交易中的机器学习：理论、模型、实践和算法交易 - 页 1387 1...138013811382138313841385138613871388138913901391139213931394...3399 新评论 Yuriy Asaulenko 2019.03.02 15:09 #13861 马克西姆-德米特里耶夫斯基。这是每个滞后的最新返回值，不管你怎么称呼它 你的样本中不是只有一个例子，而是很多，每个特征的这种价格序列将是一个增量的序列。我在术语方面有困难））。根据我的理解，增量是价格的差异。我没有差异，我有一个零坐标点转移到样本的开始。所有纯粹的仿生变换。只是一个预测。 Maxim Dmitrievsky 2019.03.02 15:16 #13862 尤里-阿索连科。我的术语有问题））。按照我的理解，增量就是价格差异。我没有差异，而是将零坐标点转移到样本的开始。所有纯粹的仿生变换。只是一个预测。有什么关系或区别，只是计量单位不同而已当然，这不是一个仿生变换，它只是一个返回。 亲和力保持无标记，返回后就会杀死它。你做了一个没有记忆的过程，大致上是这样。 而每一个具有不同滞后性的返回都会进入不同的维度......而NS应该以某种方式在同一个维度中导航，但却躺在不同的维度中？ 原来是同一个维度，但被认为是在NS的不同维度......这就像一个望远镜。 Maxim Dmitrievsky 2019.03.02 15:31 #13863 你有一个X轴的被访者，一个Y轴的被访者和一个Z轴的被访者，只有一个滞后的差异，即他们之间有很强的相关性。 以及NS在这些数据中应该发现什么？ 让我们简化一下，2个轴X和Y，其中2个没有记忆的马尔可夫过程，实际上是噪音，正试图在对方身上找到一些重要的东西。而这必须以某种方式投射到输出类上。结果发现是50/50的错误，正如预期的那样。有0个有用的信息。 Yuriy Asaulenko 2019.03.02 15:36 #13864 马克西姆-德米特里耶夫斯基。比例或差异有什么区别，只是测量单位不同而已当然，这不是一个仿生变换，它只是一个返回。 affine保持未标记的状态，返回后将其杀死。你做了一个没有记忆的过程，大致上是这样。 而每一个不同滞后的返回都是在不同的维度......而NS必须以某种方式在几乎相同的，但躺在不同维度上的导航？ 我不明白......。 也就是说，测量结果是相同的，但它被认为是在NS的不同维度......这就像一个望远镜。你当然不了解这个算法。 在你的手指上。))我们做的事情和摄影是一样的。我们设置快门速度以适应传感器的光线动态范围，并使用变焦来使物体融入画面，无论是房子还是高大的房子。变换是完全等价的。没有失真。 Maxim Dmitrievsky 2019.03.02 15:42 #13865 尤里-阿索连科。你当然不了解这个算法。 在你的手指上。))我们在拍照时也会做同样的事情。我们设置快门速度以适应传感器的动态范围内的亮度，并放大以适应画面中的物体，无论是小屋还是高楼。变换是完全等价的。没有失真。但这个对象不是毕加索的画，甚至不是马列维奇的方块，而是随机的遗迹噪音，所以你在输出中得到了同样的东西 虽然毕加索是一个糟糕的对立面，但噪音 Yuriy Asaulenko 2019.03.02 16:07 #13866 马克西姆-德米特里耶夫斯基。但这个对象不是毕加索的画，甚至不是马列维奇的方块，而是随机的遗迹噪音，所以你在输出中得到了同样的东西 不过，毕加索的作品与噪音的对立面很差。当然，这对我来说没有区别。但对于我在这里提到的那些方法，你将不得不为每种乐器发明自己的缩放方法。不仅如此，即使是一种乐器，当价格发生重大变化时，你也必须改变规模，也要重新训练。否则你的MO就会失去知觉。