Interpolação, aproximação e afins (embalagem de algibe) - página 16

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Maxim Dmitrievsky :

Olá, sim, eu tento várias idéias que são discutidas aqui https://www.mql5.com/en/forum/86386/page1056

É bom saber que ... Eu pensei que você tinha desistido de tentar mais :))

Esse é um fio muito longo, mas vou ver o que está acontecendo ali.

Então você vai estar ativo SOMENTE nessa linha?

Ou este fio também estará ativo?

Além disso, você já entrou neste artigo da SVM:

https://www.mql5.com/en/articles/584

Machine Learning: How Support Vector Machines can be used in Trading
Machine Learning: How Support Vector Machines can be used in Trading
  • www.mql5.com
A support vector machine is a method of machine learning that attempts to take input data and classify into one of two categories. In order for a support vector machine to be effective, it is necessary to first use a set of training input and output data to build the support vector machine model that can be used for classifying new data. A...
 

Oi Maxim,

Além disso, se você precisar do código fonte de qualquer um dos indicadores como níveis Fibonacci, TrendLines, Local High Low resistance levels etc., que são discutidos no outro tópico, por favor me avise e eu colocarei todos eles aqui.

 
FxTrader562:

Encontrei uma boa maneira de transformar os preditores: polinomial Kolmogorov-Gabor

https://en.wikipedia.org/wiki/Group_method_of_data_handling

 
Maxim Dmitrievsky:

Encontrei uma boa maneira de transformar os preditores: polinomial Kolmogorov-Gabor

https://en.wikipedia.org/wiki/Group_method_of_data_handling

Ótimo!!!

Portanto, basicamente você está tentando implementar um método similar como o método Synergy de classificação, como explicado por Vapnik em seu vídeo. Eu estou certo?

Na GMDH ainda precisamos usar RDF?

Pela explicação o que entendi é que a própria GMDH atua como uma rede neural e funciona de forma muito semelhante ao RDF, como a coleta de amostras de dados de entrada e de saída. Estou correto no entendimento?

Além disso, vi suas fotos de otimização no outro fio. Então a codificação está completa ou você ainda está procurando acrescentar algo para melhorar o algo?

Sinto muito em fazer tantas perguntas. Quero saber exatamente onde você está agora em termos de codificação para que eu possa participar e contribuir para que o projeto seja concluído mais rapidamente:))
 

HI Maxim,

Acho que devemos continuar nossa discussão neste tópico, pois há pessoas que não estão satisfeitas com a continuidade de nossos cargos no outro tópico...

Ou você pode vir ao bate-papo particular na MQL5 para que seja fácil compartilhar código uns com os outros e discutir novas idéias e completar a codificação e testes muito mais rápido...por favor, me atualize...

 
 

A biblioteca de algibeiras da MT permite redes RBF? - Eu olhei através dos nódulos e não o vi ((

http://www.alglib.net/interpolation/fastrbf.php

Fast RBF interpolation/fitting - ALGLIB, C++ and C# library
  • www.alglib.net
Scattered multidimensional interpolation is one of the most important - and hard to solve - practical problems. Another important problem is scattered fitting with smoothing, which differs from interpolation by presence of noise in the data and need for controlled smoothing. Very often you just can't sample function at regular grid. For...
 
Igor Makanu:

A biblioteca de algibeiras da MT permite redes RBF? - Eu olhei através dos nódulos e não o vi ((

http://www.alglib.net/interpolation/fastrbf.php

Não, não. Há apenas isso na versão russa do site

mesmo uma floresta aleatória na versão em inglês é melhor, a atualização foi

 
Maxim Dmitrievsky:

Não, eu não tenho. Há apenas o que está na versão russa do site.

mesmo a floresta aleatória na versão em inglês é melhor, houve uma atualização.

Eu vi este códigohttps://www.mql5.com/ru/code/1267

Terminei de ler o livro sobre NS, no capítulo sobre redes de funções radiais foi escrito que exatamente as redes RBF devem ser usadas para aproximação, por isso o coloquei no tópico

Класс нейронной сети RBF
Класс нейронной сети RBF
  • www.mql5.com
Класс CNetRBF реализует нейронную сеть радиально-базисных функций (Radial Basis Function Network - RBFN). Представлена классическая реализация RBFN, состоящая из двух слоев нейронов: слоя скрытых нейронов с радиально-симметричной активационной функцией и выходного слоя с линейной или сигмоидальной активационной функцией. Активационная функция...
 

E o que está sendo alimentado nas arraias X, Y?

INPUT PARAMETERS:
    X           -   spline nodes, array[0..N-1].
    Y           -   function values, array[0..N-1].
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