交易中的机器学习：理论、模型、实践和算法交易 - 页 1905

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Mihail Marchukajtes:

通过数+直接估计函数和双曲函数之间的差值（应减少）+一般通用性+最后的最高通用性（技术上的废话纯粹是为了自己）。

马克斯，你真的是在激怒别人，但最重要的是你在激怒你自己。记住在市场上，最主要的是不要欺骗自己......。

我是这样做的......这就是我所做的......。

[Mihail Marchukajtes]

Maxim Dmitrievsky:

因为这是集群数据......那里的一切都已经很好了。

我很惊讶，vroth参数变成了负值，我认为这与优化器的错误有关，或者是班级之间的不平衡太大....。

[Mihail Marchukajtes]

Maxim Dmitrievsky:

这正是我在做的事情。

好吧，看看马克西姆，首先我们不得不在1和2之间划分等级，其中在目标0=2的集群。

在数组Mv0[q]中，你需要准确地输入这些输入，它们由数字/10表示

附上格式化的训练文件，其中第一行是按顺序编号的。不是一个小的，你会明白的。而我在工作室里等着拍照...

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Mihail Marchukajtes:

好吧，看看马克西姆，首先我们不得不在1和2之间划分等级，其中在目标0=2的集群。

在数组Mv0[q]中，你需要准确地输入那些由数字/10表示的输入。

附上格式化的训练文件，其中第一行是按顺序编号的。不是一个小的，你会明白的。而我在工作室里等着拍照...

告诉我你有什么样的错误

然后我给你发一个更复杂的数据集，它非常简单。

我不需要代码，我有和Reshetov的一样的东西，但用的是python。它马上就给出了mql代码。

我将不得不修改你的很长一段时间，我太懒了。

[a5l3e5x]

请告诉我如何找到一个有最大利润的订单（mql4）。

非常感谢你。

[Mihail Marchukajtes]

Maxim Dmitrievsky:

你告诉我你有什么样的错误。

我稍后会给你发一个更复杂的数据集，它非常简单。

我不需要代码，我有和Reshet的一样的东西，但用的是python。它马上就给出了mql代码。

我将不得不修改你的很长一段时间，我太懒了。

顶部的错误被注释掉了，从这个文件中拉出多项式函数本身，别忘了sigmoid和signum函数，signum在提交中做了一堆两个多项式，sigmoid是一个激活函数。

[Mihail Marchukajtes]

说实话，当我运行你的文件时，我以为我在计算分数时有错误，但现在我上传了我的文件，一切都归于正常。

第二个数字应该趋向于零，第三个数字趋向于100，第四个数字将第三个数字与第二个数字固定为最小。这就是真正有效的战略的样子。你所倾诉的内容，马克西姆，让我想到要研究一下。在这样一个地区，我们只有24个不可知的向量，而且总共有550个，不可能得到这样一个质量的模型。我在这幅图中有58个矢量，我可以达到87%的水平（第三个数字），很遗憾。关键是，当你得到一个天价的结果时，它让你暂停思考。如果它学得很好，但在新的数据上却完全停止工作，那又如何？使用新的数据是很重要的，但不是所有这.....。

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Mihail Marchukajtes:
最上面的错误被注释掉了，你从这个文件中拉出多项式函数本身，但别忘了sigmoid和signum函数，signum在提交的两个多项式之间建立了联系，sigmoid是一个激活函数。

这里有一个。只有12个文件夹，而不是24个。

我有错误

>>print(train_score, " ", tst_score)

1.0 0.5454545454545454

[Mihail Marchukajtes]

Maxim Dmitrievsky:

这是其中之一。只有12个文件夹，而不是24个。

我有错误

>> print(train_score, " ", tst_score)

1.0 0.5454545454545454

因此，当然它们并不都被使用。增加每一个输入，时间就会增加一倍。我的四核拉动最大的11个输入。我对你的文件进行了从上到下的优化....

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Mihail Marchukajtes:
所以自然不会全部使用。增加每一个输入，时间就会增加一倍。我的四核拉动最大的11个输入。我从上到下优化了你的文件....

我明白了，你是一个优化者......我不知道你在写什么)