Ticarette makine öğrenimi: teori, pratik, ticaret ve daha fazlası - sayfa 1330
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
En çok başka bir soruyla kafam karıştı - grafikler neden farklı örneklerdeki farklı modeller için çok benzer, öyle görünüyor ki modeller, sık aralıklarla ve farklı örnek boyutlarında kendini gösteren bir tür bariz modeli yakalamayı başarıyor (her durumda, bu parça sürekli pencereye düşer) ve modelin yararlandığı bu düzenliliktir.
Kendim için, ilginç modeller arayışında doğrulama sitesi lehine tüm verilerin örneğinin% 30'undan% 70'ine dağıtmanın oldukça mümkün olduğu sonucuna vardım, ancak% 30'unun hala optimal olduğu görülüyor.
belki aynı modele sahip olduğunuz için ancak farklı bir tohumla? ))
model rastgele ise, bu yüz başlangıç anlamına gelmez. jeneratörün değeri sonucu büyük ölçüde etkileyecektir
normal modeller neredeyse hiç değişmeyecek, kesinlikle rastgele olacaklar. Bu sadece bir kararlılık testidir.
tüm bu sonuçlar, hiçbir şey yapmadan, deney yapmadan, tamamen teoriden çıkarılabilirdi.
30/70 tamamen rastgele sonuçlar. Sonuç, 30 ila 70 aralığında asimptotik olarak 50'ye yaklaştığıdır. Tam da böyle bir alt örnek yakalandı.
belki aynı modele sahip olduğunuz için ancak farklı bir tohumla? ))
model rastgele ise, bu yüz başlangıç anlamına gelmez. jeneratörün değeri sonucu büyük ölçüde etkileyecektir
normal modeller neredeyse hiç değişmeyecek, kesinlikle rastgele olacaklar. Bu sadece bir kararlılık testidir.
tüm bu sonuçlar, hiçbir şey yapmadan, deney yapmadan, tamamen teoriden çıkarılabilirdi.
Yakından bakarsanız, bir örnekteki modellerin finansal sonuçlarının çok farklı olabileceğini görebilirsiniz - 5000'den 1500'e, yani. önemli ölçüde, bu da Seed'in modeller üzerinde hala bir etkisi olduğu anlamına gelir. Seçilen modellerin benzer olduğunu varsayacağım (kontrol edeceğim), ancak biraz farklı kâr bölümlerine sahipler, ancak neredeyse herkesin modelin ortasında bir dairesi var, bu şaşırtıcı - aynı hata yapıyorlar bölümler (yeni verilerde bir anormallik?).
"Normal modeller neredeyse hiç değişmeyecek, kesinlikle rastgele olacaklar" ifadesini anlamadım - sözün ikinci kısmı ilkiyle çelişiyor.
30/70 tamamen rastgele sonuçlar. Sonuç, 30 ila 70 aralığında asimptotik olarak 50'ye yaklaştığıdır. Tam da böyle bir alt örnek yakalandı.
Mesele bu - rastgele ya da değil, yani. bu alandaki örneğin içeriğine veya örneklerdeki veri miktarına bağlıdır, anlaşılması gereken budur, hangisi daha fazla etkiye sahiptir.
Yakından bakarsanız, bir örnekteki modellerin finansal sonuçlarının çok farklı olabileceğini görebilirsiniz - 5000'den 1500'e, yani. önemli ölçüde, bu da Seed'in modeller üzerinde hala bir etkisi olduğu anlamına gelir. Seçilen modellerin benzer olduğunu varsayacağım (kontrol edeceğim), ancak biraz farklı kâr bölümlerine sahipler, ancak neredeyse herkesin modelin ortasında bir dairesi var, bu şaşırtıcı - aynı hata yapıyorlar bölümler (yeni verilerde bir anormallik?).
"Normal modeller neredeyse hiç değişmeyecek, kesinlikle rastgele olacaklar" ifadesini anlamadım - deyişin ikinci kısmı ilkiyle çelişiyor.
