Ticarette makine öğrenimi: teori, pratik, ticaret ve daha fazlası - sayfa 3259
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
Matris oluşturmayı dikkate alan zaman ölçümü
Sonuçları uzlaştırmak için her iki matrisi de dosyalara kaydedin.
İşte R ChatGPT teklifleri
Bu R çeşidi NumPy'den neredeyse 6 kat daha düşüktür.
Anladığım kadarıyla, python tamsayı matrisi ile çalışabiliyor ve burada hızlar farklı bir düzende
Kod doğruysa, sonuç aşağıdaki gibidir
Hesaplamaların sonuçlarının doğruluğu/karşılaştırılabilirliği sorusunun kendisi kontrol edilmelidir.
Tarafından değerlendiriliyor
Array size: 0.0762939453125 MBHesaplanan matris 15000*15000 değil 100*100'dür.Hafıza ile daha da kötüleşiyor.
Başlamadan önce
Ve Alglibov PearsonCorrM çalıştırılırken bellek sürekli büyüyor: ve 5 gg görüldü, 4,6 ekrana geldi
ve standart Matrix.CorrCoef'in çalışması sırasında
Görünüşe göre, standart olan minimum bellek kullanımı için optimize edilmiştir ve Alglibov olanı hız için optimize edilmiştir.
Belki de dizinin yeniden boyutlandırılması bir yerde gerçekleşir ve bu çok yavaştır. Son boyutu bir kerede bulur ve ayarlarsanız, daha hızlı olabilir
Her türlü ilginç olmayan sonucu sayarak herhangi bir fikri g...'ye çevirme konusunda harikasınız :)
Alexei özel bir amatör
Sonuçları uzlaştırmak için her iki matrisi de dosyalara kaydedin.
https://drive.google.com/file/d/1ATJkHwUY8jzeRp-rdTsYBeYHor-68EPB/view?usp=share_link
Buna göre
15000*15000 değil 100*100 matris hesaplanmıştır.Matrisi bellekten sayabilecek bir araca ihtiyacınız var
Şimdiye kadar basit bir ev makinesinde milyona milyon matris saymak için herhangi bir teknik engel görmüyorum. Ancak NumPy ile MQL5 karşılaştırması benim için çok önemli.