여보세요!!!! 지점이 죽지 않고 계속 자리를 잡고 있어 다행이라 대중에게 질문을 던집니다. 훈련용 데이터 세트가 있지만 불행히도 너무 커서 훈련이 너무 오래 걸립니다. 누군가는 자신의 개발을 사용하여 모델을 만들 수 있습니다. 그러면 함께 작동하는 방법을 볼 수 있습니다 !!!!!.
마이클 마르쿠카이테스 : 여보세요!!!! 지점이 죽지 않고 계속 자리를 잡고 있어 다행이라 대중에게 질문을 던집니다. 훈련용 데이터 세트가 있지만 불행히도 너무 커서 훈련이 너무 오래 걸립니다. 누군가는 자신의 개발을 사용하여 모델을 만들 수 있습니다. 그러면 함께 작동하는 방법을 볼 수 있습니다 !!!!!.
모델을 구축하기 위해 numer.ai 세트를 던지는 방법을 결정하셨습니까? :) azure 기계 학습 스튜디오를 사용하여 검증, 클라우드에서 빠르게 계산
나중에 시간이 된다면 모델을 만들어 보도록 하겠습니다. 거기에는 원칙적으로 자세한 도움말과 예제가 있으며 프로그래밍 없이 모든 작업을 쉽게 수행할 수 있습니다.
기계를 훈련할 필요가 없습니다. 우선 수익성 있는 거래를 위해서는 가장 높은 권력층에 철심과 인맥이 있어야 합니다.
아마도 그것은 거칠고 잔인한 사람들을 위한 길이고 겸손한 지식인을 위한 길이 있을 것입니다...
거래, 자동 거래 시스템 및 거래 전략 테스트에 관한 포럼
기계 학습: 이론 및 실습(거래 및 그 이상)
SanSanych Fomenko , 2017.06.09 15:17
물론 아닙니다.
나는 미래에 대한 보장을 받기 위해 바쁩니다.
여보세요!!!! 지점이 죽지 않고 계속 자리를 잡고 있어 다행이라 대중에게 질문을 던집니다. 훈련용 데이터 세트가 있지만 불행히도 너무 커서 훈련이 너무 오래 걸립니다. 누군가는 자신의 개발을 사용하여 모델을 만들 수 있습니다. 그러면 함께 작동하는 방법을 볼 수 있습니다 !!!!!.
모델을 구축하기 위해 numer.ai 세트를 던지는 방법을 결정하셨습니까? :) azure 기계 학습 스튜디오를 사용하여 검증, 클라우드에서 빠르게 계산
나중에 시간이 된다면 모델을 만들어 보도록 하겠습니다. 거기에는 원칙적으로 자세한 도움말과 예제가 있으며 프로그래밍 없이 모든 작업을 쉽게 수행할 수 있습니다.
그런 다음 훈련된 모델을 클라우드에 탑재하고 웹 요청을 통해 봇이 결과를 얻습니다.
https://azure.microsoft.com/en-us/services/machine-learning/
모델을 구축하기 위해 numer.ai 세트를 던지는 방법을 결정하셨습니까? :) azure 기계 학습 스튜디오를 사용하여 검증, 클라우드에서 빠르게 계산
나중에 시간이 된다면 모델을 만들어 보도록 하겠습니다. 거기에는 원칙적으로 자세한 도움말과 예제가 있으며 프로그래밍 없이 모든 작업을 쉽게 수행할 수 있습니다.
그런 다음 훈련된 모델을 클라우드에 탑재하고 웹 요청을 통해 봇이 결과를 얻습니다.
https://azure.microsoft.com/en-us/services/machine-learning/
이제 나는 그것을 알아 내려고 노력할 것입니다.
이제 나는 그것을 알아 내려고 노력할 것입니다.
이미 하고 있으니 나중에 구독 취소하겠습니다) ";"가 아닌 "," 구분자로 설정하면 됩니다. 스튜디오의 경우 그렇지 않으면 열을 결정하는 것이 잘못됩니다.
러시아어로 된 예제가 있는 좋은 설명서가 있습니다.
세트는 원래 Reshetov 분류기를 위해 준비되었습니까? 그건 그렇고, OpenCl에서 mql5에 다시 작성해야 할 것입니다. 그러면 계산이 빠를 것입니다. 멋진 일
누군가는 자신의 개발을 사용하여 모델을 만들 수 있습니다. 그러면 함께 작동하는 방법을 볼 수 있습니다 !!!!!.
파란색 의사 결정 트리, 빨간색 Boosted 의사 결정 트리, 2개 모델 비교, 훈련/테스트 세트 75\25
이제 실험을 스튜디오에 업로드하고 함께 플레이하십시오. https://gallery.cortanaintelligence.com/Experiment/BuySell-created-on-10-06-2017
훈련 모델을 변경하고, 신경망과 같은 다른 블록을 대체하고, 기능 필터를 만들고, 기능에 대한 일종의 변환 등을 간단히 할 수 있습니다.
신경망의 경우 결정 트리가 신경망 없이 작동하기 때문에 더 많은 정규화를 수행해야 합니다.
모델 훈련에 실패했고 예측 변수와 목표가 수렴하지 않습니다.
이제 실험을 스튜디오에 업로드하고 함께 플레이하십시오. https://gallery.cortanaintelligence.com/Experiment/BuySell-created-on-10-06-2017
훈련 모델을 변경하고, 신경망과 같은 다른 블록을 대체하고, 기능 필터를 만들고, 기능에 대한 일종의 변환 등을 간단히 할 수 있습니다.
신경망의 경우 결정 트리가 신경망 없이 작동하기 때문에 더 많은 정규화를 수행해야 합니다.
실험은 좋지만 MT에서 그 결과를 어떻게 사용합니까? 선택하지 않은 영역에서 어떻게 작동하는지 사후 관찰하기 위해 모델을 언로드하고 표시기에 밀어넣을 수 있습니까????