"Sinir Ağları Ucuz ve Neşeli - NeuroPro'yu MetaTrader 5 ile Bağlayın" makalesi için tartışma
Bu vesileyle rastgele ormanları anlatan makaleme dikkat çekmek isterim. Mesele şu ki, makale sadece rastgele ormanlar değil, aynı zamanda sinir ağları da dahil olmak üzere bir dizi modele sahip olan Rattle paketini kullanıyor. Ve paket, farklı modelleri birbirleriyle karşılaştırma imkanı sağlıyor ki bu da bu makalenin ışığında şüphesiz bir avantaj.
Sinir ağlarını bilmiyorum, bu yüzden Rattle'daki ve makaledeki ağları karşılaştıramıyorum. Ancak Ratte'nin yardımıyla belirli bir modelin seçimini doğrulamak ve eğer bu bir sinir ağı ise özel bir pakete geçmek mümkün olacaktır.
makale harika, teşekkür ederim .
ancak formülleri not defteri aracılığıyla dönüştürmek iyi ve kötünün ötesinde ))))
Bu seviyede sinir ağlarıyla uğraşan başka kimse var mı?
Bu kadar çok gelişmiş araç varken.
Şaşkına döndüm. Bana 90'ları hatırlattı.
Bu seviyede sinir ağlarıyla uğraşan başka kimse var mı?
Bu kadar çok gelişmiş araç varken.
Şaşkına döndüm. 90'ları hatırladım.
Bu seviyede sinir ağlarıyla uğraşan başka kimse var mı?
Bu kadar çok gelişmiş araç varken.
Şaşkına döndüm. 90'ların anılarını geri getiriyor.
Nöron ve akson, "gelişmiş araçların" gelişmesi nedeniyle herhangi bir değişikliğe uğradı mı?
G aynı kaldı. Yoksa sinir hücreleriniz uyarıcı sinyalleri farklı mı algılıyor?
Bir sorum var, bu yaklaşımı tek bir sembole değil, birbiriyle ilişkili üç sembole(EURUSD, USDJPY, EURJPY) uygularsak ne olur?
Hepsi için veriler aynı anda yüklenmeli ve işlenmelidir ... Sonuçların ne olacağını merak ediyorum ... Kesinlikle test edeceğim.
Ne anlama geliyor? "Gelişmiş gelişmiş" ile ne demek istiyorsunuz? Bir google kedi sınıflandırıcısına ne dersiniz?
"Gelişmiş ileri" iki perspektiften görülebilir:
1. NS'nin kendisinin geliştirilmesi (hiçbir şey söyleyemem).
2. Diğer makine öğrenimi algoritmalarının geliştirilmesi.
İkinci soruya gelirsek.
Benim makalemi ele alalım. Niteliksel olarak farklı 6 algoritma içeren Rattle. Makaleye ekli dosyayı alıyorum. zz35 ve zz75 değişkenlerini kaldırıyorum. 4 model kuruyorum: ada (kazanç modeli), rastgele orman, destek vektör makinesi SVM ve nnet paketinden sinir ağı. İşte ZZ'den belirlenen trend tahmin hatasının sonucu.
ada = %18,69
rastgele orman = %16,77
DVM= %16,92
sinir ağı = %24,37
NOT.
Makine öğrenimi algoritmaları için caret çerçevesi 140'tan fazla(!) farklı model içerir.
"gelişmiş ileri" iki açıdan görülebilir:
1. NS'nin düzgün gelişimi (hiçbir şey söyleyemem)
2. Diğer makine öğrenimi algoritmalarının geliştirilmesi.
İkinci soru üzerine.
Benim makalemi ele alalım. Niteliksel olarak farklı 6 algoritma içeren Rattle. Makaleye ekli dosyayı alıyorum. zz35 ve zz75 değişkenlerini kaldırıyorum. 4 model kuruyorum: ada (kazanç modeli), rastgele orman, destek vektör makinesi SVM ve nnet paketinden sinir ağı. İşte ZZ'den belirlenen trend tahmin hatasının sonucu.
ada = %18,69
rastgele orman = %16,77
DVM= %16,92
sinir ağı = %24,37
NOT.
Makine öğrenimi algoritmaları için caret kabuğu 140'ın üzerinde(!) farklı model içerir.
=========================================================================
Nokta nokta cevap
1. İkinci nesil sinir ağları, yaklaşık on yıl önce yeteneklerinin sınırına ulaşmış, yavaş yavaş sahneyi terk etmiştir. Birçok pratik uygulamada ortaya çıkan ve yaygınlaşan "derin sinir ağları" olarak adlandırılan üçüncü nesil sinir ağları, çok iyi sonuçlar göstermekte ve "sığ" sinir ağlarının ana dezavantajından yoksundur. Bu yönde araştırma yapabilirsiniz.
