예, 여기 우상이 있습니다. 그는 단순히 이해와 신중함을 호소했습니다. three-kopeck은 ML로 자신의 거래 프로그램 작성을 마스터하지 않을 것이기 때문에 이유가 있습니다.
그리고 지금 무엇 .. aglib가 있습니다. 신경망과 숲과 회귀가 있습니다. 에이커가 필요합니까? 동의합니다. 신경망이 너무 사려깊습니다. 하지만 숲은 평범하다. 이것은 논의할 수 있지만 아무도 그것을 필요로 하지 않습니다. 적용하는 방법조차 아무도 모르기 때문입니다.
뭐라고요? Reshetov가 이 마음에 필요한 것은 무엇입니까? 이렇게하려면 자신을 불명예스럽게하는 것을 두려워하지 마십시오. 옵티마이저에서 계수로 선택하는 네트워크... 너 진짜 재미없니?
신경망. 이것은 내가 쓰고 있는 것입니다. 여기 전문가들은 신경망을 사용 하는 편리한 방법을 개발하기 위해 노력하지 않습니다. 이 방법은 5분 안에 모든 작업에 사용할 수 있습니다(이는 가능합니다). 처음으로 신경망으로 시작했을 때, 그것은 그것을 완전히 엉망으로 만들었습니다 ... 하나는 즉시 GUI가 필요했고 다른 하나는 무작위로 연결을 켜거나 껐다가 어떤 종류의 에코 네트워크와 함께 다른 광대가 나타났습니다. 그는 재미있는 그림을 보여주었습니다. ... 그런 수준에서 모든 것이 진행됩니다.
숲. 정상적인 기사를 작성한 사람은 누구나 이해하고 개발이 시작될 것입니다. 그러나 여기에서는 모두가 말을 많이 합니다.
뭐라고요? Reshetov가 이 마음을 위해 필요했던 것은 무엇입니까? 이렇게하려면 자신을 불명예스럽게하는 것을 두려워하지 마십시오. 옵티마이저에서 계수로 선택하는 네트워크... 너 진짜 재미없니?
신경망. 이것은 내가 쓰고 있는 것입니다. 여기 전문가들은 신경망을 사용하는 편리한 방법을 개발하기 위해 노력하지 않습니다. 이 방법은 5분 안에 어떤 작업에도 사용할 수 있습니다(이는 가능합니다). 처음으로 신경망으로 시작했을 때, 그것은 그것을 완전히 엉망으로 만들었습니다 ... 하나는 즉시 GUI가 필요했고 다른 하나는 무작위로 연결을 켜거나 껐다가 어떤 종류의 에코 네트워크와 함께 다른 광대가 나타났습니다. 그는 재미있는 그림을 보여주었습니다. ... 그런 수준에서 모든 것이 진행됩니다.
숲. 정상적인 기사를 작성한 사람은 누구나 이해하고 개발이 시작될 것입니다. 그러나 여기에서는 모두가 말을 많이 합니다.
나중에 그는 Java로 stand elon jpredictor를 작성했으며 자동 기능 선택 기능이 있는 2개의 신경망(mlp 및 svm, 보다 구체적으로)이 있습니다.
정상적인 기사를 이해합니까? 내 마음에 들지 않는 점은 무엇입니까? 1분 만에 인공 데이터를 학습하고 인공 데이터에서 무제한 이익을 얻으십시오. 물론 실제 시장에서는 이것이 작동하지 않습니다. 따라서 추가 작업이 ML의 이해를 넘어 시장의 패턴 을 이해하는 틀 안에 있다는 사실에 대한 이야기
나중에 그는 Java로 stand elon jpredictor를 작성했으며 자동 기능 선택 기능이 있는 2개의 신경망(mlp 및 svm, 보다 구체적으로)이 있습니다.
정상을 의미합니까? 내 마음에 들지 않는 점은 무엇입니까? 1분 만에 인공 데이터를 학습하고 인공 데이터에서 무제한 이익을 얻으십시오. 물론 실제 시장에서는 이것이 작동하지 않습니다. 따라서 추가 작업이 ML의 이해를 넘어 시장의 패턴을 이해하는 틀 안에 있다는 사실에 대한 이야기
당신 자신은 아무것도 모르지만 당신은 글을 씁니다.
나는 그가 거기에 무엇을 썼는지 보지 못했지만 그의 나머지 모든 작품을 보면서 상상합니다.
당신의 것은 무엇이며 어디에 있습니까? 그것은 많은 라이브러리를 통한 것입니까? 실례합니다. 하지만 무화과의 예를 통해 알 수 있습니다. 이 모든 것을 작업에 사용할 수 있는 것은 아닙니다.
