Visual Studio에서는 테스트 프로젝트가 제대로 작동하지만 MT에서는 이해할 수 없는 문제가 있습니다. 이제 라이브러리는 Python 스크립트가 있는 디렉토리에서 제대로 작동합니다. MT로 무리를 디버깅하는 방법을 상상할 수 없습니다. MT는 디버거로부터 보호됩니다. 누군가 디버깅하는 방법을 알고 있습니까?
또한, R을 사용한다면 이미 그곳에 다양한 숲이 모인 상태이고, randomForest 외에도 원작의 가장 다양한 뉘앙스를 명확히 하는 다른 숲도 있음을 알 수 있다.
예: randomForestSRC, randomUniformForest.
같은 품종에서 가장 흥미롭고 효율적인 알고리즘은 ada입니다.
다음은 링크입니다(이것은 모두 R 패키지에 대한 문서에서 가져온 것입니다)
프리드먼, J. (1999). Greedy Function Approximation: Gradient Boosting Machine. 기술보고서, 통계학과, 스탠포드 대학.
Friedman, J., Hastie, T. 및 Tibshirani, R. (2000). 가법 로지스틱 회귀:부스팅의 통계적 보기. 통계연보, 28(2), 337-374.
Friedman, J. (2002). 확률적 그라디언트 부스팅. 계산 통계 \& 데이터 분석 38.Culp, M., Johnson, K., Michailidis, G. (2006). ada: Stochastic Boosting Journalof Statistical Software용 R 패키지, 16.
이 바로 ada의 여러 종류가 있습니다.
그러나 R 자신이 주제 선택을 합니다.
나무로:
Random Forests : 회귀 및 분류를 위한 Random Forest 알고리즘의 참조 구현은 randomForest 패키지에서 사용할 수 있습니다. 패키지 ipred 에는 앙상블 학습을 통한 여러 모델의 조합인 번들링뿐만 아니라 회귀, 분류 및 생존 분석을 위한 배깅이 있습니다. 또한 패키지 파티 에서는 조건부 추론 트리를 기반으로 임의의 규모로 측정된 응답 변수에 대한 랜덤 포레스트 변형이 구현됩니다. randomForestSRC 는 생존, 회귀 및 분류 문제에 대한 Breiman의 무작위 숲의 통합 처리를 구현합니다. 분위수 회귀 포리스트 quantregForest 를 사용하면 랜덤 포레스트 접근 방식을 통해 탐색 변수에 대한 숫자 응답의 분위수를 회귀할 수 있습니다. 이진 데이터의 경우 LogicForest 는 논리 회귀 트리의 포리스트입니다( LogicReg 패키지 . varSelRF 및 Boruta 패키지는 랜덤 포레스트 알고리즘을 위한 변수 선택에 중점을 둡니다. 또한 패키지 레인저 및 Rborist 는 랜덤 포레스트의 빠른 C++ 구현을 위한 R 인터페이스를 제공합니다. wsrf 는 기존의 무작위 변수 샘플링 대신 가변 부분 공간 선택을 위한 대체 변수 가중치 방법을 구현합니다.
나무의 아주 가까운 친척의 경우:
부스팅 및 그라디언트 디센트 : 다양한 형태의 그라디언트 부스팅이 패키지 gbm (트리 기반 기능적 그라디언트 디센트 부스팅)에서 구현됩니다. 패키지 xgboost 는 여러 목적 함수 및 사용자 정의 목적 함수에 대한 기본 학습자로 효율적인 트리를 사용하여 트리 기반 부스팅을 구현합니다. 힌지 손실은 bst 패키지의 부스팅 구현에 의해 최적화됩니다. 패키지 GAMBoost 는 부스팅 알고리즘에 의해 일반화된 가법 모델을 맞추는 데 사용할 수 있습니다. 일반화 선형, 가법 및 비모수 모델을 위한 확장 가능한 부스팅 프레임워크는 mboost 패키지에서 사용할 수 있습니다. Cox 모델에 대한 가능성 기반 부스팅은 CoxBoost 에서 구현되고 혼합 모델에 대해서는 GMMBoost 에서 구현됩니다. GAMLSS 모델은 gamboostLSS 에 의한 부스팅을 사용하여 맞출 수 있습니다. 회귀 작업을 처리하기 위한 Gradient Descent 기반의 다양한 학습 알고리즘 구현은 gradDescent 패키지에서 사용할 수 있습니다.
또한 예측자 추정 알고리즘에 따라 Maxim에 매우 흥미로운 셸이 있습니다.
CORElearn은 최근접 이웃, 트리, 랜덤 포레스트 및 여러 기능 선택 방법과 같은 다소 광범위한 기계 학습 알고리즘을 구현합니다. 유사하게, 패키지rminer는 다른 패키지에 구현된 여러 학습 알고리즘을 인터페이스하고 여러 성능 측정을 계산합니다.
그리고 내가 당신이 시골 수공예품을 사용한다고 쓸 때 정확히 다음과 같은 상황을 의미합니다.
많은 수의 사용자
이 많은 사용자가 코드를 잘 디버깅했습니다.
이 많은 수의 사용자는 잘 문서화되어 있습니다.
이 많은 사용자가 이론을 완전히 빨아들였습니다.
이 많은 수의 사용자는 상호 강판에서 실용적인 응용 프로그램에 이르기까지 출판물의 바다를 만들었습니다.
고맙습니다. 흥미롭게도 단행본이 있습니까? 자연에도 존재합니까?
못찾았어.. 숲의 창조자 Breiman에서 숲에서만 봤어
...
나는 크고 상세한 것을 원한다.)
...그리고 견고합니다.
