文章 "您应当知道的 MQL5 向导技术（第 30 部分）：聚焦机器学习中的批量归一化"

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新文章 您应当知道的 MQL5 向导技术（第 30 部分）：聚焦机器学习中的批量归一化已发布：

批量归一化是把数据投喂给机器学习算法（如神经网络）之前对数据进行预处理。始终要留意算法所用的激活类型，完成该操作。因此，我们探索在向导组装的智能系统帮助下，能够采取的不同方式，并从中受益。

与本系列的所有内容一样，本文强调使用向导组装的 EA 来测试我们的新思路。对于新读者，可以从此处和此处获得有关如何行事的概述，这 2 篇文章提供了一些如何使用本文末尾所附代码的指导。至于本文，我们正采用相当多的自定义数据枚举作为可优化输入。MQL5 内置枚举可在自定义信号文件头部声明，它们将自动示意作为输入，并作为信号过滤器的一部分进行初始化。然而，当枚举是自定义的时，将它们放在头部会阻止文件在 MQL5 向导中可见（或可识别），这意味着您无法进行向导组装。目前，我们的折中方法是从自定义信号类头部里省略它们，但在信号类内仍声明参数及其赋值函数，就如同所有输入参数一样。一旦向导组装完成，我们就手动更改输入参数的名册，并初始化信号类，以便加上自定义枚举参数。


作者：Stephen Njuki

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