Откуда вы узнали об Opendatascience? - Общее обсуждение

Evgeny Raspaev 2018.03.19 10:18 #7561

Mihail Marchukajtes:

Попробуйте посмотреть вот тут

http://neuroshell.noxapredict.com/en_products.htm

Огромное спасибо))

Maxim Dmitrievsky 2018.03.19 11:15 #7562

никто еще deep q-learning изучать не начал? не с кем пообсуждать? :)

кстати, полезное коммьюнити, вступайте

http://ods.ai/

Open Data Science

ods.ai

Open Data Science: русскоязычное сообщество индустрии данных

Evgeny Raspaev 2018.03.19 11:29 #7563

Maxim Dmitrievsky:

никто еще deep q-learning изучать не начал? не с кем пообсуждать? :)

кстати, полезное коммьюнити, вступайте

http://ods.ai/

не охото регистрироваться, в чем суть сервиса?

Maxim Dmitrievsky 2018.03.19 11:30 #7564

Evgeny Raspaev:

не охото регистрироваться, в чем суть сервиса?

ну коммьюнити по нейросеткам же, и всему что с этим связано, в основном питон

Evgeny Raspaev 2018.03.19 11:35 #7565

Maxim Dmitrievsky:

ну коммьюнити по нейросеткам же, и всему что с этим связано, в основном питон

Откуда вы узнали об opendatascience? (Имя и ник человека в slack-е, который вам рассказал и позвал) *
От кого написать? Может от тебя, может какие то бонусы тебе придут

Maxim Dmitrievsky 2018.03.19 11:37 #7566

Evgeny Raspaev:

Откуда вы узнали об opendatascience? (Имя и ник человека в slack-е, который вам рассказал и позвал) *
От кого написать? Может от тебя, может какие то бонусы тебе придут

нет там никаких бонусов :) можно написать все что угодно

Anatolii Zainchkovskii 2018.03.19 12:39 #7567

интересно мнение, может уже возникала такая идея. что если в качестве входных данных представлять последовательность " фото" графика со всеми желаемыми индикаторами? правда надо оговориться наверное , понятно что не сами фото а как бы нумерованные "картинки". сначала их классифицировать по схожести а потом пронумеровать эти классы. и уже номера классов использовать на вход.

Помогите написать Простейший индикатор Стоит ли проверять каждую Как перед запуском эксперта

Maxim Dmitrievsky 2018.03.19 12:40 #7568

Anatolii Zainchkovskii:

получили партию новых идей и все быстренько решили закодить и проверить )

Анатолий, вы же тоже леса юзаете? не подскажете как сохранить обученную модель и загрузить заново?

через сериализацию\десереализацию что-то не выходит

Anatolii Zainchkovskii 2018.03.19 12:42 #7569

Maxim Dmitrievsky:

Анатолий, вы же тоже леса юзаете? не подскажете как сохранить обученную модель и загрузить заново?

через сериализацию\десереализацию что-то не выходит

юзаю, но пока на уровне более слабом чем вы. на счёт сохранения тоже задумывался. помоему есть вариант сохранения в файл именно массива. если не ошибаюсь то на выходе обученный лес представляет из себя массив.

Однократный расчет массива при Некорректное переименование заголовочного файла Любые вопросы новичков по

Maxim Dmitrievsky 2018.03.19 12:44 #7570

Anatolii Zainchkovskii:

юзаю, но пока на уровне более слабом чем вы. на счёт сохранения тоже задумывался. помоему есть вариант сохранения в файл именно массива. если не ошибаюсь то на выходе обученный лес представляет из себя массив.

там есть такие поля у объекта (Trf - обученный лес), и только последнее поле массив

мб они как раз всю инфу и содержат, надо проверить

 Print(Trf.m_bufsize);
 Print(Trf.m_nclasses);
 Print(Trf.m_ntrees);
 Print(Trf.m_nvars);
 ArrayPrint(Trf.m_trees);

///////////////////////////////////
2018.03.19 19:36:29.690 RF sample (EURUSD,D1)   4730
2018.03.19 19:36:29.690 RF sample (EURUSD,D1)   1
2018.03.19 19:36:29.690 RF sample (EURUSD,D1)   10
2018.03.19 19:36:29.690 RF sample (EURUSD,D1)   2
2018.03.19 19:36:29.699 RF sample (EURUSD,D1)   [   0] 473.00000   0.00000   0.55000 236.00000   0.00000   0.25000  99.00000   0.00000   0.15000  57.00000   1.00000   0.55000  35.00000   1.00000   0.35000
2018.03.19 19:36:29.699 RF sample (EURUSD,D1)   [  15]  28.00000   1.00000   0.15000  21.00000  -1.00000   0.01000   1.00000   0.25000  26.00000  -1.00000   0.02000  -1.00000   0.03000   1.00000   0.45000
2018.03.19 19:36:29.699 RF sample (EURUSD,D1)   [  30]  33.00000  -1.00000   0.04000  -1.00000   0.05000   1.00000   0.75000  45.00000   1.00000   0.65000  43.00000  -1.00000   0.06000  -1.00000   0.07000
2018.03.19 19:36:29.700 RF sample (EURUSD,D1)   [  45]   1.00000   0.95000  55.00000   1.00000   0.85000  53.00000  -1.00000   0.08000  -1.00000   0.09000  -1.00000   0.10000   1.00000   0.55000  77.00000
2018.03.19 19:36:29.700 RF sample (EURUSD,D1)   [  60]   1.00000   0.30000  70.00000   1.00000   0.15000  68.00000  -1.00000   0.02000  -1.00000   0.04000   1.00000   0.45000  75.00000  -1.00000   0.08000
2018.03.19 19:36:29.700 RF sample (EURUSD,D1)   [  75]  -1.00000   0.10000   1.00000   0.75000  87.00000   1.00000   0.65000  85.00000  -1.00000   0.12000  -1.00000   0.14000   1.00000   0.95000  97.00000
2018.03.19 19:36:29.700 RF sample (EURUSD,D1)   [  90]   1.00000   0.85000  95.00000  -1.00000   0.16000  -1.00000   0.18000  -1.00000   0.20000   0.00000   0.35000 144.00000   1.00000   0.45000 122.00000
2018.03.19 19:36:29.700 RF sample (EURUSD,D1)   [ 105]   1.00000   0.25000 115.00000   1.00000   0.15000 113.00000  -1.00000   0.03000  -1.00000   0.06000   1.00000   0.35000 120.00000  -1.00000   0.09000
2018.03.19 19:36:29.700 RF sample (EURUSD,D1)   [ 120]  -1.00000   0.12000   1.00000   0.75000 132.00000   1.00000   0.60000 130.00000  -1.00000   0.15000  -1.00000   0.21000   1.00000   0.85000 137.00000
2018.03.19 19:36:29.700 RF sample (EURUSD,D1)   [ 135]  -1.00000   0.24000   1.00000   0.95000 142.00000  -1.00000   0.27000  -1.00000   0.30000   0.00000   0.45000 194.00000   1.00000   0.55000 172.00000

Машинное обучение в трейдинге: теория, модели, практика и алготорговля - страница 757