지코프 A.A. 그래프 이론의 기초. -- M.: 과학. 편집장 물리.-수학. 조명, 1987.
그래프 이론 개발의 내부 논리에 따라 구축된 그래프 이론에 대한 체계적인 소개입니다.
인터넷에 다운로드할 수 있는 링크가 있습니다.
트랙터 조립 지침이 아닌 이유는 무엇입니까?
Python을 MT5에 연결하기 위한 라이브러리의 새 버전이 출시되었습니다. https://github.com/RandomKori/Py36MT5 링크를 상기시켜드리지만 문제가 있습니다. Visual Studio에서는 테스트 프로젝트가 제대로 작동하지만 MT에서는 이해할 수 없는 문제가 있습니다. 이제 라이브러리는 Python 스크립트가 있는 디렉토리에서 제대로 작동합니다. MT로 무리를 디버깅하는 방법을 상상할 수 없습니다. MT는 디버거로부터 보호됩니다. 누군가 디버깅하는 방법을 알고 있습니까?
트랙터 조립 지침이 아닌 이유는 무엇입니까?
그렇게 꼬셨어?
젠장, 나는 유용한 정보를 제공하고 응답으로 ... 당신은 십대처럼 무례하고 자신을 타의 추종을 불허하는 재치 ... 불쌍한 광경이라고 생각합니다.
일부 캐릭터에게는 충분하기 때문에 한 권의 책으로 충분할 것입니다 ...
그렇게 꼬셨어?
젠장, 나는 유용한 정보를 제공하고 응답으로 ... 당신은 십대처럼 무례하고 자신을 타의 추종을 불허하는 재치 ... 불쌍한 광경이라고 생각합니다.
일부 캐릭터에게는 충분하기 때문에 한 권의 책으로 충분할 것입니다 ...
무엇이 유용합니까? 트리 그래프는 어떻게 만들어집니까? 오. 유용한 .. 스틱 스틱 오이
그래서 책을 다 읽어야 하는 걸까?
무엇이 유용합니까? 트리 그래프는 어떻게 만들어집니까? 오. 유용한 .. 스틱 스틱 오이
그래서 책을 다 읽어야 하는 걸까?
그것이 당신이 꼭대기에서 경련을 일으키는 이유입니다. 왜냐하면. 당신은 확고한 지식이 없고 갖고 싶지도 않습니다. 당신은 지식과 이해가 없습니다. 그리고 이를 위해서는 한 권의 책과 여러 기사가 한 번 마스터되면 절대 충분하지 않습니다.
그것이 당신이 꼭대기에서 경련을 일으키는 이유입니다. 왜냐하면. 당신은 확고한 지식이 없고 갖고 싶지도 않습니다. 당신은 지식과 이해가 없습니다. 그리고 이를 위해서는 한 권의 책과 여러 기사가 한 번 마스터되면 절대 충분하지 않습니다.
어떻게 살까, 어떻게 살까 .. 패닉 패닉 .. 구구단과 지식의 이론과 온톨로지를 배우러 갔다
고맙습니다. 흥미롭게도 자연에 전혀 존재하지 않는 단행본이 있습니까?
장난을 멈추고 R을 사용하십시오. 코드에는 이 코드의 이론을 설명하는 소스에 대한 링크가 수반되어야 합니다.
다음은 고전적인 Breiman 알고리즘에 대한 링크입니다.
Breiman, L. (2001), 랜덤 포레스트, 머신 러닝 45(1), 5-32.
Breiman, L(2002), "Random Forests V3.1 설정, 사용 및 이해에 관한 매뉴얼", http://oz.berkeley.edu/users/breiman/Using_random_forests_V3.1.pdf .
또한, R을 사용한다면 이미 그곳에 다양한 숲이 모인 상태이고, randomForest 외에도 원작의 가장 다양한 뉘앙스를 명확히 하는 다른 숲도 있음을 알 수 있다.
예: randomForestSRC, randomUniformForest.
같은 품종에서 가장 흥미롭고 효율적인 알고리즘은 ada입니다.
다음은 링크입니다(이것은 모두 R 패키지에 대한 문서에서 가져온 것입니다)
프리드먼, J. (1999). Greedy Function Approximation: Gradient Boosting Machine. 기술 보고서, 통계학과, 스탠포드 대학.
Friedman, J., Hastie, T. 및 Tibshirani, R. (2000). 가법 로지스틱 회귀: 부스팅의 통계적 보기. 통계연보, 28(2), 337-374.
Friedman, J. (2002). 확률적 그라디언트 부스팅. 계산 통계 \& 데이터 분석 38. Culp, M., Johnson, K., Michailidis, G. (2006). ada: Stochastic Boosting Journal of Statistical Software용 R 패키지, 16.
이 바로 ada의 여러 종류가 있습니다.
그러나 R 자신이 주제 선택을 합니다.
나무로:
나무의 아주 가까운 친척의 경우:
또한 예측자 추정 알고리즘에 따라 Maxim에 매우 흥미로운 셸이 있습니다.
그리고 내가 당신이 시골 수공예품을 사용한다고 쓸 때 정확히 다음과 같은 상황을 의미합니다.
AdaBoost는 외환 배깅보다 낫지 않습니다. 특히 큰 차원의 데이터에서 많이 과적합됩니다. 특히 동급에서 이미 구식이기 때문에 xgboost도 있습니다. 나머지는 여전히 성장해야 합니다. :)
나는 Forex의 중요성 기능도 믿지 않지만 .. 일반 교육을 위해 그것을 알아내는 것이 유용합니다. 예를 들어 gini를 alglib 로 끝내십시오.