而你会惊讶地发现它已经停止工作。 Maxim Dmitrievsky 2019.03.02 16:14 #13867 尤里-阿索连科。当然，这对我来说没有区别。但对于这里提到的那些方法，你将不得不为每种乐器发明自己的缩放方法。不仅如此，即使是单一工具，当价格发生重大变化时，你也必须改变缩放比例，并重新训练。否则你的MO就会失去知觉。而你会惊讶地发现它停止了工作。所以，你做的事情，从定义上讲，是不可能成功的，但你却不在乎？)好的 关于我建议的其他方法--这只是一个抽象的建议，对任何人都没有约束力。 Yuriy Asaulenko 2019.03.02 16:23 #13868 马克西姆-德米特里耶夫斯基。所以你在做一些从定义上来说不可能成功的事情，但你却不在乎？)好的 关于我建议的其他方法，这只是一个抽象的建议，对任何人都没有约束力。相反，我所做的事情只能是有效的）。而可操作性在前面已经显示出来了，大致上说，在抛硬币的时候，猫飞了5分钟，输赢是随机的。从图上看，获胜概率的转变是很明显的。而且它不仅显示为NS，但也为阿列克谢-维亚兹米金 的森林，感谢他。 Maxim Dmitrievsky 2019.03.02 16:27 #13869 尤里-阿索连科。相反，我正在做的事情只能是有效的。)而可操作性在前面已经显示出来了，大致上说，在抛硬币的时候，猫飞了5分钟，输赢是随机的。从图上看，获胜概率的转变是很明显的。而这不仅表现在NS上，也表现在Aleksey Vyazmikin 的脚手架上。这在散点图上有显示，但在正常测试器的新数据上没有显示。 即不能得出任何结论......此外，还有一些人为的系列 特别是有一个泡沫，而不是一条线，即完全随机的，因为我记得。 Yuriy Asaulenko 2019.03.02 16:32 #13870 马克西姆-德米特里耶夫斯基。在散点图上显示了这一点，但在正常数据中没有显示。 所以不能得出结论......特别是有某种人工系列的情况下正常的测试员是什么意思？是MT还是什么？我认为我的更正常。 好了，这里最主要的是，我已经做出了结论）。 顺便说一下，那些不是人为的行，而是市场的行，Sberbank的期货）。而阿列克谢已经有了期货，他在一个独立的样本上测试正常。你错过了什么）。 1...138013811382138313841385138613871388138913901391139213931394...3399 新评论 您错过了交易机会： 免费交易应用程序 8,000+信号可供复制 探索金融市场的经济新闻 注册 登录 拉丁字符（不带空格） 密码将被发送至该邮箱 发生错误 使用 Google 登录 您同意网站政策和使用条款 如果您没有帐号，请注册 可以使用cookies登录MQL5.com网站。 请在您的浏览器中启用必要的设置，否则您将无法登录。 忘记您的登录名/密码？ 使用 Google 登录
这是每个滞后的最新返回值，不管你怎么称呼它
你的样本中不是只有一个例子，而是很多，每个特征的这种价格序列将是一个增量的序列。
我在术语方面有困难））。根据我的理解，增量是价格的差异。我没有差异，我有一个零坐标点转移到样本的开始。所有纯粹的仿生变换。只是一个预测。
我的术语有问题））。按照我的理解，增量就是价格差异。我没有差异，而是将零坐标点转移到样本的开始。所有纯粹的仿生变换。只是一个预测。
有什么关系或区别，只是计量单位不同而已
当然，这不是一个仿生变换，它只是一个返回。
亲和力保持无标记，返回后就会杀死它。
你做了一个没有记忆的过程，大致上是这样。
而每一个具有不同滞后性的返回都会进入不同的维度......而NS应该以某种方式在同一个维度中导航，但却躺在不同的维度中？