2. Ağaçların veya ormanların herhangi bir çeşidi, herhangi bir sinir ağından (veya bunların topluluğundan) daha iyi sonuçlar verir.
3. Hibrit topluluklar (bagging) kullanılarak iyi sonuçlar elde edilir. Bu, farklı modellerin tek bir koşum takımında aynı anda çalışmasıdır.
4. Blogunuzda 140 sınıflandırma modelinin karşılaştırıldığı makale ile ilgili olarak. Bu makale hakkında caret paketinin geliştiricisinin bir incelemesini okudum. Eğer ilginçse bağlantıyı bulacağım. Onun deneyimlerine göre en iyi sonuçlar bousting ve bagging'den geliyor. Benim deneyimlerime göre en iyi modeller aynı isimli paketten "ada" ve "CORELearn" paketinden RFnear. Bu arada ikincisi çok hızlı. Ve çok uzun bir eğitim dışında kesinlikle SVM kendini göstermedi.
Her şey seçime, girdi verilerinin hazırlanmasına ve bunlara karşılık gelen çıktı verilerine bağlıdır. İşte araştırma için ana alan.
Birkaç yıl önce sinir ağı ve RF'nin karşılaştırmalı sonuçlarını yaptım, forumda yayınladım. RF tartışmasız bir şekilde birinci sırada. Ayrıca, şimdi RF yönünün kendisi genişledi ve dallara ayrıldı, aralarından seçim yapabileceğiniz çok şey var. Şimdi bunu yapmaya gerek görmüyorum. Sinir ağlarının, örneğin regresyonda iyi sonuçlar verdiği uygulamalar olduğu söylenmelidir. Ancak ben sadece sınıflandırma ile ilgileniyorum ve sinir ağları bu alanda güçlü değil.
Belki bu konudaki makalem sonunda yayınlanır ve orada tartışırız.
İyi şanslar.
SanSanych
İşte bahsettiğim makalenin bağlantısı. http://appliedpredictivemodeling.com/blog/2014/11/11/some-thoughts-on-do-we-need-hundreds-of-classifiers-to-solve-real-world-classification-problems
Ayrıca makalede David Hand'in daha önce tartıştığımız bir konu üzerine yazdığı bir makaleye de bağlantı var - gerçek veriler üzerinde eğitimden sonra zayıf sonuçlar. Çok ilginç düşünceler. Belki kısaltılmış bir çeviri yapabilirsin?
Arşivleri karıştırırken farklı makine öğrenimi algoritmalarını karşılaştıran başka bir makale buldum.
http://www.cs.cornell.edu/~caruana/ctp/ct.papers/caruana.icml06.pdf
İyi şanslar.
- Ücretsiz alım-satım uygulamaları
- İşlem kopyalama için 8.000'den fazla sinyal
- Finansal piyasaları keşfetmek için ekonomik haberler
Gizlilik ve Veri Koruma Politikasını ve MQL5.com Kullanım Şartlarını kabul edersiniz
Yeni makale Sinir Ağları Ucuz ve Neşeli - NeuroPro'yu MetaTrader 5 ile Bağlayın yayınlandı:
Alım satım için belirli sinir ağı programları pahalı ve karmaşık görünüyorsa veya tam tersine çok basitse NeuroPro'yu deneyin. Ücretsizdir ve amatörler için en uygun işlevsellik setini içerir. Bu makale size MetaTrader 5'in nasıl kullanılacağını anlatacaktır.
NeuroPro programı, 1998'de Rus enstitülerinden birinde yazılmıştır ve bugün hala geçerlidir.
Windows XP, Vista ve Windows 7 üzerinde verimli bir şekilde çalışır. Test etmediğim için Windows'un sonraki sürümlerinde nasıl çalıştığını söyleyemem.
Şek. 1. NeuroPro Hakkında
0,25 sürümü ücretsizdir ve İnternet'teki birçok web sitesinde bulunabilir. NeuroPro, sigmoid aktivasyon işlevi ile çok katmanlı sinir ağları oluşturabilir. Sinir ağlarını yeni öğrenmeye başladıysanız bu aşamada daha fazla özelliğe ihtiyacınız yoktur. NeuroPro'nun arayüzünün Rusça olduğu ve başka herhangi bir dile çevrilmediği unutulmamalıdır.
Yazar: ds2