Mesele bu - rastgele ya da değil, yani. bu alandaki örneğin içeriğine veya örneklerdeki veri miktarına bağlıdır, anlaşılması gereken budur, hangisi daha fazla etkiye sahiptir.
düşük hata modelinde, yani kalite, tohum değiştirmeyi etkilemez. Rastgele 0,5 civarındaysa, bir sürü farklı modeliniz olacaktır, çünkü her rastgele hapşırık için fazla sığacaktır.
düşük hata modelinde, yani kalite, tohum değiştirmeyi etkilemez. Rastgele 0,5 civarındaysa, bir sürü farklı modeliniz olacaktır, çünkü her rastgele hapşırık için fazla sığacaktır.
Bu muhtemelen %99 Doğruluk ile ilgilidir, ancak Geri Çağırmam düşük - iyi bir senaryoda %20, yani. potansiyel olarak 1'in çoğu tanımlanmamıştır ve hiçbir giriş yoktur, bu nedenle farklı modellerin %20'lik bir pencereyle 0 ila 100 aralığında çalışması beklenir.
Bu muhtemelen %99 Doğruluk ile ilgilidir, ancak Geri Çağırmam düşük - iyi bir senaryoda %20, yani. potansiyel olarak 1'in çoğu tanımlanmamıştır ve hiçbir giriş yoktur, bu nedenle farklı modellerin %20'lik bir pencereyle 0 ila 100 aralığında çalışması beklenir.
böyle gitmez, modelin genel hatasını azaltmalı ve bir tekerlek icat etmemelisiniz.
o zaman bu tür garip yaklaşımların hepsi kendiliğinden düşecek
50 kez yazdı - tekerleği yeniden icat etmeye gerek yok, bu şekilde hiçbir yere varmazböyle gitmez, modelin genel hatasını azaltmalı ve bir tekerlek icat etmemelisiniz.
o zaman bu tür garip yaklaşımların hepsi kendiliğinden düşecek
50 kez yazdı - tekerleği yeniden icat etmeye gerek yok, bu şekilde hiçbir yere varmazDikkatle dinliyorum, başka nelerden dolayı hatayı azaltabilirim?
Bu amaçlar için örneğin kompozisyonunu değiştiririm, model oluşturma ayarlarını değiştiririm - başka ne yapabilirim?
Tohumun modelleri nasıl etkilediği kimin umrunda - %30 örnek aldı, tüm modeller - resme tıklayarak animasyon
böyle gitmez, modelin genel hatasını azaltmalı ve bir tekerlek icat etmemelisiniz .
o zaman tüm bu garip yaklaşımlar kendi başlarına düşecek
50 kez yazdı - tekerleği yeniden icat etmeye gerek yok, bu şekilde hiçbir yere varmazAynı fikirde olmamak. Piyasada standart ML yöntemleri işe yarasaydı, herkes onların yardımıyla para kazanırdı.
Ancak gündüzleri bisiklet icat etmek gerekiyor. Ve geceleri uyu. Sağlığınızı koruyun.
Sorun standart yöntemlerde değil, onlarla ne yapmaya çalıştığınızın ve hangi süreçle çalıştığınızın temel bir yanlış anlaşılmasındadır.
onlar. hem ekonomik hem de matematiksel eğitim eksikliği
bu nedenle, yapılan eylemler Brownian parçacığının gezinmesine benzer .. veya belki şu ya da bu şekilde ..
ve herkes, özellikle İngilizce olan "zor" kitapları okumayı reddediyor. Bu nedenle, kör yavru kedilerin yolunu seçin
Sorun standart yöntemlerde değil, onlarla ne yapmaya çalıştığınızın temel bir yanlış anlaşılmasındadır.
canlı bir aptallık örneği - çıkışta zikzaklar
Reshetov'un nükleer makinesi, buradaki bazı insanların kullandığı bisikletin aynısı. Ve görünüşe göre piyasayla standart bir şeyden daha başarılı bir şekilde başa çıkıyor.
Yani ben tamamen bisiklet için varım! ) Ama elbette, onlarla ne yapacağınızı da anlamanız gerekir.