你如何实际评估一个 "特定 "的输入对NS的贡献？ - 页 5 123456789101112...14 新评论 [删除] 2011.12.18 17:17 #41 TheXpert: 一般来说，根本不可能。 非常正确，回归 只是NS的一个特例。 让我想一想，我就在网上寻找关于回归的适当定义/描述，我偶然发现了这个，分享了一个微笑。 (回归；回归）≈性欲向早期适应模式的回归运动，常伴有幼稚的幻想和欲望。 Sceptic Philozoff 2011.12.18 17:23 #42 没错，这就是 "回归 "一词的原始含义（在关于儿童成长与父母身高关系的原始研究中）。随后，它被赋予了不同的、更普遍的含义。 СанСаныч Фоменко 2011.12.18 17:50 #43 Figar0: 一个聪明的人出现了，对我这个幼稚的问题给出了一个成年人的答案。 顺便说一下，我的帖子并不包含对你的心理能力的评估。 不仅回归和NS不完全是一回事，而且提议的方案至少也不简单。 仔细看一下回归方程--它取的是NS的结果，并没有触及NS中的任何东西。毕竟，这个话题是一个关于结果的问题，而不是关于NS安排的问题，还是说我错过了什么？ 好吧，我已经做了，但我已经从相反的方向，没有采取任何输入，并使他们的输入组合，并排除输入和一些组合，看看结果 - 这在一般情况下是同样的事情。开机、关机--有什么区别？由于实施的特殊性，我发现排除它更方便。 差异是本土化的。所建议的内容要丰富得多，特别是你的结果，只有最小化搜索已经准备好了。 СанСаныч Фоменко 2011.12.18 17:52 #44 Figar0: 非常正确，回归 只是NS的一个特例。 你们在讨论什么？让我们评估一下NS的结果，它给出了一堆的输入。 我没有回归作为NS的替代，请看方程式 СанСаныч Фоменко 2011.12.18 17:56 #45 Mathemat:顺便说一下，NS也是一种退步。当前的倒计时对以前的倒计时同样有依赖性。但这不是问题的关键。FAA 所建议的适用于线性回归，而神经网络是一种非线性回归。我不是在建议线性回归--我不知道会是什么。 还是根据我对回归中的线性的理解。我区分了变量的线性和参数的线性。变量的非线性根本就不被认为是一个困难。困难在于参数的非线性，它们往往是随机的。 [删除] 2011.12.18 18:20 #46 faa1947: 差异是本土化的。我建议的内容要丰富得多。 好吧，那我们就一个一个来吧，好吗？ faa1947:做好回归工作。 利润=s(1)*A0+...。with(n) * A(n) 我们估计这个回归的系数。 faa1947: 仔细看一下回归方程--它取的是NS的结果，并没有触及NS中的任何东西。毕竟，这个话题是一个关于结果的问题，而不是关于NS安排的问题，还是说我错过了什么？ 我们如何 "做 "回归？我有NS做分类。这个 "利润 "是什么，建议评估的系数c（1），...，c（n）从何而来？还是它们只是我的NS的重量？而整个回归方程则是我所有的NS在 "一条线 "上重写，所有的非线性变换和所有的隐藏层都是一个方程，这个方程不可理解地等于什么？ СанСаныч Фоменко 2011.12.18 18:28 #47 Figar0: 好吧，那我们就一个一个来吧，好吗？ 我有一个做分类的NS。 撇开这一点不谈--不碰，该做的和不该做的。 还是说只是我的NS重量的问题？ 与NS没有关系。 而整个回归方程则是我所有的NS在 "一条线 "上重写，所有的非线性变换和所有的隐藏层都是一个方程，对什么是平等的无法理解？ 回归与NS没有关系。我们对NS的结果感兴趣，其形式是利润/损失和投入 我们如何 "做 "回归？ 这个 "利润 "是什么，估计的系数c（1），...，c（n）从何而来？ 让我们拿一个有n个输入的NS，在一些样本上运行并得到结果--利润。 转移样本，再次获得利润。获得至少30个利润。然后我们用最小二乘法来计算给定的系数。 СанСаныч Фоменко 2011.12.18 18:31 #48 当然，回归是有点堕落的。因此，就是这样。如果你给我30个利润，我将估计系数，看看会发生什么。我不知道，只是一个想法，顺便说一下，如果它有效，它适用于任何有许多输入的TS。 TheXpert 2011.12.18 18:48 #49 Figar0:我让NS做分类。有一个逻辑上 的 "回归"。 [删除] 2011.12.18 18:56 #50 faa1947: 我不知道，只是一个想法，顺便说一下，如果它能工作，它适用于任何有许多输入的TS。 就这样）让我问一下，如果回归方程与NS的工作没有任何关联，那么为什么会得出结论说，输入物在不同的使用方式下会有相同的表现，或者至少是同样有用？这种过渡至少需要一些理由。 再一次，我们采取一个具有XYZ周期的MACD，并获得有条件的0.5系数，并估计它为任何交易系统的钱箱增加+100卢布？ 而这个结论应该是在只有30个训练实例的基础上得出的？ 而我的NS有成千上万个，可能有矛盾的例子，那么我们应该如何选择呢？在我们分析的最后，我们会得到一个 "不合适的人"？ 