交易中的机器学习：理论、模型、实践和算法交易 - 页 457 1...450451452453454455456457458459460461462463464...3399 新评论 Yuriy Asaulenko 2017.08.14 19:35 #4561 Mihail Marchukajtes:我们要清楚，我不是在谈论雷舍托夫的RNN，我是在谈论他的优化器...不要混淆，这些是非常不同的产品....。所以...如果有什么....雷舍托夫的资料很全，不可能找到什么）。顺便说一下，最近在Habra上看到一篇文章，其中模拟了随机森林。这是简单的实现，有例子和实例。如果你愿意，你也可以在MQL中与神经元一起使用它。与神经元相反，非线性解决方案出现在森林中。 Dr. Trader 2017.08.14 19:36 #4562 Mihail Marchukajtes:我们要清楚，我不是在谈论雷舍托夫的RNN，我是在谈论他的优化器...不要混淆，这些是非常不同的产品....。所以...如果有什么....+1有雷谢托夫的RNN，但尽管它的名字与神经元没有任何共同之处，只是一个公式与一些来自统计学的复杂规则。只看到一个半的例子有这个东西。还有Reshetov的jPrediction，它本质上是一个成熟的神经元，有一些特殊的方法来训练模型。这是一个用Java编写的独立程序，准备好的模型可以通过生成的代码导出到mql中。这就是米歇尔使用的东西。 Mihail Marchukajtes 2017.08.14 19:43 #4563 Dr. Trader: +1有雷谢托夫的RNN，但尽管它的名字与神经元没有任何共同之处，只是一个公式与一些来自统计学的复杂规则。我只见过一个半的例子，有这个东西。还有Reshetov的jPrediction，它本质上是一个成熟的神经元，有一些特殊的方法来训练模型。这是一个用Java编写的独立程序，准备好的模型可以通过生成的代码导出到mql中。这就是迈克尔使用的东西。好的....AI和NS????，有什么区别？NS只是一个人工神经网络，它是任何人工智能的一部分，而人工智能是一个为NS服务的区块和功能的综合体。样品准备、初步减少投入、控制过度训练、配给器、测试器等。这其实就是区别。AI是一套准备和训练以及测试受训神经元的功能和程序，....所以，你去那里... Mihail Marchukajtes 2017.08.14 19:50 #4564 Vizard_。热闹的）））） 米沙，你会对我唠叨个不停，而不是去了解它的底细。要明白，一个一切按部就班的教授可以 可以把一个五年级学生的鹦鹉搞得很好......你知道，无论是神经网络还是脚手架 不能，而且很多都是突然创造出来的，试了一下--哦，可以了......) 我们在谈论什么，你知道其他人在谈论什么--我不给狗屎，我知道他一直在铆着他们，并加速由 15%你想去100))))当它是他产品的第三个版本时，我建议平行计算，之后他做了平行计算，并将计算加速了 很多倍，甚至几十倍。我根据训练文件的大小来判断，如果以前6-7列的训练需要3-5个小时，现在需要15分钟，更不用说平行计算了。而在那之后，他成功地发布了多达14个版本，在每一个版本中都完成了bug，并实施了新的想法。所以你不知道我们在谈论什么产品。是的，也许早期的版本很粗糙，不符合你的要求，但现在的产品功能齐全。IMHO。总之，它只有一个缺点，如果列数超过一百，行数超过一百，就需要更长的时间来训练....。我一直希望得到良好的计算能力，以建立一个足够长和足够的市场模型....。然后我们会看到.... forexman77 2017.08.14 20:01 #4565 这是个有趣的地方。还有一个由交易员和程序员组成的团队，在旁边的线程中，也是很热闹的。 Mihail Marchukajtes 2017.08.14 21:19 #4566 Vizard_。12和14我下载了最后一个，我答应看20，但它已经不见了。米沙，问题是他没有考虑到建议和 负载的第一个版本被拖动......))别担心，没事的，优素福的18岁有很多粉丝，尽管我一开始就告诉他 我在他的分支之初就告诉他把它扔掉）。后来，也许会有其他的神出现，你开始相信他))))。 但在他们发布哗众取宠的matstatt论坛上，他们却被忽略了（还有Reshetov和Joseph))))。那么到底以前的版本有什么作用呢????有哪些错误，你能不能简明扼要地告诉我们????重复是学习之母，尤其是在旧的分支已经被拉黑的情况下，更新信息并不是一种罪。否则你的谩骂就变得毫无根据..... Maxim Dmitrievsky 2017.08.15 04:15 #4567 交易员博士。+1有雷谢托夫的RNN，但尽管它的名字与神经元没有任何共同之处，只是一个公式与一些来自统计学的复杂规则。我只见过一个半的例子，有这个东西。还有Reshetov的jPrediction，它本质上是一个成熟的神经元，有一些特殊的方法来训练模型。这是一个用Java编写的独立程序，准备好的模型可以通过生成的代码导出到mql中。