Ticarette makine öğrenimi: teori, pratik, ticaret ve daha fazlası - sayfa 1113
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
ve sana ne diyeceğim. Başlamak için, görevi bir boşlukta ayarlayın. senin metriğinle
Test cihazına orada bir trol ve diğer güzelliklerle sürmek istiyorsanız:
.csv'de bir hedefle veri sağlayın (anladığım kadarıyla sizin için ikili bir sınıflandırmadır). sonra modelleri eğitir ve hedefi tahmin ederiz. elde edilen sonucu model yanıtları listesi şeklinde aynı test cihazına yükler ve çalıştırırız. Ancak bunu her model için yapmak başka bir uydurma seçeneğidir, bir metrik veya hedef düşünmek daha iyidir. Ve test cihazında yalnızca son seçeneği sürün.
Ve gerçek zamanlı olarak ayrı bir hemoroiddir ve tüm modeller dll'ye sarılamaz.
Bilmiyorum, tüm modellerim MT'de başlıyor ve orada iyi hissettiriyor.
Ve bu metriği seçtim. Bu arada, optimize edicide Matthews metriğini değiştirdim; özgüllük veya duyarlılık metriklerinin aksine parabolik bir otsunka'ya sahip. Ama anladığım kadarıyla optimizasyon algoritması hazırsa metrikle ilgili sorun çözülmüş demektir...
Her şey, herhangi bir model bir formüldür, eğer içinden çıkamadığınız bir yerden kara kutular kullanırsanız, sorunlarınızı.
Ne bir testçi, doğruluk ve hepsi... Misha'nın kim olduğu ve nasıl heyecan verici bir yolculuk beklediği hakkında hiçbir fikriniz yok.
senin önünde)))
Ve en önemlisi kârlı...
Doğru, DLL ve her türlü paketin destekçisi değilim ... Orijinal haliyle saf MKUL'u seviyorum :-)
Her şey, herhangi bir model bir formüldür, eğer içinden çıkamadığınız bir yerden kara kutular kullanırsanız, sorunlarınızı.
Ne bir testçi, doğruluk ve hepsi... Misha'nın kim olduğu ve nasıl heyecan verici bir yolculuk beklediği hakkında hiçbir fikriniz yok.
senin önünde)))
Dinle, peki, sonucun bir denge eğrisi şeklinde olması için eğitimden sonra OOS'un SWR dosyasındaki verileri takas edebilir misiniz????
Her şey, herhangi bir model bir formüldür, eğer içinden çıkamadığınız bir yerden kara kutular kullanırsanız, sorunlarınızı.
Ne bir testçi, doğruluk ve hepsi... Misha'nın kim olduğu ve nasıl heyecan verici bir yolculuk beklediği hakkında hiçbir fikriniz yok.
senin önünde)))
Az ya da çok üretken ML'ler artık kara kutulardır)
Az ya da çok üretken ML'ler artık kara kutulardır)
Doğru, bu nedenle, elde edilen sonucu değerlendirme yöntemi öne çıkıyor. Bahsettiğimiz aynı metrik ve metrik sonucu yeterince değerlendiriyorsa, kara kutu için hata geri yayılım yöntemi yapacaktır, en eski yöntem şiddetle yeniden eğitilir, ancak sonucu bir süper duper metrik ile değerlendirirseniz öğrenme süreci, daha sonra bu metrik optimizasyon algoritması için DUR demeyecek kadar optimize edebilirsiniz.
Reshetlov optimizer için ciddi planlarım var ve içinde zaten epeyce iş yaptım, yapacak çok az şey kaldı. Ona bu süper aldatıcı metriği ekleyin ve bunun için zaten birkaç fikrim var ...
Doğru, bu nedenle, elde edilen sonucu değerlendirme yöntemi öne çıkıyor. Bahsettiğimiz aynı metrik ve metrik sonucu yeterince değerlendiriyorsa, kara kutu için hata geri yayılım yöntemi yapacaktır, en eski yöntem şiddetle yeniden eğitilir, ancak sonucu bir süper duper metrik ile değerlendirirseniz öğrenme süreci, daha sonra bu metrik optimizasyon algoritması için DUR demeyecek kadar optimize edebilirsiniz.
