Gang Wu
Gang Wu
  • Bilgiler
8+ yıl
deneyim
0
ürünler
0
demo sürümleri
0
işler
0
sinyaller
0
aboneler
yazarın Andrey Dik makalesi paylaşıldı
Genetik Algoritmalar - Çok Kolay!
Genetik Algoritmalar - Çok Kolay!

Bu makalede yazar, kişisel olarak geliştirilmiş bir genetik algoritmanın kullanımıyla gelişimsel hesaplamaları ele almaktadır. Algoritmanın işleyişini örnekler kullanarak göstermekte olup kullanımı için pratik öneriler sunmaktadır.

yazarın Victor makalesi paylaşıldı
Zaman Serisinin Temel Özelliklerinin Analizi
Zaman Serisinin Temel Özelliklerinin Analizi

Bu makalede, çeşitli zaman serilerinin özellikleri hakkında hızlı bir ön tahmin vermek için tasarlanmış bir sınıf tanıtmaktadır. Bu gerçekleştiğinde, istatistiksel parametreler ve otomatik ilişki fonksiyonu tahmin edilir, zaman serisinin spektral tahmini gerçekleştirilir ve bir histogram inşa edilir.

yazarın MetaQuotes makalesi paylaşıldı
MetaTrader 5'te Kendi Kendini Düzenleyen Özellik Haritalarını (Kohonen Haritaları) Kullanma
MetaTrader 5'te Kendi Kendini Düzenleyen Özellik Haritalarını (Kohonen Haritaları) Kullanma

Kendi Kendini Düzenleyen Özellik Haritalarının (Kohonen haritaları) en ilginç yönlerinden biri, verileri denetim olmadan sınıflandırmayı öğrenmeleridir. Temel biçiminde, girdi verilerinin (kümeleme) bir benzerlik haritası üretir. SOM haritaları, yüksek boyutlu verilerin sınıflandırılması ve görselleştirilmesi için kullanılabilir. Bu yazıda Kohonen haritalarının birkaç basit uygulamasını ele alacağız.

yazarın Гребенев Вячеслав makalesi paylaşıldı
Ya Hep Ya Hiç Forex Stratejisi
Ya Hep Ya Hiç Forex Stratejisi

Bu makalenin amacı, "Ya Hep Ya Hiç" oyun prensibini uygulayan en basit alım satım stratejisini oluşturmaktır. Karlı bir Expert Advisor oluşturmak istemiyoruz; amacımız, mümkün olan en yüksek olasılıkla ilk mevduatı birkaç kez artırmaktır. ForEx'te köşeyi dönmek veya teknik analiz hakkında hiçbir şey bilmeden ve herhangi bir gösterge kullanmadan her şeyi kaybetmek mümkün mü?

yazarın Vladimir Perervenko makalesi paylaşıldı
Üçüncü Nesil Nöral Ağlar: Derin Ağlar
Üçüncü Nesil Nöral Ağlar: Derin Ağlar

Bu makale, makine öğreniminde yeni ve perspektif bir yön için ayrılmıştır - derin öğrenme veya daha doğrusu derin nöral ağlar. Bu, ikinci nesil nöral ağlar, bağlantılarının mimarisi ve ana türleri, öğrenme yöntemleri ve kuralları ve ana dezavantajları, ardından üçüncü nesil nöral ağ geliştirme tarihi, ana türleri, özellikleri ve eğitim yöntemleri hakkında kısa bir incelemedir. Gerçek veriler ile yığınlanmış bir otomatik kodlayıcının ağırlıkları tarafından başlatılan derin nöral ağ oluşturma ve eğitimi üzerine pratik deneyler yürütülmektedir. Girdi verilerinin seçilmesinden metrik türetmeye kadar tüm aşamalar ayrıntılı olarak tartışılmıştır. Makalenin son kısmı, MQL4/R'ye dayalı yerleşik göstergeye sahip bir Expert Advisor içinde derin nöral ağın yazılım uygulamasını içermektedir.

123