原来是同一个维度，但被认为是在NS的不同维度......这就像一个望远镜。你有一个X轴的被访者，一个Y轴的被访者和一个Z轴的被访者，只有一个滞后的差异，即他们之间有很强的相关性。
以及NS在这些数据中应该发现什么？
让我们简化一下，2个轴X和Y，其中2个没有记忆的马尔可夫过程，实际上是噪音，正试图在对方身上找到一些重要的东西。而这必须以某种方式投射到输出类上。结果发现是50/50的错误，正如预期的那样。有0个有用的信息。
比例或差异有什么区别，只是测量单位不同而已
当然，这不是一个仿生变换，它只是一个返回。
affine保持未标记的状态，返回后将其杀死。
你做了一个没有记忆的过程，大致上是这样。
而每一个不同滞后的返回都是在不同的维度......而NS必须以某种方式在几乎相同的，但躺在不同维度上的导航？ 我不明白......。
也就是说，测量结果是相同的，但它被认为是在NS的不同维度......这就像一个望远镜。你当然不了解这个算法。
在你的手指上。))我们做的事情和摄影是一样的。我们设置快门速度以适应传感器的光线动态范围，并使用变焦来使物体融入画面，无论是房子还是高大的房子。变换是完全等价的。没有失真。
你当然不了解这个算法。
在你的手指上。))我们在拍照时也会做同样的事情。我们设置快门速度以适应传感器的动态范围内的亮度，并放大以适应画面中的物体，无论是小屋还是高楼。变换是完全等价的。没有失真。
但这个对象不是毕加索的画，甚至不是马列维奇的方块，而是随机的遗迹噪音，所以你在输出中得到了同样的东西
虽然毕加索是一个糟糕的对立面，但噪音但这个对象不是毕加索的画，甚至不是马列维奇的方块，而是随机的遗迹噪音，所以你在输出中得到了同样的东西
不过，毕加索的作品与噪音的对立面很差。当然，这对我来说没有区别。但对于我在这里提到的那些方法，你将不得不为每种乐器发明自己的缩放方法。不仅如此，即使是一种乐器，当价格发生重大变化时，你也必须改变规模，也要重新训练。否则你的MO就会失去知觉。而你会惊讶地发现它已经停止工作。
当然，这对我来说没有区别。但对于这里提到的那些方法，你将不得不为每种乐器发明自己的缩放方法。不仅如此，即使是单一工具，当价格发生重大变化时，你也必须改变缩放比例，并重新训练。否则你的MO就会失去知觉。而你会惊讶地发现它停止了工作。
所以，你做的事情，从定义上讲，是不可能成功的，但你却不在乎？)好的
关于我建议的其他方法--这只是一个抽象的建议，对任何人都没有约束力。
所以你在做一些从定义上来说不可能成功的事情，但你却不在乎？)好的
关于我建议的其他方法，这只是一个抽象的建议，对任何人都没有约束力。
相反，我所做的事情只能是有效的）。而可操作性在前面已经显示出来了，大致上说，在抛硬币的时候，猫飞了5分钟，输赢是随机的。从图上看，获胜概率的转变是很明显的。而且它不仅显示为NS，但也为阿列克谢-维亚兹米金 的森林，感谢他。
相反，我正在做的事情只能是有效的。)而可操作性在前面已经显示出来了，大致上说，在抛硬币的时候，猫飞了5分钟，输赢是随机的。从图上看，获胜概率的转变是很明显的。而这不仅表现在NS上，也表现在Aleksey Vyazmikin 的脚手架上。
这在散点图上有显示，但在正常测试器的新数据上没有显示。
即不能得出任何结论......此外，还有一些人为的系列
特别是有一个泡沫，而不是一条线，即完全随机的，因为我记得。
在散点图上显示了这一点，但在正常数据中没有显示。
所以不能得出结论......特别是有某种人工系列的情况下
正常的测试员是什么意思？是MT还是什么？我认为我的更正常。
好了，这里最主要的是，我已经做出了结论）。
顺便说一下，那些不是人为的行，而是市场的行，Sberbank的期货）。而阿列克谢已经有了期货，他在一个独立的样本上测试正常。你错过了什么）。