아 너무 당연한건데... 이미 두 번 설명했고 세 번째 설명하는 중 - Expert Advisor를 작성할 때 발생하는 문제를 해결하기 위해 적용하는 쉽고 빠른 것은 무엇인지... 그래서 Expert Advisor의 알고리즘은 전혀 신경쓰지 않아도 됩니다... 가능합니다. 그러나 일부 사람들은 그것에 대해 꿈조차 꾸지 못하는 것이 안타깝습니다.
***
나는 많은 것을 알지 못하지만, 그럼에도 불구하고 그 당시에는 오류 역전파 방식으로 훈련된 범용 다층 퍼셉트론의 코드가 있었습니다. 그리고 나는 MO의 현대적인 방법에 신경 쓰지 않습니다. 왜냐하면 그것은 진지한 것보다 종파처럼 보이기 때문입니다.
나는 그가 거기에 무엇을 썼는지 보지 못했지만 그의 나머지 모든 작품을 보면서 상상합니다.
당신의 것은 무엇이며 어디에 있습니까? 그것은 라이브러리의 무리를 통해 무엇입니까? 실례합니다. 하지만 무화과의 예를 통해 알 수 있습니다. 이 모든 것을 작업에 사용할 수 있는 것은 아닙니다.
아 너무 당연한건데... 이미 두 번 설명했고 세 번째 설명하는 중 - Expert Advisor를 작성할 때 발생하는 문제를 해결하기 위해 적용하는 쉽고 빠른 것은 무엇인지... 그래서 Expert Advisor의 알고리즘은 전혀 신경쓰지 않아도 됩니다... 가능합니다. 그러나 일부 사람들은 그것에 대해 꿈조차 꾸지 못하는 것이 안타깝습니다.
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나는 많은 것을 알지 못하지만 그럼에도 불구하고 그 당시에는 오류 역전파 방식으로 훈련된 범용 다층 퍼셉트론의 코드가 있었습니다.
MO 스레드는 jpredictor에 대해 여러 번 논의했습니다. 당연히 아무도 mql에 있는 뉴런에 대해 이야기하지 않습니다.
광산에는 libs가 아니라 aglib의 숲만 있습니다. 모든 것이 순전히 단순하며 더 쉽게 생각하는 것은 불가능합니다. 모든 표시기를 누르고 거의 즉시 훈련할 수 있습니다. 저것들. 전혀 귀찮지 않습니다.
또한 별도의 라이브러리에는 인공 데이터(Weierstrass 함수)에 대한 교육 예제 가 있으며 패턴(주기적 주기)이 있는 모든 데이터에서 이 라이브러리는 성배처럼 작동합니다. 시장에는 그러한 사이클이 없으며 검색 및 선택은 ML의 범위를 벗어납니다.
무슨 얘기할 게 있니? 유전자 알고리즘 의 경쟁이 계획되었을 때 포럼의 90%가 히스테리 상태에 빠졌습니다. 어떻게 가능합니까? 자체 구현이 있다는 사실은 말할 것도 없고 아무도 그것이 무엇인지 모르는 것으로 나타났습니다. 최소한 그것을 시도하십시오 ... 그러나 그 과시를 위해 얼마나 많은 사람들이!
MO 스레드는 jpredictor에 대해 여러 번 논의했습니다. 당연히 아무도 mql에 있는 뉴런에 대해 이야기하지 않습니다.
광산에는 libs가 아니라 aglib의 숲만 있습니다. 모든 것이 순전히 단순하며 더 쉽게 생각하는 것은 불가능합니다. 모든 표시기를 누르고 거의 즉시 훈련할 수 있습니다. 저것들. 전혀 귀찮지 않습니다.
또한 별도의 라이브러리에는 인공 데이터(Weierstrass 함수)에 대한 교육 예제 가 있으며 패턴(주기적 주기)이 있는 모든 데이터에서 이 라이브러리는 성배처럼 작동합니다. 시장에는 그러한 사이클이 없으며 검색 및 선택은 ML의 범위를 벗어납니다.
그렇다면 진짜 질문은 - 왜 사람들은 그것을 사용하지 않습니까? 뭔가 문제가 있는 것 아닐까요? 편의성 측면에서 ... 지침의 명확성 ... 나는 모든 것이 너무 혼란스러워서 이 모든 것을 어디에 둘 수 있는지 알아낼 수 있다는 것을 알고 있기 때문에 묻고 싶은 생각이 조금도 없었습니다.
황금 단어, Mikhalych
주제를 생각해 낸 Andrei 자신도 간단한 신경망과 유전학을 가지고 있음을 인정했습니다. 그게 다야. 그리고 다른 "비밀" 구성 요소는 다른 이해 영역에 있습니다.
다른 누구도 아닌 오직 당신만을 위한 유일한 캐리어?
나는 당신이 "지식을 공유하기 위해" 어떤 지식을 썼는지에 대해 말하는 것입니다. MO에 대한 많은 책과 기사가 있습니다. 지식이 또 무엇이 있겠습니까?
