文章 "种群优化算法：树苗播种和成长（SSG）算法" - 页 11 1...45678910111213 新评论 fxsaber 2023.03.24 19:48 #101 Maxim Dmitrievsky #: 交叉验证可以选择最佳的针或面。为了得到许多针，你可以在不同的历史片段中进行优化。ph-i 不变。 显然，这和我之前说的针有关系。 Maxim Dmitrievsky 2023.03.25 02:28 #102 fxsaber #:显然，这和我之前说的针头不同。 关于映射。将样本分成 10 块，在每块上进行优化，丢弃每块上有独特的恼人峰值而其他块上没有的峰值集。然后，如果你在对所有数据进行整体优化时将它们排除在外，那么一切都会变得安宁祥和，上帝也会眷顾你。但这并不准确，只是瞎编的。我不知道如何排除 opt 变量中的任意范围。 fxsaber 2023.03.25 05:57 #103 Maxim Dmitrievsky #: Про картиночные. Разбить выборку на 10 частей, на каждой оптимизировать и выбросить сеты с уникальными раздражающими пиками из каждого куска, которых нет в других. 在计算资源方面，它相当于任何 10 次优化。 那么，如果把它们排除在所有数据的整体优化之外，就会安然无事，神恩浩荡。但这并不精确，是我瞎编的。 我们发现了一座小山。 我不知道如何排除最优变量中的任意范围 好吧 Maxim Dmitrievsky 2023.03.25 08:23 #104 fxsaber #:在计算上，这相当于任意 10 次优化。我们找到了一座小山。好的最终目标是找到山丘，针是中间的山丘。 没错，这几乎是国防部的默认设置。如果数据是垃圾，它通常不会做什么。如果不是垃圾数据，就不太需要：) fxsaber 2023.03.25 09:52 #105 Maxim Dmitrievsky #:最终目标似乎是找到山丘 不止一个。这就是我建议采用顺序丢弃方案的原因。 Maxim Dmitrievsky 2023.03.28 04:09 #106 Andrey Dik #:有很多算法，我不知道还有没有更酷的算法。这张表是活的，我在学习算法时会把它们加进去，也就是说，我不能说--那边那个算法是最酷的，我只知道我描述过的那些算法。）事实上，你已经可以把蚂蚁、蜜蜂和杂草都算进去了，它们都非常棒。当然，现在每个人都泪流满面，下一个领导者会是谁--我不知道。等我把所有重要的已知生物都研究一遍后，我再去研究杂交生物，杂交生物是非常有前途的。现在我考虑的是种群类型，但还有其他类型，研究它们也会很有趣。 也许已经有一种 了:) Andrey Dik 2023.03.28 06:54 #107 Maxim Dmitrievsky #:也许已经有了） 是的，非常有趣的生物体。)))) 但是，蛞蝓只使用了 2 维空间，而即使是最简单的自动机也能应对 2 维空间。它在 1000 维空间中的表现如何是个大问题，因为问题的复杂性会随着维数的增加而非线性增长。 fxsaber 2023.03.28 07:14 #108 Andrey Dik #:随着测量次数的增加，问题的复杂性也呈非线性增长。 对于自学而言，复杂性与测量的关系是什么？ Andrey Dik 2023.03.28 07:19 #109 fxsaber #:对于自我教育而言，复杂性与测量的关系是什么？ 我承认我不知道，我只知道它的增长速度是非线性的。 阿列克谢-尼古拉耶夫（Aleksey Nikolavev）在这里出现过，也许他知道这个问题的确切答案。 我忘了用什么方式称呼论坛用户了。 我目前正在查看一篇关于电磁搜索的文章--EM，一般来说，它的特性平平，但有一个特性让我印象深刻。 Maxim Dmitrievsky 2023.03.28 07:27 #110 fxsaber #:就自我教育而言，复杂性与测量的关系是什么？ 一般情况下为指数关系 1...45678910111213 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
交叉验证可以选择最佳的针或面。为了得到许多针，你可以在不同的历史片段中进行优化。ph-i 不变。
显然，这和我之前说的针有关系。
显然，这和我之前说的针头不同。
Maxim Dmitrievsky #:
Про картиночные. Разбить выборку на 10 частей, на каждой оптимизировать и выбросить сеты с уникальными раздражающими пиками из каждого куска, которых нет в других.
在计算资源方面，它相当于任何 10 次优化。
那么，如果把它们排除在所有数据的整体优化之外，就会安然无事，神恩浩荡。但这并不精确，是我瞎编的。
我们发现了一座小山。
我不知道如何排除最优变量中的任意范围
好吧
在计算上，这相当于任意 10 次优化。
我们找到了一座小山。
好的
不止一个。这就是我建议采用顺序丢弃方案的原因。
有很多算法，我不知道还有没有更酷的算法。
这张表是活的，我在学习算法时会把它们加进去，也就是说，我不能说--那边那个算法是最酷的，我只知道我描述过的那些算法。）
事实上，你已经可以把蚂蚁、蜜蜂和杂草都算进去了，它们都非常棒。当然，现在每个人都泪流满面，下一个领导者会是谁--我不知道。
等我把所有重要的已知生物都研究一遍后，我再去研究杂交生物，杂交生物是非常有前途的。
现在我考虑的是种群类型，但还有其他类型，研究它们也会很有趣。
也许已经有一种 了:)
也许已经有了）
是的，非常有趣的生物体。))))
但是，蛞蝓只使用了 2 维空间，而即使是最简单的自动机也能应对 2 维空间。它在 1000 维空间中的表现如何是个大问题，因为问题的复杂性会随着维数的增加而非线性增长。
随着测量次数的增加，问题的复杂性也呈非线性增长。
对于自学而言，复杂性与测量的关系是什么？
对于自我教育而言，复杂性与测量的关系是什么？
我承认我不知道，我只知道它的增长速度是非线性的。
阿列克谢-尼古拉耶夫（Aleksey Nikolavev）在这里出现过，也许他知道这个问题的确切答案。 我忘了用什么方式称呼论坛用户了。
我目前正在查看一篇关于电磁搜索的文章--EM，一般来说，它的特性平平，但有一个特性让我印象深刻。
就自我教育而言，复杂性与测量的关系是什么？