Interpolação, aproximação e afins (embalagem de algibe) - página 12
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não-linear para quê?
mas núcleos combinados. O objetivo é reduzir os erros através de sangue pequeno, o que estou fazendo com sucesso. Construir 150 camadas em uma rede neural e depois remover 1 camada/neurônio de cada vez. Vai ser pior e mais lento.Não acho que os vetores não lineares ficarão ofendidos).
Não entendo de que tipo de operações na rede neural estamos falando, talvez algum tipo de convolução...
Parece ótimo sobre a velocidade de treinamento:)
Mas você tem certeza de que, enquanto entra no comércio, o algoritmo pode verificar um número tão grande de modelos treinados tão rapidamente para tomar uma decisão comercial precisa?
Quanto tempo você espera em média que leve para verificar os dados treinados antes da entrada ou saída de uma empresa em um servidor médio ou VPS? Ou você vai implementar algo semelhante a uma política comercial como você fez em seu artigo anterior do RDF?
Não, eu só escolho o melhor, ou o melhor 5
Sim, pode ser discutido infinitamente. Até que os resultados melhorem - eu sim. E tudo funciona rápido
Eu não estou dizendo que esta é a melhor abordagem, apenas preciso verificar
queremos dizer que um classificador não-linear com um núcleo funcionará melhor. Você pode adicionar camadas à rede neural, mas o espaço de recursos será separável e será retrabalhado.
você pode adicionar alguma análise KPCA ou de disco de linha para filtragem, mas então o processo se tornará novamente incontrolável e dependente apenas destes algoritmos
mb, estou perdendo algo, mas o núcleo + modelos rápidos não lineares deve ser muito legalEntão, você já o completou ou ainda precisa acrescentar algo mais antes de publicar?
Se for, é rápido e está em processo de aprendizagem e execução, então provavelmente a única tarefa a ser completada é fazer o algo convergir automaticamente ao longo do tempo e fazer a convergência mais rápida.
Então, você já o completou ou ainda precisa acrescentar algo mais antes de publicar?
Se for, é rápido e está em processo de aprendizagem e execução, então provavelmente a única tarefa a ser completada é fazer o algo convergir automaticamente ao longo do tempo e fazer a convergência mais rápida.
ainda não estou pronto, estou apenas aprendendo grãos diferentes
Ainda não estou pronto, estou apenas aprendendo grãos diferentes
Também estou tentando aprender sobre o truque do kernel e sua implementação, vantagens e viabilidade de aplicação em servidores modernos e VPS usando MQL5.
Acabei de dar uma olhada geral no artigo acima sobre OPenCl. De seu entendimento até agora sobre o truque do kernel, você pode, por favor, responder às 2 perguntas:
1. é obrigatório ter GPU em um VPS para usar este método de truque de kernel e é relevante para sistemas MQL5 ou pode funcionar com VPS normal com CPU?
2.Já que está tentando otimizar o sistema usando a memória do kernel, será que ele realmente funcionará em um VPS regular ou qualquer ajuste de configuração precisará ser feito dentro dos arquivos de registro do VPS antes de usar este sistema?
Também estou tentando aprender sobre o truque do kernel e sua implementação, vantagens e viabilidade de aplicação em servidores modernos e VPS usando MQL5.
Acabei de dar uma olhada geral no artigo acima sobre OPenCl. De seu entendimento até agora sobre o truque do kernel, você pode, por favor, responder às 2 perguntas:
1. é obrigatório ter GPU em um VPS para usar este método de truque de kernel e é relevante para sistemas MQL5 ou pode funcionar com VPS normal com CPU?
2.Já que está tentando otimizar o sistema usando a memória do kernel, será que ele realmente funcionará em um VPS regular ou qualquer ajuste de configuração precisará ser feito dentro dos arquivos de registro do VPS antes de usar este sistema?
Seu link automático do fórum, não de mim ^) claro que me referia a truques de miolo, não de miolo de espiga
Seu link automático do fórum, não de mim ^) shure eu quis dizer truques de miolo, não de miolo de gpu
Ok, entendi.....
Obrigado pelo esclarecimento. Embora eu não seja novo na MQL, mas sou novo nas características e no uso deste fórum e, portanto, lamento a confusão.
Portanto, presumo que seu sistema funcionará em qualquer VPS que eu tenha tido dúvidas e também colocarei mais tempo para estudar a implementação do truque do kernel na MQL5, o que poderá me ajudar no futuro a editar o código fonte, se necessário, depois que você publicar o artigo.
Ok, entendi.....
Obrigado pelo esclarecimento. Embora eu não seja novo na MQL, mas sou novo nas características e no uso deste fórum e, portanto, lamento a confusão.
Portanto, presumo que seu sistema funcionará em qualquer VPS que eu tenha tido dúvidas e também colocarei mais tempo para estudar a implementação do truque do kernel na MQL5, o que poderá me ajudar no futuro a editar o código fonte, se necessário, depois que você publicar o artigo.
Bom tutorial sobre ktricks https://pythonprogramming.net/kernels-with-svm-machine-learning-tutorial/
29,30,31 vídeos
seguro que você pode usar o vps
Bom tutorial https://pythonprogramming.net/kernels-with-svm-machine-learning-tutorial/
Obrigado pelo link.
Continuarei aprendendo e verei as possibilidades de implementação do truque do kernel na MQL5.
Bem, é disso que se trata. Qualquer polinômio de interpolação não é adequado para extrapolação. Fourier é exatamente o mesmo que a série original, e polinômios como Lagrange ou Taylor produzem curvas em forma de avalanche com aumento da taxa de variação de preço. Suavizar suaviza o quadro, mas não muito, e não é correto, pois perde a conexão com a fonte original.
Existe um método de extrapolação simples, claro e eficaz, que não está ligado à interpolação. Tendência.