Ticarette makine öğrenimi: teori, pratik, ticaret ve daha fazlası - sayfa 1604
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 yani, eğitim sırasında ve testte ağ performansındaki farktan mı bahsediyoruz?
Kesinlikle bir kayıp olacak - onsuz mümkün değil
Dahili olarak, veri kümesinin bir parçası kontrol için tahsis edildiğinde, genellikle 0.2 ve nöronun görmediği bir parça alındığında üçüncü taraf olmak üzere iki test vardır. İkincideki sonuçlar gerçek piyasadır, değilse bir yerde bir yanlışlık vardır.
Sizi hayal kırıklığına uğrattığım için üzgünüm ama "doğrulama testiniz" aslında eğitim setinin bir parçası.
çıkmak
dışarı atmayacağım. Bir sonraki sorunu çözmeye çalışırken kafasını duvara vuran birini kurtarmaya hazır. Hanımların karanlıkta bir ay dolaşmaktan kurtarabilecekleri bilgiyi yaşadım.
Tamam, "istihbaratını" bırak
Tamam, "istihbaratını" bırak
Sadece iş tarihini takip edebileceğiniz telgraf kanalında halk için akıl yürütme var. Burada objektif olmak istiyorum.
Tamam, "konu bilgisini" boşalt
Python için normal python betikleri ve Metatrader5 kitaplığı kullanan var mı?
Şimdiye kadar her şey çok hızlı çalışıyor. Bir DB ile bağlanacağım, o zaman görünür olacak.
Dahili olarak, veri kümesinin bir parçası kontrol için tahsis edildiğinde, genellikle 0.2 ve nöronun görmediği bir parça alındığında üçüncü taraf olmak üzere iki test vardır. İkincideki sonuçlar gerçek piyasadır, değilse bir yerde bir yanlışlık vardır.
Evgeny İyi günler, çok teşekkür ederim, eğer sadece bir uygulayıcı olduğun ve% 95'i olan başka bir yapı olmadığın için .... Ne yapıyorsun ( "üçüncü" örnek üzerinde test ) açısından GMDH (GMDH) (argümanların grup muhasebesi yöntemi) "tahmin yeteneği kriteri" olarak adlandırılır. http://www.machinelearning.ru/wiki/index.php?title=%D0%9C%D0%93%D0%A3%D0%90#.D0.9A.D1.80.D0.B8.D1. 82.D0.B5.D1.80.D0.B8.D0.B9_mutlak_gürültü bağışıklığı
MGUA ile ilgili ilk yayınların 1960'larda bir yerde başladığını hatırlatmama izin verin, bu " know-how")" , "üçüncü" örnek üzerindeki test ile fikir zaten 60 yaşında))
Ancak yaklaşımın kendisinin eskimediğini not ediyorum, bu yüzden A.G.'nin çalışmalarına aşina olmanızı şiddetle tavsiye ederim. Ivakhnenko ...
Örneğin, MGUA regresyonu sadece modern rastgele orman algoritmasının regresyonu ve oradaki her türlü artırma ile alay etmektir..
Şimdi, telgraflardaki bağlantılar pahasına .. Sinyallerden başka bir şey bulamadım, ancak yaklaşımınızı ve düşünce treninizi okumak ilginç, Dmitry doğru bir şekilde burada yayınlamanız gerektiğini söylüyor, açık bir şekilde kaba bir biçimde de olsa .. .
Evgeny İyi günler, çok teşekkür ederim, eğer sadece bir uygulayıcı olduğun ve% 95'i olan başka bir yapı olmadığın için .... Ne yapıyorsun ( "üçüncü" örnek üzerinde test ) açısından GMDH (GMDH) (argümanların grup muhasebesi yöntemi) "tahmin yeteneği kriteri" olarak adlandırılır. http://www.machinelearning.ru/wiki/index.php?title=%D0%9C%D0%93%D0%A3%D0%90#.D0.9A.D1.80.D0.B8.D1. 82.D0.B5.D1.80.D0.B8.D0.B9_mutlak_gürültü bağışıklığı
MGUA ile ilgili ilk yayınların 1960'larda bir yerde başladığını hatırlatmama izin verin, bu " know-how")" , "üçüncü" örnek üzerindeki test ile fikir zaten 60 yaşında))
Ancak yaklaşımın kendisinin eskimediğini not ediyorum, bu yüzden A.G.'nin çalışmalarına aşina olmanızı şiddetle tavsiye ederim. Ivakhnenko ...
Örneğin, MGUA regresyonu sadece modern rastgele orman algoritmasının regresyonu ve oradaki her türlü artırma ile alay etmektir..
Şimdi, telgraflardaki bağlantılar pahasına .. Sinyallerden başka bir şey bulamadım, ancak yaklaşımınızı ve düşünce treninizi okumak ilginç, Dmitry doğru bir şekilde burada yayınlamanız gerektiğini söylüyor, açık bir şekilde kaba bir biçimde de olsa .. .
JPrediction, sadece Ivakhnenko yöntemine göre grup argümanı yöntemini kullanır. Reshetov Yu. bundan bir kereden fazla bahsetti ... yöntemin kendisi, makine saatleri açısından emek yoğun, çünkü verileri tamamen sallıyor ve mevcut gerçeklere genelleştirilmesi için büyük bir örneklem gerektirmiyor.
İnanmıyorsanız, bakın :-)