交易中的机器学习：理论、模型、实践和算法交易 - 页 577 1...570571572573574575576577578579580581582583584...3399 新评论 Alexander_K2 2018.01.15 16:04 #5761 尤里-阿索连科。 7.0在网上可以找到。也许那里已经有了。是的，我当然会看一看。从Uladzimir Izerski 在这里写的内容来看，NS是一座金矿，我们需要更仔细地研究它。亚历山大_K2。 如果你是指那些好的交易--这句话是最巧妙的：)))))乌拉基米尔-伊泽尔斯基 已经有太多的 人了。我必须选择最好的，但如何做我不知道。是时候离开这里了... Uladzimir Izerski 2018.01.15 16:09 #5762 亚历山大_K2。是时候离开这里了...我也是。 Maxim Dmitrievsky 2018.01.15 16:10 #5763 乌拉基米尔-伊泽斯基。 我也是。是哪个国家的？ Yuriy Asaulenko 2018.01.15 16:18 #5764 马克西姆-德米特里耶夫斯基。 是哪个国家的？ 你为什么要挑剔这个人呢？一个NS就像一个NS。在我看来，它们都是一样的））。唯一的问题是输入-输出中的内容，以及如何进行训练。但我认为没有人能够告诉你这件事)。 Maxim Dmitrievsky 2018.01.15 16:19 #5765 尤里-阿索连科。 你为什么要挑剔这个人呢？一个NS就像一个NS。在我看来，它们都是一样的）。唯一的问题是输入和输出中的内容以及如何训练它们。但我认为没有人能够告诉你这些）。现在，谷歌一下，写下哪一个 :) Yuriy Asaulenko 2018.01.15 16:32 #5766 马克西姆-德米特里耶夫斯基。 现在，谷歌一下，写下哪一个 :) 顺便说一句，马克西姆，请告诉我，射频在现实中可以实时处理多少个输入？我对射频不是很在行，只知道基本的东西，就这样。 Maxim Dmitrievsky 2018.01.15 16:34 #5767 尤里-阿索连科。 顺便说一句，马克西姆，告诉我，RF在现实中可以实时处理多少个输入？我对射频不是很在行，只是基本原则，仅此而已。超过了很多，而且非常快......但训练的速度比NS慢，因为你必须穿过所有的树木。如果你在每一次打勾 时都取一个结果，那么它将明显比用NS时要慢。如果是逐个字节的，它不会比NS明显地慢。非交互式学习，即即时的，与NS相比 Yuriy Asaulenko 2018.01.15 16:45 #5768 马克西姆-德米特里耶夫斯基。 超过了很多，而且非常快......但训练的速度比NS慢，因为你必须穿过所有的树木。如果你在每一次打勾 时都取一个结果，那么它将明显比用NS时要慢。如果是逐个字节的，它不会比NS明显地慢。非交互式学习，即与NS相比是瞬时的。我明白了。有15个输入和6层（60个神经元）的NNS - 响应时间0.005秒。对于NS，我设定了限制--最多15-20个输入。如果射频比较慢，他们就不是一个选项，所以事实证明。 Forester 2018.01.15 16:45 #5769 马克西姆-德米特里耶夫斯基。 我已经在我的代码库中发布了一个线性传播指标的实现。如果它不起作用，我也会这样做:))但这个问题要棘手得多 :)为什么要张贴那些不起作用的东西？人们会在上面浪费他们的时间......甚至是他们的钱 Maxim Dmitrievsky 2018.01.15 16:48 #5770 尤里-阿索连科。明白了。15个输入和6层（60个神经元）的NS的反应时间为0.005秒。对于NS，我设定了边界--最多15-20个输入。如果射频速度较慢，他们就不再是一个选项，事实证明。嗯，这取决于执行情况 1...570571572573574575576577578579580581582583584...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
7.0在网上可以找到。也许那里已经有了。
是的，我当然会看一看。
从Uladzimir Izerski 在这里写的内容来看，NS是一座金矿，我们需要更仔细地研究它。
如果你是指那些好的交易--这句话是最巧妙的：)))))
已经有太多的 人了。我必须选择最好的，但如何做我不知道。
是时候离开这里了...
是时候离开这里了...
我也是。
我也是。
是哪个国家的？
是哪个国家的？
你为什么要挑剔这个人呢？一个NS就像一个NS。在我看来，它们都是一样的）。唯一的问题是输入和输出中的内容以及如何训练它们。但我认为没有人能够告诉你这些）。
现在，谷歌一下，写下哪一个 :)
现在，谷歌一下，写下哪一个 :)
顺便说一句，马克西姆，告诉我，RF在现实中可以实时处理多少个输入？我对射频不是很在行，只是基本原则，仅此而已。
超过了很多，而且非常快......但训练的速度比NS慢，因为你必须穿过所有的树木。如果你在每一次打勾 时都取一个结果，那么它将明显比用NS时要慢。如果是逐个字节的，它不会比NS明显地慢。
非交互式学习，即即时的，与NS相比
超过了很多，而且非常快......但训练的速度比NS慢，因为你必须穿过所有的树木。如果你在每一次打勾 时都取一个结果，那么它将明显比用NS时要慢。如果是逐个字节的，它不会比NS明显地慢。
非交互式学习，即与NS相比是瞬时的。
我明白了。
有15个输入和6层（60个神经元）的NNS - 响应时间0.005秒。对于NS，我设定了限制--最多15-20个输入。如果射频比较慢，他们就不是一个选项，所以事实证明。
我已经在我的代码库中发布了一个线性传播指标的实现。如果它不起作用，我也会这样做:))但这个问题要棘手得多 :)
为什么要张贴那些不起作用的东西？人们会在上面浪费他们的时间......甚至是他们的钱
明白了。
15个输入和6层（60个神经元）的NS的反应时间为0.005秒。对于NS，我设定了边界--最多15-20个输入。如果射频速度较慢，他们就不再是一个选项，事实证明。
嗯，这取决于执行情况