Reshetlov optimizer için ciddi planlarım var ve içinde zaten epeyce iş yaptım, yapacak çok az şey kaldı. Ona bu süper aldatıcı metriği ekleyin ve bunun için zaten birkaç fikrim var ...
Aklınızda bulundurun, burada hangi metrikle karşılaşırsanız bulunun, çoğu ML'deki optimizasyon işlevleri aynı kalır. Lizh metriği, modelin yeniden eğitmeye başladığı anı yakalamanıza olanak tanır.
+ kendi metriğinizi yazmanız, geliştirme ortamında ve kullanılan lib'lerde sizi hemen sınırlar (hepsi standart olmayan metrikleri desteklemez)
Hedefi, gerçekten ihtiyacınız olanla mümkün olduğunca eşleşmesi için düşünmek daha iyidir. Ve ML'de benimsenen standart metriklerle değerlendirilebilir:
https://habr.com/company/ods/blog/328372/
https://ru.coursera.org/lecture/vvedenie-mashinnoe-obuchenie/mietriki-kachiestva-klassifikatsii-1-IVuAc
Bu, birkaç satırda python, p veya diğerinde yapılır (daha büyük yayılma, kayma ...)
gerçek hayattan farklı olmayacak, sana zaten yüzlerce kez söylendi))) sadece Nakuya
Equy net değil, normal modeller yok ve olmayacak ... Ve adama ne koyduğunu söyle
oi, hacimler vb., yani uzun bir veri geçmişiniz yok)))
Şey, bilirsiniz... Eğri türü de dahil olmak üzere, hangi modeli koyacağıma ben karar veririm. Karlı işlemlerin %90'ını yaptıysa ve önemli anlarda korkunç bir şekilde sızdırdıysa bir modelin anlamı nedir? Denge eğrisinin türü önemlidir. Elbette bir tanesi yeterli olmayacak, ama yine de bir çeşit temsilcim olacak.
Eğitim için ne kadar veriye ihtiyacınız var????
Aklınızda bulundurun, burada hangi metrikle karşılaşırsanız bulunun, çoğu ML'deki optimizasyon işlevleri aynı kalır. Lizh metriği, modelin yeniden eğitmeye başladığı anı yakalamanıza olanak tanır.
+ kendi metriğinizi yazmanız, geliştirme ortamında ve kullanılan lib'lerde sizi hemen sınırlar (hepsi standart olmayan metrikleri desteklemez)
Hedefi, gerçekten ihtiyacınız olanla mümkün olduğunca eşleşmesi için düşünmek daha iyidir. Ve ML'de benimsenen standart metriklerle değerlendirilebilir:
https://habr.com/company/ods/blog/328372/
https://ru.coursera.org/lecture/vvedenie-mashinnoe-obuchenie/mietriki-kachiestva-klassifikatsii-1-IVuAc
Vergiler .... sizinle her şey açık. Yeni .... sonra tanıdık olmayan yüzüne bakıyorum :-)
Hedefle ilgili her şey yolunda, bunun için endişelenmeyin ve optimize edici Java ile yazılmıştır. Orada keyfi olarak karmaşık bir metrik uygulamanın mümkün olmadığını düşünüyor musunuz???? Sana yalvarıyorum....
Vergiler .... sizinle her şey açık. Yeni .... sonra tanıdık olmayan yüzüne bakıyorum :-)
Hedefle ilgili her şey yolunda, bunun için endişelenmeyin ve optimize edici Java ile yazılmıştır. Orada keyfi olarak karmaşık bir metrik uygulamanın mümkün olmadığını düşünüyor musunuz???? Sana yalvarıyorum....
Optimize Edici'de uzmanlaşmanın 10. yılıydı...
ama mutlu saatler izlemez