总而言之，我得到了它。 我不需要更多的答案。在简单讨论了我感兴趣的问题后，我在30分钟内解决了任务，总体上写了3行代码，不包括输入和它们的组合，你对我的任务的建议几乎不适用，拉到一个好的论文文凭，甚至是一个博士。 我向大家道歉，因为。 费加0。 聪明人来了，对我这个幼稚的问题给出了一个成熟的答案）。 faa1947: 顺便说一下，我的帖子并没有包含对你的心理能力的评估。 这其实不是一个意外，它只是碰巧粘上了。好吧，不要划掉它？)我很抱歉。 总的来说，我是一个平和、平衡、不生气、我爱所有人、我控制自己、我控制自己、我控制自己、我控制自己、我不生气、我爱自己、我平衡........) 123456789101112...14 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
一般来说，根本不可能。
非常正确，回归 只是NS的一个特例。
让我想一想，我就在网上寻找关于回归的适当定义/描述，我偶然发现了这个，分享了一个微笑。
(回归；回归）≈性欲向早期适应模式的回归运动，常伴有幼稚的幻想和欲望。
一个聪明的人出现了，对我这个幼稚的问题给出了一个成年人的答案。
顺便说一下，我的帖子并不包含对你的心理能力的评估。
不仅回归和NS不完全是一回事，而且提议的方案至少也不简单。
仔细看一下回归方程--它取的是NS的结果，并没有触及NS中的任何东西。毕竟，这个话题是一个关于结果的问题，而不是关于NS安排的问题，还是说我错过了什么？
好吧，我已经做了，但我已经从相反的方向，没有采取任何输入，并使他们的输入组合，并排除输入和一些组合，看看结果 - 这在一般情况下是同样的事情。开机、关机--有什么区别？由于实施的特殊性，我发现排除它更方便。
差异是本土化的。所建议的内容要丰富得多，特别是你的结果，只有最小化搜索已经准备好了。
非常正确，回归 只是NS的一个特例。
你们在讨论什么？让我们评估一下NS的结果，它给出了一堆的输入。
我没有回归作为NS的替代，请看方程式
顺便说一下，NS也是一种退步。当前的倒计时对以前的倒计时同样有依赖性。但这不是问题的关键。
FAA 所建议的适用于线性回归，而神经网络是一种非线性回归。
我不是在建议线性回归--我不知道会是什么。
还是根据我对回归中的线性的理解。我区分了变量的线性和参数的线性。变量的非线性根本就不被认为是一个困难。困难在于参数的非线性，它们往往是随机的。
差异是本土化的。我建议的内容要丰富得多。
好吧，那我们就一个一个来吧，好吗？
做好回归工作。
利润=s(1)*A0+...。with(n) * A(n)
我们估计这个回归的系数。
仔细看一下回归方程--它取的是NS的结果，并没有触及NS中的任何东西。毕竟，这个话题是一个关于结果的问题，而不是关于NS安排的问题，还是说我错过了什么？
我们如何 "做 "回归？我有NS做分类。这个 "利润 "是什么，建议评估的系数c（1），...，c（n）从何而来？还是它们只是我的NS的重量？而整个回归方程则是我所有的NS在 "一条线 "上重写，所有的非线性变换和所有的隐藏层都是一个方程，这个方程不可理解地等于什么？
好吧，那我们就一个一个来吧，好吗？
我有一个做分类的NS。
撇开这一点不谈--不碰，该做的和不该做的。
还是说只是我的NS重量的问题？
与NS没有关系。
而整个回归方程则是我所有的NS在 "一条线 "上重写，所有的非线性变换和所有的隐藏层都是一个方程，对什么是平等的无法理解？
回归与NS没有关系。我们对NS的结果感兴趣，其形式是利润/损失和投入
我们如何 "做 "回归？ 这个 "利润 "是什么，估计的系数c（1），...，c（n）从何而来？
让我们拿一个有n个输入的NS，在一些样本上运行并得到结果--利润。
转移样本，再次获得利润。获得至少30个利润。然后我们用最小二乘法来计算给定的系数。
我让NS做分类。
我不知道，只是一个想法，顺便说一下，如果它能工作，它适用于任何有许多输入的TS。
就这样）让我问一下，如果回归方程与NS的工作没有任何关联，那么为什么会得出结论说，输入物在不同的使用方式下会有相同的表现，或者至少是同样有用？这种过渡至少需要一些理由。
再一次，我们采取一个具有XYZ周期的MACD，并获得有条件的0.5系数，并估计它为任何交易系统的钱箱增加+100卢布？ 而这个结论应该是在只有30个训练实例的基础上得出的？ 而我的NS有成千上万个，可能有矛盾的例子，那么我们应该如何选择呢？在我们分析的最后，我们会得到一个 "不合适的人"？
总而言之，我得到了它。 我不需要更多的答案。在简单讨论了我感兴趣的问题后，我在30分钟内解决了任务，总体上写了3行代码，不包括输入和它们的组合，你对我的任务的建议几乎不适用，拉到一个好的论文文凭，甚至是一个博士。
我向大家道歉，因为。
聪明人来了，对我这个幼稚的问题给出了一个成熟的答案）。
顺便说一下，我的帖子并没有包含对你的心理能力的评估。
这其实不是一个意外，它只是碰巧粘上了。好吧，不要划掉它？)我很抱歉。 总的来说，我是一个平和、平衡、不生气、我爱所有人、我控制自己、我控制自己、我控制自己、我控制自己、我不生气、我爱自己、我平衡........)