Автор : 2015 : Флах П.: ДМК Пресс : 978-5-97060-273-7 : Русский: PDF : Отсканированные страницы : 402: Перед вами один из самых интересных учебников по машинному обучению - разделу искусственного интеллекта, изучающего методы построения моделей, способных обучаться, и алгоритмов для их построения и обучения. Автор воздал должное невероятному...
이 보고서는 2017년용입니다. 항목은 필터를 적용하지 않고 위치 추적 기능이 있는 TS 조건에 의해 생성됩니다.
모든 것이 동일하지만 입력은 2015년과 2016년에 훈련된 Tree에 의해 생성됩니다.
그리고 이것은 필터가 있는 ATC 신호의 입력입니다.
글쎄, 이것은 동일한 필터를 가진 트리 항목입니다.
예, 필터는 2016-2017에 최적화되었으므로 거의 간단하지만 나무를 만들 수 없는 이유는 미스터리입니다. 반면에 입력이 필터링된 위치에 트리가 입력되고 그 반대의 경우도 분명하므로 흥미롭습니다. 그리고 흥미로운 점은 트리가 분기를 결정할 때 정확한 재무 결과를 고려하지 않고 기록에 대한 최적화가 특히 재무 지표에 초점을 맞춘다는 것입니다.
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행운을 빕니다
데모도 실제도 지금까지 누구에게도 밝혀지지 않았습니다.
결과 - 장난감은 모든 것, 재미 있고 재미 있습니다 ...
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나폴레옹의 아들은 DR에서 알루미늄 딸랑이와 함께 선물을 받았습니다. 알루미늄은 다른 것에는 적합하지 않았습니다.)
ㅋㅋㅋ
다른 사용된 나무에 뭔가 등등. 훈련에서는 모든 클래스를 추측하고 테스트 데이터에서는 조금 덜, 테스트 데이터에서는 50% 조금 넘게 원하는 클래스에 들어가고 네거티브 클래스의 데이터도 거기에 도달합니다(약 50%의 양). 원하는 것).
글쎄, 기껏해야 몇 가지 예와 조금 덜 부정적인 클래스가 원하는 클래스에 속합니다.
거래에 큰 영향을 미칠 작은 마진으로도 데이터를 전혀 나눌 수 있는지 의심됩니다.
아니면 그렇지 않습니까?
나무 실험의 중간 결과
이 보고서는 2017년용입니다. 항목은 필터를 적용하지 않고 위치 추적 기능이 있는 TS 조건에 의해 생성됩니다.
모든 것이 동일하지만 입력은 2015년과 2016년에 훈련된 Tree에 의해 생성됩니다.
그리고 이것은 필터가 있는 ATC 신호의 입력입니다.
글쎄, 이것은 동일한 필터를 가진 트리 항목입니다.
예, 필터는 2016-2017에 최적화되었으므로 거의 간단하지만 나무를 만들 수 없는 이유는 미스터리입니다. 반면에 입력이 필터링된 위치에 트리가 입력되고 그 반대의 경우도 분명하므로 흥미롭습니다. 그리고 흥미로운 점은 트리가 분기를 결정할 때 정확한 재무 결과를 고려하지 않고 기록에 대한 최적화가 특히 재무 지표에 초점을 맞춘다는 것입니다.
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다른 사용된 나무에 뭔가 등등. 훈련에서는 모든 클래스를 추측하고, 테스트 데이터에서는 조금 덜, 테스트 데이터에서는 50% 조금 넘게 원하는 클래스에 들어가고, 네거티브 클래스의 데이터도 거기에 도달합니다(약 50%의 양). 원하는 것).
글쎄, 기껏해야 몇 가지 예와 조금 덜 부정적인 클래스가 원하는 클래스에 속합니다.
거래에 큰 영향을 미칠 작은 마진으로도 데이터를 전혀 나눌 수 있는지 의심됩니다.
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숲과 아프리카는 쓰레기로 가득 차 있으면 쓰레기 덤프이며 대상 변수와 관련된 예측 변수가 전혀 없다는 가장 구체적인 증거를 제공했습니다.
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비율은 목표로 나눌 수 있는 유형입니까? :DDDD
테스트의 그래프와 관계가 있는 기차 표시
최근에 금지된 fxsaber만이 여기에 그러한 그래프를 보여주었지만 적어도 그는 자신이 무엇에 대해 쓰고 있는지 이해했습니다. 이러한 방식으로 시장에 대한 태도는 정확히 찾아지지 않았지만 어쨌든 여전히 적합하다.
숲과 아프리카는 쓰레기로 가득 차 있으면 쓰레기 덤프이며 대상 변수와 관련된 예측 변수가 전혀 없다는 가장 구체적인 증거를 제공했습니다.
여기 있어요. 많은 예가 train=>validation일 때를 보여줍니다. 그리고 train=>validation=>test(알고리즘이 전혀 볼 수 없지만 훈련된 모델에서 예측하는 테스트 데이터, 온 트레인, 유효성 검사)가 필요합니다.
따라서 기차 결과가 표시되고 유효성 검사에 대해 아무 말도 하지 않는 예제입니다. 유효성 검사에서 대상의 95%를 추측하는 것으로 판명된 많은 예가 있습니다.
k-10까지 교차 검증에 사용되는 것. 그래도 오버트레이닝은 얻습니다.
유효성 검사에서 대상의 95%를 추측하는 것으로 판명된 많은 예가 있습니다.
내가 쓴 곳을 찾았습니다.
M.군터. 주식 투기꾼의 공리:
보조 공리 #5: 역사적 유사점의 함정을 조심하십시오.
보조 공리 #6: 반복되는 숫자의 착시를 조심하십시오.
보조 공리 #7: 상관 관계와 인과 관계의 오류를 조심하십시오.
흠, 군터와의 우연이 아닌 것은? ))))
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나는 이것을 오랫동안 알고 있었다. "3 학년"이 통과 한 것 같습니다. 놀라지 않음))))