交易中的机器学习：理论、模型、实践和算法交易 - 页 2258 1...225122522253225422552256225722582259226022612262226322642265...3399 新评论 Maxim Dmitrievsky 2020.12.24 11:14 #22571 我也不记得了。问问这里的女孩，她们什么都记得。 Forester 2020.12.24 11:22 #22572 Aleksey Mavrin: 阅读该主题（或者说试图阅读它），我得到的印象是，有节制的封闭式聊天是一个非常有用的东西）。关于案例请求--已经张贴了关于破坏的文献集。如果你不介意再次链接，请@Maxim Dmitrievsky,Aleksey Nikolayev. 附属于一般讨论的分支，从头开始的第四个https://www.mql5.com/ru/forum/214418 Что читать, смотреть и где учиться машинному обучению 2017.08.25www.mql5.com На русском сайте StackOverflow в вопросе о хороших книгах по математике и машинному обучению сформировали список материалов, с которых стоит начать... Maxim Dmitrievsky 2020.12.24 18:13 #22573 Vladimir Perervenko: 这篇文章涉及的是一个稍微不同的问题。它处理的是所有预测因子都是离散的[0, 1]的情况。那么就有一个问题了。神经网络不理解零变化的预测器。根据我的理解，你的情况略有不同。你在输入中结合了预测因子（连续）和目标（离散矩阵ncol=3）。你试图获得潜质的定性分布，并从中生成（恢复）包括目标潜质在内的输入潜质，几乎无需训练。我对你的理解是否正确？ 它在质量上不会成功。这篇文章展示了解决问题的方法。使用RBM将离散的目标转换为连续的，与其他预测器连接，并进一步到VAE（训练！）。然后从训练好的VAE中检索出例子，用RBM再次恢复目标。这是很复杂的。但它可能会起作用。我会用一个普通的AE来试试。祝好运 你可以在这个数据上训练一些分类器来给你提供概率。 更简单的选择是：将数据集分成两部分，有不同的标签，教两个模型......而且不要用各种条件状态来烦扰奶奶 ) Maxim Dmitrievsky 2020.12.24 21:54 #22574 试过了共线性、编码器、Tabula Gans、Codero Gans.嗯，到目前为止还没有被打败。共轭模型并不坏。神经网络技术对于表格数据来说仍然是局外人，这是一种耻辱。 如果你需要更多的数据，暂时只需要gmm。 Maxim Dmitrievsky 2020.12.25 01:10 #22575 Aleksey Mavrin: 阅读该主题（或者说试图阅读它），我得到的印象是，有节制的封闭式聊天是一个非常有用的东西）。关于案例请求--已经张贴了一份关于破坏的文献集。请不要介意再次链接，@Maxim Dmitrievsky,Aleksey Nikolayev. 我记得，我给了这个档案的一个链接。这简直是值得一读的一段时间。 https://codernet.ru/books/python/?page=1 Python | CoderNet codernet.ru Архив учебной литературы по программированию на языке Python mytarmailS 2020.12.25 17:11 #22576 用于人工智能系统的生物形态神经网络架构 https://www.youtube.com/watch?v=KZI4BXM_m2o&t=4645s Биоморфные нейросетевые архитектуры для систем ИИ - Вадим Филиппов - Семинар сообщества AGI 2020.12.24www.youtube.com Биоморфные нейросетевые архитектуры для систем искусственного интеллекта следующего поколения: как и зачем? - Вадим ФилипповСеминар русскоязычного сообщества... Renat Akhtyamov 2020.12.29 21:00 #22577 你好！你的网络用完了吗？节日快乐!;) Vladimir Perervenko 2020.12.31 11:14 #22578 Renat Akhtyamov: 你好！你的网络用完了吗？节日快乐!;) 每个人都在同一时间被封锁了。 祝大家新年快乐! Mikhail Mishanin 2020.12.31 16:47 #22579 Maxim Dmitrievsky: 试过了共线性、编码器、Tabula Gans、Codero Gans.嗯，到目前为止还没有被打败。共轭模型并不坏。神经网络技术对于表格数据来说仍然是局外人，这是一种耻辱。如果你需要更多的数据，暂时只需要gmm。 马克西姆，你试过神经图灵机吗？在哪个框架下，有什么成功经验？ 新年快乐，万事如意! Valeriy Yastremskiy 2020.12.31 18:26 #22580 Dr.mr.mom Mishanin: 马克西姆，你试过神经图灵机 吗？ 在哪个框架下，你的成功经验是什么？祝大家新年快乐，所有的愿望都能实现。 新年快乐！在西伯利亚已经开始了))))) 1...225122522253225422552256225722582259226022612262226322642265...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
阅读该主题（或者说试图阅读它），我得到的印象是，有节制的封闭式聊天是一个非常有用的东西）。
关于案例请求--已经张贴了关于破坏的文献集。如果你不介意再次链接，请@Maxim Dmitrievsky,Aleksey Nikolayev.
附属于一般讨论的分支，从头开始的第四个https://www.mql5.com/ru/forum/214418
这篇文章涉及的是一个稍微不同的问题。它处理的是所有预测因子都是离散的[0, 1]的情况。那么就有一个问题了。神经网络不理解零变化的预测器。
根据我的理解，你的情况略有不同。你在输入中结合了预测因子（连续）和目标（离散矩阵ncol=3）。你试图获得潜质的定性分布，并从中生成（恢复）包括目标潜质在内的输入潜质，几乎无需训练。我对你的理解是否正确？ 它在质量上不会成功。这篇文章展示了解决问题的方法。使用RBM将离散的目标转换为连续的，与其他预测器连接，并进一步到VAE（训练！）。然后从训练好的VAE中检索出例子，用RBM再次恢复目标。这是很复杂的。但它可能会起作用。
我会用一个普通的AE来试试。
祝好运
你可以在这个数据上训练一些分类器来给你提供概率。
更简单的选择是：将数据集分成两部分，有不同的标签，教两个模型......而且不要用各种条件状态来烦扰奶奶 )
试过了共线性、编码器、Tabula Gans、Codero Gans.嗯，到目前为止还没有被打败。共轭模型并不坏。神经网络技术对于表格数据来说仍然是局外人，这是一种耻辱。
如果你需要更多的数据，暂时只需要gmm。
阅读该主题（或者说试图阅读它），我得到的印象是，有节制的封闭式聊天是一个非常有用的东西）。
关于案例请求--已经张贴了一份关于破坏的文献集。请不要介意再次链接，@Maxim Dmitrievsky,Aleksey Nikolayev.
我记得，我给了这个档案的一个链接。这简直是值得一读的一段时间。
https://codernet.ru/books/python/?page=1
用于人工智能系统的生物形态神经网络架构
你好！你的网络用完了吗？
节日快乐!
;)你好！你的网络用完了吗？
节日快乐!
;)每个人都在同一时间被封锁了。
祝大家新年快乐!
试过了共线性、编码器、Tabula Gans、Codero Gans.嗯，到目前为止还没有被打败。共轭模型并不坏。神经网络技术对于表格数据来说仍然是局外人，这是一种耻辱。
如果你需要更多的数据，暂时只需要gmm。
马克西姆，你试过神经图灵机吗？在哪个框架下，有什么成功经验？
新年快乐，万事如意!
马克西姆，你试过神经图灵机 吗？ 在哪个框架下，你的成功经验是什么？
祝大家新年快乐，所有的愿望都能实现。
新年快乐！在西伯利亚已经开始了)))))