找到一组指标来输入神经网络的输入。讨论。一个评估结果的工具。 - 页 7 12345678910 新评论 Andrey Dik 2009.11.12 09:18 #61 对不熟悉的 人 出于兴趣，尝试使用交易数量，或相对缩减作为健身函数。如果你用缩水作为健身功能，你可能根本就不会交易。 如果你用缩水作为适配函数，可能网友根本就不会交易。:)) [删除] 2009.11.12 11:38 #62 joo >> : 对不熟悉的人 出于兴趣，尝试使用交易数量，或相对缩减作为健身函数。如果你用缩水作为健身功能，你可能根本就不会交易。 如果你用缩水作为适配函数，可能网友根本就不会交易。:)) 我想过这个问题，但决定推迟一段时间......。 如果目标函数仅仅是交易数量或仅仅是缩水，那么它将没有什么用处，因为网络将学会要么经常漫无目的地进入/退出市场，要么学会避免缩水....。 我必须同时优化利润和交易数量以及缩减... 我记得JGAP允许有几个输出的目标函数......我目前的优先事项是：解决输入数据和完善递归神经元组。 如我所见，目前没有人对用我建议的方法搜索和测试输入数据感兴趣...。 Stanislav Korotky 2009.11.12 11:47 #63 在测试问题上达成共同点？;-).这里有一个关于这方面的建议。如果一个网络在没有老师的情况下被训练成假设的无限利润，那么应该记住，输入数据仍然对利润的大小施加了一个来自上面的限制。有可能估算出所选学习期不能超过的金额（以恒定的手数，由所选策略）。因此，我们可以计算出这个时期电网的学习 率，即理论上可能的最大利润与电网给出的利润之比。然后对验证期进行类似的估计，并对比率进行比较。 正如这里所指出的，如果没有这样的检查，它是毫无价值的，我认为。 [删除] 2009.11.12 12:29 #64 marketeer >> : 如果一个网络在没有老师的情况下进行训练，以获得假设的无限利润 这就是所谓的过度训练。我们已经提出过这个问题。 Stanislav Korotky 2009.11.12 14:21 #65 我知道它叫什么。这就是为什么我建议如何处理它，因为你把它搞得这么大。 Evgeniy Logunov 2009.11.12 14:23 #66 向寻找神经网络输入的业余爱好者提问 :) 有没有人涉足过主成分分析（又称 "原理成分分析 "或 "pca"）？ RIP 2009.11.12 14:51 #67 lea >> : 向寻找神经网络输入的业余爱好者提问 :) 没有人涉足主成分法（又称 "原理成分分析 "或 "pca"）？ 你打算如何应用它？ ilyaa 2009.11.12 15:05 #68 lea >> : 向寻找神经网络输入的业余爱好者提问 :) 没有人涉足主成分法（又称 "原理成分分析 "或 "pca"）？ 我开发了一个基于GHA算法的系统。如果有噪音，它的效果非常好。你可以通过DFT来做，也可以通过主成分分析来做。请不要使用没有 "亲爱的 "前缀的 "业余 "一词 :) TheXpert 2009.11.12 15:09 #69 lea писал(а) >> 有没有人涉足过主成分分析（又称 "原理成分分析 "或 "pca"）？ 我有，但在一个完全不同的应用领域。顺便说一下，我从来没有能够使非线性PCA发挥作用。而线性的，我认为是很弱的。 Evgeniy Logunov 2009.11.12 15:44 #70 IlyaA писал(а)>> 我开发了一个基于GHA算法的系统。如果有噪音，它就能正常工作。你可以通过DFT来做，也可以通过主成分分析来做。 这些都是用什么来计算的？MathCad/MathLab？ 请不要使用没有 "尊重 "前缀的 "业余 "一词 :) 好的 :) TheXpert 写道>> 我有所涉猎，但在一个非常不同的应用领域。顺便说一下，我没能使非线性PCA发挥作用。我认为，直线型的有点弱。 到目前为止，我希望能用线性的方式来做。 撕开 写(a)>> 你打算如何使用它？ 按其预期目的--选择一组变量，这些变量将比原来的变量更松散地相互关联。 12345678910 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
对不熟悉的 人
出于兴趣，尝试使用交易数量，或相对缩减作为健身函数。如果你用缩水作为健身功能，你可能根本就不会交易。
如果你用缩水作为适配函数，可能网友根本就不会交易。:))
对不熟悉的人
出于兴趣，尝试使用交易数量，或相对缩减作为健身函数。如果你用缩水作为健身功能，你可能根本就不会交易。
如果你用缩水作为适配函数，可能网友根本就不会交易。:))
我想过这个问题，但决定推迟一段时间......。
如果目标函数仅仅是交易数量或仅仅是缩水，那么它将没有什么用处，因为网络将学会要么经常漫无目的地进入/退出市场，要么学会避免缩水....。
我必须同时优化利润和交易数量以及缩减... 我记得JGAP允许有几个输出的目标函数......我目前的优先事项是：解决输入数据和完善递归神经元组。
如我所见，目前没有人对用我建议的方法搜索和测试输入数据感兴趣...。
在测试问题上达成共同点？;-).这里有一个关于这方面的建议。如果一个网络在没有老师的情况下被训练成假设的无限利润，那么应该记住，输入数据仍然对利润的大小施加了一个来自上面的限制。有可能估算出所选学习期不能超过的金额（以恒定的手数，由所选策略）。因此，我们可以计算出这个时期电网的学习 率，即理论上可能的最大利润与电网给出的利润之比。然后对验证期进行类似的估计，并对比率进行比较。
正如这里所指出的，如果没有这样的检查，它是毫无价值的，我认为。
如果一个网络在没有老师的情况下进行训练，以获得假设的无限利润
这就是所谓的过度训练。我们已经提出过这个问题。
向寻找神经网络输入的业余爱好者提问 :)
有没有人涉足过主成分分析（又称 "原理成分分析 "或 "pca"）？
向寻找神经网络输入的业余爱好者提问 :)
没有人涉足主成分法（又称 "原理成分分析 "或 "pca"）？
你打算如何应用它？
向寻找神经网络输入的业余爱好者提问 :)
没有人涉足主成分法（又称 "原理成分分析 "或 "pca"）？
我开发了一个基于GHA算法的系统。如果有噪音，它的效果非常好。你可以通过DFT来做，也可以通过主成分分析来做。请不要使用没有 "亲爱的 "前缀的 "业余 "一词 :)lea писал(а) >>
有没有人涉足过主成分分析（又称 "原理成分分析 "或 "pca"）？
我有，但在一个完全不同的应用领域。顺便说一下，我从来没有能够使非线性PCA发挥作用。而线性的，我认为是很弱的。
我开发了一个基于GHA算法的系统。如果有噪音，它就能正常工作。你可以通过DFT来做，也可以通过主成分分析来做。
这些都是用什么来计算的？MathCad/MathLab？
请不要使用没有 "尊重 "前缀的 "业余 "一词 :)
好的 :)
我有所涉猎，但在一个非常不同的应用领域。顺便说一下，我没能使非线性PCA发挥作用。我认为，直线型的有点弱。
到目前为止，我希望能用线性的方式来做。
你打算如何使用它？
按其预期目的--选择一组变量，这些变量将比原来的变量更松散地相互关联。