예, 거기에 없었습니다. 나는 오래된 메시지를 읽었습니다. 온갖 종류의 Halt, 과학 철학자 및 다른 사람이있었습니다.
나는 그것이 오해될 것이라고 경고했다. 여기 있습니다 - 얼마 남지 않았습니다.
다른 누구도 아닌 오직 당신만을 위한 유일한 캐리어?
아니, 나는 아무것도 운반하지 않습니다. 게다가 나는 바보입니다. 따라서 정보를 평가하는 것이 너무 쉽고 편합니다.
예, 여기 우상이 있습니다. 그는 단순히 이해와 신중함을 호소했습니다. three-kopeck은 ML로 자신의 거래 프로그램 작성을 마스터하지 않을 것이기 때문에 이유가 있습니다.
그리고 지금 무엇 .. aglib가 있습니다. 신경망과 숲과 회귀가 있습니다. 에이커가 필요합니까? 동의합니다. 신경망이 너무 사려깊습니다. 하지만 숲은 평범하다. 이것은 논의할 수 있지만 아무도 그것을 필요로 하지 않습니다. 적용하는 방법조차 아무도 모르기 때문입니다.
뭐라고요? Reshetov가 이 마음에 필요한 것은 무엇입니까? 이렇게하려면 자신을 불명예스럽게하는 것을 두려워하지 마십시오. 옵티마이저에서 계수로 선택하는 네트워크... 너 진짜 재미없니?
신경망. 이것은 내가 쓰고 있는 것입니다. 여기 전문가들은 신경망을 사용 하는 편리한 방법을 개발하기 위해 노력하지 않습니다. 이 방법은 5분 안에 모든 작업에 사용할 수 있습니다(이는 가능합니다). 처음으로 신경망으로 시작했을 때, 그것은 그것을 완전히 엉망으로 만들었습니다 ... 하나는 즉시 GUI가 필요했고 다른 하나는 무작위로 연결을 켜거나 껐다가 어떤 종류의 에코 네트워크와 함께 다른 광대가 나타났습니다. 그는 재미있는 그림을 보여주었습니다. ... 그런 수준에서 모든 것이 진행됩니다.
숲. 정상적인 기사를 작성한 사람은 누구나 이해하고 개발이 시작될 것입니다. 그러나 여기에서는 모두가 말을 많이 합니다.
아니, 나는 아무것도 운반하지 않습니다. 게다가 나는 바보입니다. 따라서 정보를 평가하는 것이 너무 쉽고 편합니다.
그리고 당신은 아무것도 이해할 필요가 없습니다. 가장 중요한 것은 더 많은 과시와 더 넓은 그림입니다.
뭐라고요? Reshetov가 이 마음을 위해 필요했던 것은 무엇입니까? 이렇게하려면 자신을 불명예스럽게하는 것을 두려워하지 마십시오. 옵티마이저에서 계수로 선택하는 네트워크... 너 진짜 재미없니?
신경망. 이것은 내가 쓰고 있는 것입니다. 여기 전문가들은 신경망을 사용하는 편리한 방법을 개발하기 위해 노력하지 않습니다. 이 방법은 5분 안에 어떤 작업에도 사용할 수 있습니다(이는 가능합니다). 처음으로 신경망으로 시작했을 때, 그것은 그것을 완전히 엉망으로 만들었습니다 ... 하나는 즉시 GUI가 필요했고 다른 하나는 무작위로 연결을 켜거나 껐다가 어떤 종류의 에코 네트워크와 함께 다른 광대가 나타났습니다. 그는 재미있는 그림을 보여주었습니다. ... 그런 수준에서 모든 것이 진행됩니다.
숲. 정상적인 기사를 작성한 사람은 누구나 이해하고 개발이 시작될 것입니다. 그러나 여기에서는 모두가 말을 많이 합니다.
나중에 그는 Java로 stand elon jpredictor를 작성했으며 자동 기능 선택 기능이 있는 2개의 신경망(mlp 및 svm, 보다 구체적으로)이 있습니다.
정상적인 기사를 이해합니까? 내 마음에 들지 않는 점은 무엇입니까? 1분 만에 인공 데이터를 학습하고 인공 데이터에서 무제한 이익을 얻으십시오. 물론 실제 시장에서는 이것이 작동하지 않습니다. 따라서 추가 작업이 ML의 이해를 넘어 시장의 패턴 을 이해하는 틀 안에 있다는 사실에 대한 이야기
당신 자신은 아무것도 모르지만 당신은 글을 씁니다.나중에 그는 Java로 stand elon jpredictor를 작성했으며 자동 기능 선택 기능이 있는 2개의 신경망(mlp 및 svm, 보다 구체적으로)이 있습니다.
