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Max, estás mesmo a chatear as pessoas, mas acima de tudo estás a chatear-te a ti próprio. Lembre-se no mercado o principal é não se iludir......
Eu faço-o... e é isso que eu faço...
porque isto são dados agrupados... tudo já é bom lá.
é exactamente isso que estou a fazer.
Bem olha Maxim, antes de mais nada tivemos que nivelar classes entre 1 e 2, onde no alvo 0=2 cluster.
Na matriz Mv0[q] você precisa alimentar exatamente aquelas entradas, que são indicadas pelo número //10
Arquivo de treinamento formatado em anexo onde a primeira linha os numerou em ordem. Não um pequeno, vais descobrir. E eu estou à espera de uma fotografia no estúdio...
Bem olha Maxim, antes de mais nada tivemos que nivelar classes entre 1 e 2, onde no alvo 0=2 cluster.
Na matriz Mv0[q] você precisa alimentar exatamente aquelas entradas que são indicadas pelo número //10
Arquivo de treinamento formatado em anexo onde a primeira linha os numerou em ordem. Não um pequeno, vais descobrir. E eu estou à espera de uma fotografia no estúdio...
Diga-me que tipo de erros você tem
Depois envio-te um conjunto de dados mais complicado, é muito simples.
Não preciso do código, tenho o mesmo que o Reshetov, mas em python. Dá o código mql imediatamente.
Vou ter de modificar a tua durante muito tempo, sou demasiado preguiçoso.
Por favor, diga-me como encontrar uma encomenda com um lucro máximo (mql4).
Muito obrigado.
Diz-me que tipo de erros tens.
Mais tarde envio-te um conjunto de dados mais complicado, é muito simples.
Não preciso do código, tenho a mesma coisa que o Reshet, mas em python. Dá o código mql imediatamente.
Vou ter de modificar a tua durante muito tempo, sou demasiado preguiçoso.
Para ser honesto, quando eu estava rodando seu arquivo eu pensei que tinha um erro no cálculo da pontuação, mas agora eu carreguei o meu e tudo está no seu lugar.
O segundo número deve tender a zero, o terceiro a 100 o quarto fixa o terceiro com o segundo menos. É assim que se parece uma verdadeira estratégia que funciona. O que você largou, Maxim, faz-me pensar em investigar isso. É impossível obter um modelo de tal qualidade em uma área onde temos apenas 24 vetores desconhecidos e 550 deles no total. Tenho 58 vetores nesta foto e posso atingir o nível de 87% (terceira figura) com pena. A questão é que quando você obtém um resultado alto, ele lhe dá uma pausa para pensar. E se ele aprender bem, mas parar de trabalhar com novos dados. É importante trabalhar com novos dados, mas não toda esta.....
Os erros no topo são comentados, você mesmo puxa as funções polinomiais deste arquivo, não esqueça as funções sigmoid e signum, signum faz a ligação de dois polinómios em um commit, sigmoid é a função de ativação.
Aqui está um. Há apenas 12 fichas, não 24.
Eu tenho erros
>>> print(train_score, " ", tst_score)
1.0 0.5454545454545454
Aqui está um destes. Há apenas 12 fichas, não 24.
Eu tenho erros
>>> print(train_score, " ", tst_score)
1.0 0.5454545454545454
Então, naturalmente, nem todos são usados. A adição de cada entrada duplica o tempo. O meu quad core puxa um máximo de 11 entradas. Eu otimizei o seu arquivo de cima para baixo....
Estou a ver, você é um optimizador... Não sei o que está a escrever)