文章 "时间序列挖掘的数据标签(第1部分):通过EA操作图制作具有趋势标记的数据集" 新评论 MetaQuotes 2024.03.08 14:30 新文章 时间序列挖掘的数据标签(第1部分):通过EA操作图制作具有趋势标记的数据集已发布: 本系列文章介绍了几种时间序列标记方法,这些方法可以创建符合大多数人工智能模型的数据,而根据需要进行有针对性的数据标记可以使训练后的人工智能模型更符合预期设计,提高我们模型的准确性,甚至帮助模型实现质的飞跃! 当我们设计人工智能模型时,我们通常需要首先准备数据。良好的数据质量将使我们在模型训练和验证方面事半功倍。但我们的外汇或股票数据是特殊的,其中包含复杂的市场信息和时间信息,数据标注很困难,但我们可以很容易地在图表上分析历史数据的趋势。 本节介绍了一种通过EA操作图制作带有趋势标记的数据集的方法,您可以根据自己的想法直观地操作数据,当然您也可以使用相同的方法来扩展和自定义自己的数据集! 作者:Yuqiang Pan 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
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本系列文章介绍了几种时间序列标记方法,这些方法可以创建符合大多数人工智能模型的数据,而根据需要进行有针对性的数据标记可以使训练后的人工智能模型更符合预期设计,提高我们模型的准确性,甚至帮助模型实现质的飞跃!
当我们设计人工智能模型时,我们通常需要首先准备数据。良好的数据质量将使我们在模型训练和验证方面事半功倍。但我们的外汇或股票数据是特殊的,其中包含复杂的市场信息和时间信息,数据标注很困难,但我们可以很容易地在图表上分析历史数据的趋势。本节介绍了一种通过EA操作图制作带有趋势标记的数据集的方法,您可以根据自己的想法直观地操作数据,当然您也可以使用相同的方法来扩展和自定义自己的数据集!
作者:Yuqiang Pan