Ticarette makine öğrenimi: teori, pratik, ticaret ve daha fazlası - sayfa 460
Ticaret fırsatlarını kaçırıyorsunuz:
- Ücretsiz ticaret uygulamaları
- İşlem kopyalama için 8.000'den fazla sinyal
- Finansal piyasaları keşfetmek için ekonomik haberler
Kayıt
Giriş yap
Gizlilik ve Veri Koruma Politikasını ve MQL5.com Kullanım Şartlarını kabul edersiniz
Hesabınız yoksa, lütfen kaydolun
Etrafta dolaşan bir şey ...... Özellikle diyorsun, örnek veriyorsun ... Sonra konuşmaya devam edebilirsin, ama öyle ....
Evet, hata olarak gördüğü ve Reshetov'a anlattığı bir şey bulup bulmadığına dair hiçbir argümanı yok. Ve sırayla, bunu bir hata olarak kabul etmedi, bu da argümanların zayıf veya yanlış olduğu anlamına geliyor. İşte sessiz.
Stüdyoda tartışma!
Mishek, neden sessizsin? kardeşini destekle
Neden burada fısıldıyorsun, davayla ilgili bir şey var mı? insanlar ilginç bir şey yapıyor
güzel sözler yaz
https://sites.google.com/site/libvmr/
Bu çok eski bir versiyon ve kullanmamanın daha iyi olduğu konusunda Wizard'a %100 katılıyorum. Model yeniden eğitilir ve sonunda örnek dışı veriler üzerinde bir doğruluk tahmini gösterdiğinde bile, onu bir hatayla gösterir, büyük ölçüde fazla tahmin eder. Hatta bu forum başlığında, eğitimden sonra bilgideki modelin yeni verilerde %90'ın altında bir doğruluk gösterdiğini ve bu verileri elde edilen formülle değiştirip sonucu formülü kullanarak, en azından Excel'de, tahminleri hesaplayarak bir örnek yayınladım. tamamen rastgeleydi ve doğruluk sadece %50 idi
Yuri daha sonra bunu akla getirdi, birkaç modelden oluşan bir komite ekledi, hızlandı ve her şeye jPrediction adını verdi, bu model için özel olarak bir site oluşturdu. Site artık mevcut değil, Michael'dan en son sürümü ve kaynakları isteyin.
IMHO, bu model iyi çıktı, ancak işin yavaşlığı göz önüne alındığında, R'de çok daha üretken şeyler var.
Bu çok eski bir versiyon ve kullanmamanın daha iyi olduğu konusunda Wizard'a %100 katılıyorum. Model yeniden eğitilir ve sonunda örnek dışı veriler üzerinde bir doğruluk tahmini gösterdiğinde bile, onu bir hatayla gösterir, büyük ölçüde fazla tahmin eder. Hatta bu forum başlığında, eğitimden sonra bilgideki modelin yeni verilerde %90'ın altında bir doğruluk gösterdiğini ve bu verileri elde edilen formülle değiştirip sonucu formülü kullanarak, en azından Excel'de, tahminleri hesaplayarak bir örnek yayınladım. tamamen rastgeleydi ve doğruluk sadece %50 idi
Yuri daha sonra bunu akla getirdi, birkaç modelden oluşan bir komite ekledi, hızlandı ve her şeye jPrediction adını verdi, bu model için özel olarak bir site oluşturdu. Site artık mevcut değil, Michael'dan en son sürümü ve kaynakları isteyin.
IMHO, bu model iyi çıktı, ancak işin yavaşlığı göz önüne alındığında, R'de çok daha üretken şeyler var.
O zaman ne diye bağırıyorsun? Aptal gibi görünmüyor. Sihirbaz şaka yaparken bile her zaman konuya yazar)))
Çıngırağı atın, bunun için zaman kaybetmeyin. Enstrümanlar ve olası kombinasyonları dün seslendirildi.
Mishek'le vakit kaybetme, o başka bir şey demek diye yazıyor ve oos'taki kesinti üçüncüsü...
evet fısıldıyorum ..) başka mesaj bulamadım moderatörler bir şey silmiş
Ben iyiyim ... Sadece uzun bir süre gitmedim ....
Nitekim Google web sitesinde anlatılanlar onun eski versiyonudur .... AMA !!!!!!!
