트레이딩의 머신러닝: 이론, 모델, 실전 및 알고리즘 트레이딩 - 페이지 23

 
mytarmailS :

코드가 추가 열을 생성하지 않도록 하는 방법은 무엇입니까? 예를 들어, 함수의 3개 열에서 9개의 조합이 얻어집니다. 사실 위의 예에서와 같이 3개면 충분합니다.

A/B를 하고 바로 B/A를 하는 것은 말이 안 되기 때문에

это думайте сами :) ваш R
 
알렉세이 버나코프 :
это думайте сами :) ваш R
아하하... 감사합니다! )
 
mytarmails :
아하하... 감사합니다! )

진지하게. 당신 외에는 프로그래밍을 배울 수 없습니다.

좋아, 이번에는 내가 말할게:

if(j > i) { ....... }

그게 다야)

 
알렉세이 버나코프 :

진지하게. 당신 외에는 프로그래밍을 배울 수 없습니다.

좋아, 이번에는 내가 말할게:

if(j > i) { ....... }

그게 다야)

당신의 코드는 30번 반복에서 죽었습니다) 메모리가 충분하지 않습니다. 다른 무엇을 할 수 있습니까? 나는 모든 표시를 작성하는 데 너무 많은 시간을 보냈습니다. 모델을 확인하기 위해 혼합하고 그런 다음 쓰레기
 
mytarmailS :
당신의 코드는 30번 반복에서 죽었습니다) 메모리가 충분하지 않습니다. 다른 무엇을 할 수 있습니까? 나는 모든 표시를 작성하는 데 너무 많은 시간을 보냈습니다. 모델을 확인하기 위해 혼합하고 그런 다음 쓰레기

아직 들어본 적이 없습니다! "당신의 코드는 죽었다". 이 R은 죽었지만 코드는 살아 있고 잘 작동하며 내가 제공한 데이터에서는 1초도 채 되지 않아 작동합니다.

모든 것이 작동합니다. 또는 메모리가 거의 없고 데이터 배열이 매우 큽니다.

일반적으로 이 알고리즘은 의 기본 기능과 기능을 사용합니다 . 이미 30번째 반복에서 R이 충돌하는 경우 더 간단하고 컴팩트하게 만들기가 어렵습니다. 메모리가 부족하다는 것은 학습 기계를 다루기 위해 몇 개의 메모리 모듈에 대해 약간의 포크를 해야 한다는 것을 의미합니다. 잔혹한 현실이다

 
알렉세이 버나코프 :

아직 들어본 적이 없습니다! "당신의 코드는 죽었다". 이 R은 죽었지만 코드는 살아 있고 잘 작동하며 내가 제공한 데이터 에서는 1초도 채 되지 않아 작동합니다.

예, 동의합니다. 그런 식으로 두지 않았습니다 ... 그런 다음 모든 것을 조금 더 간단하게 만들고 cpp로 작성된 조합에 적합한 패키지를 찾아서 시도했습니다. 같은 이야기가 있습니다 ... 정말 컴퓨터가 없지만 조합은 100,000줄에 대해 2500++로 밝혀졌고 R은 그냥 죽습니다.. 추가 메모리를 명확하게 구입해야 합니다.
 
mytarmailS :
예, 동의합니다. 그런 식으로 두지 않았습니다 ... 그런 다음 모든 것을 조금 더 간단하게 만들고 cpp로 작성된 조합에 적합한 패키지를 찾아서 시도했습니다. 같은 이야기가 있습니다 ... 정말 컴퓨터가 없지만 조합은 100,000줄에 대해 2500++로 밝혀졌고 R은 그냥 죽습니다.. 추가 메모리를 명확하게 구입해야 합니다.
SQL과 함께 R의 변형이 있는 것 같습니다. 배열의 크기 에는 제한이 없습니다.
 
안녕하세요. 저도 머신러닝에 빠져있습니다. 지금까지 순진한 Bayes 분류기와 지원 벡터 머신 을 적용해 보았습니다.
 
공상 과학 :
안녕하세요. 저도 머신러닝에 빠져있습니다. 지금은 순진한 Bayes 분류기와 지원 벡터 머신을 사용하려고 했습니다.
우리는 모든 것을 덜컥거리게 만들고 결과를 게시하므로 귀하의 모델이 과적합되지 않았음을 증명해야 합니다.
 
mytarmailS :
예, 동의합니다. 그런 식으로 두지 않았습니다 ... 그런 다음 모든 것을 조금 더 단순하게 만들고 cpp로 작성된 조합에 해당하는 패키지를 찾아 그것을 시도했습니다. 같은 이야기가 있습니다 ... 컴퓨터는 없지만 조합은 100,000줄에 대해 2500++로 밝혀졌고 R은 그냥 죽습니다.. 추가 메모리를 명확하게 구입해야 합니다.

요점은 확실히 기계의 물리적 한계입니다.

일반적으로 코드에 대한 질문은 먼저 스스로 해결해야 합니다. Google을 열고 예를 들어 주기 결과 목록 stackoverflow의 데이터 프레임 열을 망치질합니다.

그리고 언급 된 사이트에는 질문의 99 %에 대한 답변이 있습니다.

사유: