Enterpolasyon, yaklaşıklık ve diğerleri (paket alglib) - sayfa 16

Yeni yorum
 
Maxim Dmitrievsky :

Merhaba, evet, burada tartışılan çeşitli fikirleri deniyorum https://www.mql5.com/en/forum/86386/page1056

Bunu bilmek güzel ... Artık denemekten vazgeçtiğini sanıyordum :))

Bu çok uzun bir konu, ama oradaki tartışmanın ne olduğunu göreceğim.

Yani YALNIZCA o başlıkta aktif mi olacaksınız?

Yoksa bu konu da aktif olacak mı?

Ayrıca, bu SVM makalesine girdiniz mi:

https://www.mql5.com/en/articles/584

Machine Learning: How Support Vector Machines can be used in Trading
Machine Learning: How Support Vector Machines can be used in Trading
  • www.mql5.com
A support vector machine is a method of machine learning that attempts to take input data and classify into one of two categories. In order for a support vector machine to be effective, it is necessary to first use a set of training input and output data to build the support vector machine model that can be used for classifying new data. A...
 

Merhaba Maxim,

Ayrıca, diğer başlıkta tartışılan Fibonacci seviyeleri, TrendLines, Local High Low(Destek direnç seviyeleri) vb. indikatörlerin herhangi birinin kaynak koduna ihtiyacınız varsa, lütfen bana bildirin, hepsini burada yayınlayacağım.

 
FxTrader562 :

Tahmin edicileri dönüştürmenin iyi bir yolunu buldum: Kolmogorov-Gabor polinomu

https://en.wikipedia.org/wiki/Group_method_of_data_handling

 
Maxim Dmitrievsky :

Tahmin edicileri dönüştürmenin iyi bir yolunu buldum: Kolmogorov-Gabor polinomu

https://en.wikipedia.org/wiki/Group_method_of_data_handling

Harika!!

Yani temelde Vapnik'in videosunda açıkladığı gibi Synergy sınıflandırma yöntemine benzer bir yöntem uygulamaya çalışıyorsunuz. haklı mıyım?

GMDH'de hala RDF kullanmamız gerekiyor mu?

Açıklamaya göre, GMDH'nin kendisinin bir sinir ağı gibi davrandığını ve girdi verilerinin örneğini almak ve çıktı vermek gibi RDF'ye çok benzer şekilde çalıştığını anladım. Anlamakta haklı mıyım?

Ayrıca diğer başlıkta optimizasyon resimlerinizi gördüm. Kodlama tamamlandı mı yoksa hala algoyu geliştirmek için bir şeyler mi eklemek istiyorsunuz?

Sana bu kadar çok soru sorduğum için üzgünüm. Katılabilmem ve projenin daha hızlı tamamlanmasına katkıda bulunabilmem için kodlama açısından şu anda tam olarak nerede olduğunuzu bilmek istiyorum :))
 

HI Maxim,

Diğer başlıkta devam eden yazılarımızdan memnun olmayanlar olduğu için tartışmamıza bu başlıkta devam etmemiz gerektiğini düşünüyorum...

Veya MQL5'te özel sohbete gelebilirsiniz, böylece birbirinizle kod paylaşmak ve yeni fikirleri tartışmak ve kodlama ve testleri çok daha hızlı tamamlamak kolay olur..lütfen beni güncelleyin...

 
 

MT dağıtımındaki alglib kitaplığı RBF ağlarıyla çalışmayı mümkün kılıyor mu? - kapanımlar arasında gezindi görmedim ((

http://www.alglib.net/interpolation/fastrbf.php

Fast RBF interpolation/fitting - ALGLIB, C++ and C# library
  • www.alglib.net
Scattered multidimensional interpolation is one of the most important - and hard to solve - practical problems. Another important problem is scattered fitting with smoothing, which differs from interpolation by presence of noise in the data and need for controlled smoothing. Very often you just can't sample function at regular grid. For...
 
Igor Makanu :

MT dağıtımındaki alglib kitaplığı RBF ağlarıyla çalışmayı mümkün kılıyor mu? - kapanımlar arasında gezindi görmedim ((

http://www.alglib.net/interpolation/fastrbf.php

hayır hayır. Sadece sitenin Rus versiyonunda ne var

İngilizce'de rastgele bir orman bile. sürüm daha iyi, güncelleme

 
Maxim Dmitrievsky :

hayır hayır. Sadece sitenin Rus versiyonunda ne var

İngilizce'de rastgele bir orman bile. sürüm daha iyi, güncelleme

Bu kodu gördüm https://www.mql5.com/en/code/1267

NN ile ilgili kitabı okumayı bitirdim, orada radyal tabanlı fonksiyonların ağları hakkındaki bölümde, yaklaşım için kullanılması gereken tam olarak RBF ağları olduğunu yazdılar, bu yüzden konuya gönderdim

Класс нейронной сети RBF
Класс нейронной сети RBF
  • www.mql5.com
Класс CNetRBF реализует нейронную сеть радиально-базисных функций (Radial Basis Function Network - RBFN). Представлена классическая реализация RBFN, состоящая из двух слоев нейронов: слоя скрытых нейронов с радиально-симметричной активационной функцией и выходного слоя с линейной или сигмоидальной активационной функцией. Активационная функция...
 

Ve X, Y dizilerinin girdisi nedir? 

INPUT PARAMETERS:
     X           -   spline nodes, array[ 0 ..N- 1 ].
    Y           -   function values, array[ 0 ..N- 1 ].
1...91011121314151617
Yeni yorum
Neden: