Kun Li
공유된 작성자의 Omega J Msigwa 기고글
데이터 과학 및 기계 학습(파트 02): 로지스틱 회귀 
데이터 분류는 알고리즘 트레이더와 프로그래머에게 중요합니다. 이 기사에서 우리는 예 또는 아니오, 상방 또는 하방, 매수 또는 매도를 식별하는 데 도움이 될 수 있는 분류 로지스틱 알고리즘 중 하나에 초점을 맞출 것입니다.
Kun Li
공유된 작성자의 Andrey Dik 기고글
모집단 최적화 알고리즘: 뻐꾸기 최적화 알고리즘(COA) 
다음으로 살펴볼 알고리즘은 레비 비행을 사용한 뻐꾸기 검색 최적화입니다. 이는 최신의 최적화 알고리즘 중 하나이며 인기 있는 새로운 알고즘 중 하나입니다.
Kun Li
공유된 작성자의 Andrey Dik 기고글
모집단 최적화 알고리즘: 회색 늑대 옵티마이저(GWO) 
이번에는 최신의 최적화 알고리즘 중 하나인 그레이 울프 최적화에 대해 알아봅시다. 테스트 함수에서의 오리지널 행동은 이 알고리즘을 앞서 고려한 알고리즘 중 가장 흥미로운 알고리즘 중 하나로 만듭니다. 이 알고리즘은 신경망 훈련, 많은 변수가 있는 부드러운 함수의 훈련에 사용되는 최고의 알고리즘 중 하나입니다.
Kun Li
MetaQuotes
Learning ONNX for trading
We have added support for ONNX models in MQL5 since we believe this is the future. We have created this topic to discuss and study this promising field which can assist in raising the use of machine learning to a new level. By using the new
Kun Li
Boris
주제에 코멘트하기 Advanced Cycle Analysis
EMD Huang indicator Hi all, I made a break in further optimizing the Goertzel Browser. I focussed more on Empirical Mode Decomposition which I consider as very important for preprocessing data for
Kun Li
공유된 작성자의 Andrey Dik 기고글
모집단 최적화 알고리즘: 인공 꿀벌 군집(ABC) 
이 글에서는 인공 꿀벌 군집의 알고리즘을 연구하고 기능적 공간을 연구하는 새로운 원칙을 더해 우리의 지식을 보완할 것입니다. 이 글에서는 고전적인 버전의 알고리즘에 대한 저의 해석을 보여드리겠습니다.
Kun Li
공유된 작성자의 Victor 기고글
시계열 주요 특성의 분석 
이 문서를 통해 다양한 시계열의 특성에 대한 빠른 예비 추정치를 제공하기 위해 고안된 클래스를 소개해드릴 것입니다. 이 경우 통계적 모수와 자기 상관 함수가 추정되고 시계열의 스펙트럼 추정이 수행되며 히스토그램이 작성됩니다.