JPrediction'ın yeniden eğitildiğini ve doğru çalışmadığını kanıtlamak için mantıklı olan şey, hadi bir deney yapalım. Sonuçta, her şey karşılaştırmalı olarak bilinir. Ben de tam olarak bunu yapmak istiyordum.
Diyelim ki bir veri seti var, onu eğitiyoruz ve bir süre bu modelin çalışmasına izin veriyoruz ve sonra sonuca bakacağız...
Ben veri setini JPrediction üzerinde eğitiyorum, siz aynı veri setini yapay zeka üzerinde eğitiyorsunuz, aralığı seçin ve hangi modelin daha uzun ve daha iyi çalışacağını görün.....
Veri dosyamı yapay zekalarınız üzerinde eğitmenizi istediğimde söylemek istediğim tam olarak buydu.
Ve böylece .... herkesin hangi kritere göre tahmincinin yeniden eğitildiğine karar verdiği belli değil ????? Bunu nereden aldın, Büyücü. Optimize edicinin çalışmadığına dair somut kanıtınız var mı???? Orada???? Örnek vermek.....
Aynı şekilde, veri kümenizi eğitebilirim ve ardından hangi modelin daha iyi çalışacağını kendiniz görebilirsiniz. SİZİN eğittiğiniz veya optimize edicinin yardımıyla eğittiğim ....
Numara. Reshetov, normalleştirmeyi iyi bilinen formüle göre katı bir şekilde dikmenin imkansız olduğunu anlamadı. Yapmalıydım
kapatmak için geçiş yapın. Rastgele arıza da sorgulanabilir, en azından bir bayrak yapıştırmak gerekiyordu, ancak kapatmak daha iyi, vb ...
Ve evet, ayrıca arıza hakkında da yazdım. Yani sıradan veriler için sorun değil, ancak özellikle Forex için bir tür ileriye dönük adım atmak gerekliydi. Veya en azından zamana göre 2 parçaya bölün - belirli bir tarihe kadar eğitin, tarihten sonra test edin.
Normalleşmenin nesi yanlış? Bir nöron, IMHO için, girdinin hangi aralıkta olduğu önemli değildir, doğru şekilde başlatılan ağırlıklar her şeyi sindirecektir. Normalleştirme müdahale etmez, ancak pek de yardımcı olmaz.
Sezgi, girdi pozitif ve negatif sayılar içeriyorsa, sıfırı kaydırmamanın daha iyi olduğunu söylese de. Ve R, tahmin edicileri 0-1'de değil, sd (x) = 1 olacak şekilde ölçeklendirmeniz gerektiğini söylüyor.
Numara. Reshetov, normalleştirmeyi iyi bilinen formüle göre katı bir şekilde dikmenin imkansız olduğunu anlamadı. Yapmalıydım
kapatmak için geçiş yapın. Rastgele arıza da sorgulanabilir, en azından bir bayrak yapıştırmak gerekiyordu, ancak kapatmak daha iyi, vb ...
Rastgele dağılıma gelince, tartışmaya hazırım.
AI ile bir tahmin yaptığımızda EVET, veri dizisi geçmişten geleceğe önemlidir, bir tahmin yapıyoruz.
Ve sınıflandırma söz konusu olduğunda, veri dizisi kesinlikle hiçbir rol oynamaz, çünkü bölünmesi gereken bir alanımız var ve bulunan yasanın bir süre daha çalışacağı umuduyla bunu en iyi yapacak hiper düzlemi bulmamız gerekiyor.
Bir tahmin modeli oluştururken bulduğumuz yasa gibi .......
Açıklamanın, modelin öğrenmesi en zor olan örnekleri bilerek öğrendiğini ve öğrenmesi kolay olanları attığını gösterdiği gerçeğinden bahsetmiyorum bile. Eh, ben bu şekilde ... açıklamadan çıkardım .... doğru anladıysam ...
Orada örneklem eğitim ve test olarak ayrılınca birbirine en yakın iki değerin farklı örneklere düşmesi gibi yapılıyor. Anladığım kadarıyla, iki özdeş vektörümüz varsa, farklı seçimlere düşecekler, biri eğitim birine, diğeri test birine… Bunun gibi bir şey ...