정상을 의미합니까? 내 마음에 들지 않는 점은 무엇입니까? 1분 만에 인공 데이터를 학습하고 인공 데이터에서 무제한 이익을 얻으십시오. 물론 실제 시장에서는 이것이 작동하지 않습니다. 따라서 추가 작업이 ML의 이해를 넘어 시장의 패턴을 이해하는 틀 안에 있다는 사실에 대한 이야기
당신 자신은 아무것도 모르지만 당신은 글을 씁니다.나는 그가 거기에 무엇을 썼는지 보지 못했지만 그의 나머지 모든 작품을 보면서 상상합니다.
당신의 것은 무엇이며 어디에 있습니까? 그것은 많은 라이브러리를 통한 것입니까? 실례합니다. 하지만 무화과의 예를 통해 알 수 있습니다. 이 모든 것을 작업에 사용할 수 있는 것은 아닙니다.
아 너무 당연한건데... 이미 두 번 설명했고 세 번째 설명하는 중 - Expert Advisor를 작성할 때 발생하는 문제를 해결하기 위해 적용하는 쉽고 빠른 것은 무엇인지... 그래서 Expert Advisor의 알고리즘은 전혀 신경쓰지 않아도 됩니다... 가능합니다. 그러나 일부 사람들은 그것에 대해 꿈조차 꾸지 못하는 것이 안타깝습니다.
***
나는 많은 것을 알지 못하지만, 그럼에도 불구하고 그 당시에는 오류 역전파 방식으로 훈련된 범용 다층 퍼셉트론의 코드가 있었습니다. 그리고 나는 MO의 현대적인 방법에 신경 쓰지 않습니다. 왜냐하면 그것은 진지한 것보다 종파처럼 보이기 때문입니다.
나는 그가 거기에 무엇을 썼는지 보지 못했지만 그의 나머지 모든 작품을 보면서 상상합니다.
당신의 것은 무엇이며 어디에 있습니까? 그것은 라이브러리의 무리를 통해 무엇입니까? 실례합니다. 하지만 무화과의 예를 통해 알 수 있습니다. 이 모든 것을 작업에 사용할 수 있는 것은 아닙니다.
아 너무 당연한건데... 이미 두 번 설명했고 세 번째 설명하는 중 - Expert Advisor를 작성할 때 발생하는 문제를 해결하기 위해 적용하는 쉽고 빠른 것은 무엇인지... 그래서 Expert Advisor의 알고리즘은 전혀 신경쓰지 않아도 됩니다... 가능합니다. 그러나 일부 사람들은 그것에 대해 꿈조차 꾸지 못하는 것이 안타깝습니다.
***
나는 많은 것을 알지 못하지만 그럼에도 불구하고 그 당시에는 오류 역전파 방식으로 훈련된 범용 다층 퍼셉트론의 코드가 있었습니다.
MO 스레드는 jpredictor에 대해 여러 번 논의했습니다. 당연히 아무도 mql에 있는 뉴런에 대해 이야기하지 않습니다.
광산에는 libs가 아니라 aglib의 숲만 있습니다. 모든 것이 순전히 단순하며 더 쉽게 생각하는 것은 불가능합니다. 모든 표시기를 누르고 거의 즉시 훈련할 수 있습니다. 저것들. 전혀 귀찮지 않습니다.
또한 별도의 라이브러리에는 인공 데이터(Weierstrass 함수)에 대한 교육 예제 가 있으며 패턴(주기적 주기)이 있는 모든 데이터에서 이 라이브러리는 성배처럼 작동합니다. 시장에는 그러한 사이클이 없으며 검색 및 선택은 ML의 범위를 벗어납니다.
MO 스레드는 jpredictor에 대해 여러 번 논의했습니다. 당연히 아무도 mql에 있는 뉴런에 대해 이야기하지 않습니다.
광산에는 libs가 아니라 aglib의 숲만 있습니다. 모든 것이 순전히 단순하며 더 쉽게 생각하는 것은 불가능합니다. 모든 표시기를 누르고 거의 즉시 훈련할 수 있습니다. 저것들. 전혀 귀찮지 않습니다.
또한 별도의 라이브러리에는 인공 데이터(Weierstrass 함수)에 대한 교육 예제 가 있으며 패턴(주기적 주기)이 있는 모든 데이터에서 이 라이브러리는 성배처럼 작동합니다. 시장에는 그러한 사이클이 없으며 검색 및 선택은 ML의 범위를 벗어납니다.
그렇다면 진짜 질문은 - 왜 사람들은 그것을 사용하지 않습니까? 뭔가 문제가 있는 것 아닐까요? 편의성 측면에서 ... 지침의 명확성 ... 나는 모든 것이 너무 혼란스러워서 이 모든 것을 어디에 둘 수 있는지 알아낼 수 있다는 것을 알고 있기 때문에 묻고 싶은 생각이 조금도 없었습니다.