Ticarette makine öğrenimi: teori, pratik, ticaret ve daha fazlası - sayfa 979
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
Sınıflandırma (softmax) için alglib'den NN toplulukları ile de NN ve kfold ile oynandı, ilk izlenim:
1. LBFGS, LM'den çok daha hızlı öğrenir (ikincisini beklemek genellikle gerçekçi değildir), dahil. topluluksuz bir NS için
2. kfold her zaman büyük bir öğrenme hatası gösteriyor, 2 kıvrımla bile çalışmıyor, 10'dan bahsetmiyorum bile. Benim işime pek uygun değil ama tekrar deneyeceğim.
3. Torbalama ve LBFGS algoritmasına dayalı NN topluluğu, kalite olarak ormanlardan gelen topluluğa benzer, ancak daha yavaş öğrenir
3. Doğrulama seti ile erken durmaya dayalı bir topluluk (bence LM kullanılıyor): Öğrenene kadar bekleyemezsiniz
4. Ayar parametreleri (adım, yeniden başlatma sayısı) gözle görülür iyileştirmeler sağlamaz. Nöron sayısında 2-3 kat artış, hafif bir iyileşme sağlar.
5. Genel olarak, NS'nin Orman ile aynı şekilde yeniden eğitildiğine dair bir izlenim vardı, NS'den gelen torbalama yeniden eğitimleri topluluğu, ormanlardan gelen komiteden biraz daha az.
Bütün bunlar daha sonra örneğin daha sonra keşfedeceğim xgboost ile karşılaştırmak için yapıldı.
++ istifleme modelleri bana daha fazla stabilite vermedi, aynı şekilde eğitiyor, bazen modelin daha fazlasını öğrenmesi nedeniyle trenddeki sonuçları iyileştirebilirsiniz
Merhaba, biraz konu dışı. Bir şekilde forumda başka biriyle yazışmanızı buldum. Orada Microsoft'tan hangi program aracılığıyla yardım aldıklarını tartıştınız. (F1'e bastığınızda çıkan). Bir arama ile daha uygun bir biçimde kod seçeneklerinizi toplamak için ne olurdu. Lütfen bana tekrar söyle. (Umarım yanılmamışımdır ve o sizsiniz)))
Merhaba, biraz konu dışı. Bir şekilde forumda başka biriyle yazışmanızı buldum. Orada Microsoft'tan hangi program aracılığıyla yardım aldıklarını tartıştınız. (F1'e bastığınızda çıkan). Bir arama ile daha uygun bir biçimde kod seçeneklerinizi toplamak için ne olurdu. Lütfen bana tekrar söyle. (Umarım yanılmamışımdır ve o sizsiniz)))
bence ben değildim) Bunu hatırlamıyorum
bence ben değildim) Bunu hatırlamıyorum
Üzgünüm üzgünüm)))
Üzgünüm üzgünüm)))
Yardım ve Manuel deneme.
ATP'ye ihtiyacınız olan şeyler hakkında
Tünaydın ))
Siz hala burada arama yaparken, biz zaten bir Rus atılım öğesi olan RPE'yi yarattık.
Bu "beşinci unsur" - kase, filozofun taşı, zinober, qi sistemi, bilimsel uzmanlarımızın algoritmalaştırmadaki başarısı.
Artık herhangi bir ekonomik ve finansal proje , RPE üzerinde derin sinirsel analiz yoluyla optimize edilecektir.
Onlar. gelecekte 1 ruble 1 dolara eşit olacak - ekonomik atılımlar sayesinde.
Birlikte parlak bir geleceğe doğru ilerliyoruz!
Tünaydın ))
....
Ve muhtemelen siz de bu dahiler ekibindensiniz? içeriden sızdırma? bekle, sıradan, güçlü olmayan beyinler anlamayabilir)
Sınıflandırma (softmax) için alglib'den NN toplulukları ile de NN ve kfold ile oynandı, ilk izlenim:
1. LBFGS, LM'den çok daha hızlı öğrenir (ikincisini beklemek genellikle gerçekçi değildir), dahil. topluluksuz bir NS için
2. kfold her zaman büyük bir öğrenme hatası gösteriyor, 2 kıvrımla bile çalışmıyor, 10'dan bahsetmiyorum bile. Benim işime pek uygun değil ama tekrar deneyeceğim.
3. Torbalama ve LBFGS algoritmasına dayalı NN topluluğu, kalite olarak ormanlardan gelen topluluğa benzer, ancak daha yavaş öğrenir
3. Doğrulama seti ile erken durmaya dayalı bir topluluk (bence LM kullanılıyor): Öğrenene kadar bekleyemezsiniz
4. Ayar parametreleri (adım, yeniden başlatma sayısı) gözle görülür iyileştirmeler sağlamaz. Nöron sayısında 2-3 kat artış, hafif bir iyileşme sağlar.
5. Genel olarak, NS'nin Orman ile aynı şekilde yeniden eğitildiğine dair bir izlenim vardı, NS'den gelen torbalama yeniden eğitimleri topluluğu, ormanlardan gelen komiteden biraz daha az.
Bütün bunlar, örneğin daha sonra keşfedeceğim xgboost ile karşılaştırmak için yapıldı.
++ istifleme modelleri bana daha fazla stabilite vermedi, aynı şekilde eğitiyor, bazen modelin daha fazlasını öğrenmesi nedeniyle trenddeki sonuçları iyileştirebilirsiniz
Ayrıca oynadığınız oyuncağın adını da bilmek isterim.
Ayrıca oynadığınız oyuncağın adını da bilmek isterim.
yazıldı - MT5'e taşınan alglib sayısal analiz kitaplığı. Zayuzal zaten uzak ve geniş, genel olarak söve yok, ya da iyi. Ancak görselleştirme ve daha yeni modern modeller olmadan. Görünüşe göre lib artık geliştirilmiyor, siteleri sessiz.