这就是米哈伊尔使用的东西。 Jpredictor输出的权重与RNN完全相同。主要的区别是训练的方式：在优化器中或通过内核机器和委员会的嵌入式逻辑来训练，从常规的MLP+SVM。如果你考虑到jpred.使用多项式变换，这是最艰难的拟合，我认为......只是薄纱对薄纱的拟合。而且，如你所知，你不能用多项式来预测市场，但在过去很容易画出漂亮的图。基本上，如果你训练RF为RNN提供权重，它将是相同的，但要快得多，几乎是即时的，而且没有任何并行化。而作为SVM的一部分，你可以使用数字滤波器发生器，而不是核机。https://sites.google.com/site/libvmr/https://en.wikipedia.org/wiki/Kernel_method Векторная машина Решетова sites.google.com Теория и практика алгоритмов машинного обучения обладающих обобщающей способностью Mihail Marchukajtes 2017.08.15 06:18 #4568 Vizard_。老师，我昨天已经笑够了。一个人不知道他在说什么，所以他切入了。) 另一个该死的人看了六遍，但要求看第七遍）。你打算用这些信息做什么？ 你知道这对你没有任何好处，但水平正常的人在5分钟内就会比较。 如果有一个像样的模型的响尾蛇，他们会把它扔掉。谢谢你这么说）））） 昨天已经解释了如何把它放在踢脚板下，但你当然不明白......来吧，再来一次。特别是对我来说。我在为你努力.....让我笑，等等。来吧...告诉我如何将Predictor放在踢脚板下，因为我错过了.....。 Mihail Marchukajtes 2017.08.15 06:21 #4569 马克西姆-德米特里耶夫斯基。而且，正如我们所知，通过多项式不可能预测市场在这里，我不同意，这一切都取决于如何接受这个多项式，在什么样的情况下进行优化，如果接受一项多项式意味着没有过度训练或训练不足的影响，这样的多项式可以很适合一些时间....。IMHO。 Maxim Dmitrievsky 2017.08.15 06:26 #4570 Mihail Marchukajtes: 我不同意这个观点，这完全取决于如何接受这个多项式，在什么样的情况下进行优化，如果接受一项多项式意味着没有过度训练或训练不足的影响，这样的多项式可以很好地适用于某些时间....。IMHO。 为什么他用java而不是mql来写呢？ 他在那里使用了一个第三方库，其来源只在第三方开发者网站上有java版本，也许是因为这个原因？我在研究java的源代码时遇到了困难）没有一个是正确的注释，有些lib和方法没有任何描述。 1...450451452453454455456457458459460461462463464...3399 新评论 原因: 取消 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
我们要清楚，我不是在谈论雷舍托夫的RNN，我是在谈论他的优化器...不要混淆，这些是非常不同的产品....。所以...如果有什么....
雷舍托夫的资料很全，不可能找到什么）。
顺便说一下，最近在Habra上看到一篇文章，其中模拟了随机森林。这是简单的实现，有例子和实例。如果你愿意，你也可以在MQL中与神经元一起使用它。与神经元相反，非线性解决方案出现在森林中。
我们要清楚，我不是在谈论雷舍托夫的RNN，我是在谈论他的优化器...不要混淆，这些是非常不同的产品....。所以...如果有什么....
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有雷谢托夫的RNN，但尽管它的名字与神经元没有任何共同之处，只是一个公式与一些来自统计学的复杂规则。只看到一个半的例子有这个东西。
还有Reshetov的jPrediction，它本质上是一个成熟的神经元，有一些特殊的方法来训练模型。这是一个用Java编写的独立程序，准备好的模型可以通过生成的代码导出到mql中。这就是米歇尔使用的东西。
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有雷谢托夫的RNN，但尽管它的名字与神经元没有任何共同之处，只是一个公式与一些来自统计学的复杂规则。我只见过一个半的例子，有这个东西。
还有Reshetov的jPrediction，它本质上是一个成熟的神经元，有一些特殊的方法来训练模型。这是一个用Java编写的独立程序，准备好的模型可以通过生成的代码导出到mql中。这就是迈克尔使用的东西。
好的....AI和NS????，有什么区别？
NS只是一个人工神经网络，它是任何人工智能的一部分，而人工智能是一个为NS服务的区块和功能的综合体。样品准备、初步减少投入、控制过度训练、配给器、测试器等。这其实就是区别。AI是一套准备和训练以及测试受训神经元的功能和程序，....所以，你去那里...
热闹的））））
米沙，你会对我唠叨个不停，而不是去了解它的底细。要明白，一个一切按部就班的教授可以
可以把一个五年级学生的鹦鹉搞得很好......你知道，无论是神经网络还是脚手架
不能，而且很多都是突然创造出来的，试了一下--哦，可以了......)
我们在谈论什么，你知道其他人在谈论什么--我不给狗屎，我知道他一直在铆着他们，并加速由
15%你想去100))))
当它是他产品的第三个版本时，我建议平行计算，之后他做了平行计算，并将计算加速了 很多倍，甚至几十倍。我根据训练文件的大小来判断，如果以前6-7列的训练需要3-5个小时，现在需要15分钟，更不用说平行计算了。而在那之后，他成功地发布了多达14个版本，在每一个版本中都完成了bug，并实施了新的想法。所以你不知道我们在谈论什么产品。是的，也许早期的版本很粗糙，不符合你的要求，但现在的产品功能齐全。IMHO。总之，它只有一个缺点，如果列数超过一百，行数超过一百，就需要更长的时间来训练....。
我一直希望得到良好的计算能力，以建立一个足够长和足够的市场模型....。然后我们会看到....
这是个有趣的地方。还有一个由交易员和程序员组成的团队，在旁边的线程中，也是很热闹的。
12和14我下载了最后一个，我答应看20，但它已经不见了。米沙，问题是他没有考虑到建议和
负载的第一个版本被拖动......))别担心，没事的，优素福的18岁有很多粉丝，尽管我一开始就告诉他
我在他的分支之初就告诉他把它扔掉）。后来，也许会有其他的神出现，你开始相信他))))。
但在他们发布哗众取宠的matstatt论坛上，他们却被忽略了（还有Reshetov和Joseph))))。
那么到底以前的版本有什么作用呢????有哪些错误，你能不能简明扼要地告诉我们????
重复是学习之母，尤其是在旧的分支已经被拉黑的情况下，更新信息并不是一种罪。否则你的谩骂就变得毫无根据.....
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有雷谢托夫的RNN，但尽管它的名字与神经元没有任何共同之处，只是一个公式与一些来自统计学的复杂规则。我只见过一个半的例子，有这个东西。
还有Reshetov的jPrediction，它本质上是一个成熟的神经元，有一些特殊的方法来训练模型。这是一个用Java编写的独立程序，准备好的模型可以通过生成的代码导出到mql中。这就是米哈伊尔使用的东西。
Jpredictor输出的权重与RNN完全相同。主要的区别是训练的方式：在优化器中或通过内核机器和委员会的嵌入式逻辑来训练，从常规的MLP+SVM。
如果你考虑到jpred.使用多项式变换，这是最艰难的拟合，我认为......只是薄纱对薄纱的拟合。而且，如你所知，你不能用多项式来预测市场，但在过去很容易画出漂亮的图。
基本上，如果你训练RF为RNN提供权重，它将是相同的，但要快得多，几乎是即时的，而且没有任何并行化。而作为SVM的一部分，你可以使用数字滤波器发生器，而不是核机。
https://sites.google.com/site/libvmr/
https://en.wikipedia.org/wiki/Kernel_method
老师，我昨天已经笑够了。一个人不知道他在说什么，所以他切入了。)
另一个该死的人看了六遍，但要求看第七遍）。你打算用这些信息做什么？
你知道这对你没有任何好处，但水平正常的人在5分钟内就会比较。
如果有一个像样的模型的响尾蛇，他们会把它扔掉。谢谢你这么说））））
昨天已经解释了如何把它放在踢脚板下，但你当然不明白......
来吧，再来一次。特别是对我来说。我在为你努力.....让我笑，等等。来吧...告诉我如何将Predictor放在踢脚板下，因为我错过了.....。
而且，正如我们所知，通过多项式不可能预测市场
在这里，我不同意，这一切都取决于如何接受这个多项式，在什么样的情况下进行优化，如果接受一项多项式意味着没有过度训练或训练不足的影响，这样的多项式可以很适合一些时间....。IMHO。
我不同意这个观点，这完全取决于如何接受这个多项式，在什么样的情况下进行优化，如果接受一项多项式意味着没有过度训练或训练不足的影响，这样的多项式可以很好地适用于某些时间....。IMHO。