Maschinelles Lernen im Handel: Theorie, Modelle, Praxis und Algo-Trading - Seite 1947

[Rorschach]

Evgeny Dyuka:
Mir ist nichts Effektives eingefallen, zuerst habe ich nur versucht zu sehen, was das Ergebnis besser beeinflussen würde, aber dann habe ich aufgegeben, es war zu schmerzhaft. Es scheint, dass TensorBoard helfen könnte. Ich habe es noch nicht herausgefunden. Wenn Sie sich mit den Details befassen wollen, teilen Sie mir bitte mit, wie man es einrichtet.

Nichts Interessantes dabei.

%load_ext tensorboard
import datetime, os
logdir = os.path.join("logs", datetime.datetime.now().strftime("%Y%m%d-%H%M%S"))
tensorboard_callback = tf.keras.callbacks.TensorBoard(logdir, histogram_freq=1)
history = model.fit(InTrain, OutTrain, epochs=10, batch_size=32, callbacks=[tensorboard_callback])
%tensorboard --logdir logs

Ich möchte versuchen, die Gewichte der Eingabeschicht zu ziehen, aber ich muss herausfinden, wie.

[Evgeny Dyuka]

Rorschach:

Dort gibt es nichts Interessantes.

Ich möchte versuchen, die Gewichte der Eingabeschicht zu ziehen, aber ich muss herausfinden, wie.

Danke für den Link.
Ist es überhaupt notwendig, sich damit zu befassen? Wenn es nicht Tausende, sondern Dutzende von Merkmalen gibt, wird das Neuron herausfinden, was es braucht, und einfach mit dem Dropout spielen. Wenn ich viele Daten eingebe, setze ich den Dropout-Wert auf 0,5 und überlasse es dem Programm, selbst zu entscheiden, was es braucht.

[Rorschach]

Evgeny Dyuka:
Danke für den Link.
Ist es überhaupt notwendig, sich damit zu befassen? Wenn es nicht Tausende, sondern Dutzende von Merkmalen gibt, wird das Neuron herausfinden, was es braucht, und einfach mit dem Dropout spielen. Wenn ich viele Daten eingebe, setze ich den Dropout-Wert auf 0,5 und lasse das Programm selbst herausfinden, was es will.

Ich glaube schon. Ich füttere 10 Trainees und die Validierung zeigt ähnliche Zahlen, ich füttere 100 Trainees und fange an umzuschulen.

[Evgeny Dyuka]

Rorschach:

Ich denke, das sollten wir. Ich füttere 10 Trainees und die Validierung zeigt ähnliche Zahlen, ich füttere 100 Trainees und beginne mit der Umschulung.

Ich habe das Problem der Umschulung ein für alle Mal gelöst, als ich anfing, 5 bis 10 Tausend für die Funktion und Epochen 100-150 zu pod. Es gibt überhaupt kein Problem mit Umschulungen.

[Mihail Marchukajtes]

Es ist Samstag und es war ein Riesenspaß...

[Maxim Dmitrievsky]

Rorschach:

Jeder gibt C++ die Schuld für die Links, aber Python hat beschlossen, noch weiter zu gehen und sie überall anzubringen.

Man muss nur lernen, wie man sie richtig einsetzt. Einen Teil der Daten zu erhalten ist eine Sache, aber sie so lange hin und her zu schieben, bis man nicht mehr weiß, woher sie kommen, ist eine andere :)

[Maxim Dmitrievsky]

mytarmailS:

Studium des tsmp-Pakets.

Interessantes Zeug, so eine Art Zustandserkennung in einem versteckten Markov-Modell.

Ich weiß nicht, wie man es benutzt, aber ich werde es im Hinterkopf behalten...

Funktion

https://sites.google.com/site/snippetfinderinfo/

Oh, ich kann kein Muster finden, es ist, als gäbe es kein Muster.

Ich kann, aber die neuen Daten gehen schnell zur Neige.

[Реter Konow]

Mihail Marchukajtes:
Es scheint Samstag zu sein...

Auf **** wird sie mit Füßen getreten.

Das kommt vor...

[Aleksey Vyazmikin]

mytarmailS:

Alexej, du machst mich schon wieder nervös.)

Ich schreibe jeden Tag ein Dutzend Codes, und ich soll mich an den Code erinnern, den ich speziell für Sie geschrieben habe? Ich habe es für Sie geschrieben, damit Sie etwas lernen, und ich soll wissen, ob Sie den Code geändert haben oder nicht?

Und Sie haben nicht einmal gelernt, wie man die Variable anschaut? Geben Sie einfach "X" in die Konsole ein und drücken Sie die Eingabetaste!

Und ich stelle seltsame Fragen? Schämst du dich nicht, Alexej?

Seien Sie nicht nervös - üben Sie - es wird sich als nützlich erweisen, wenn Sie Kinder haben :)

Was für eine Funktion ist das also, die der Übersetzer ausübt?

Predict ist eine universelle Funktion zur Vorhersage aus verschiedenen Modellanpassungsfunktionen. Die Funktion ruft bestimmte Methoden auf, die von der Klasse des ersten Arguments abhängen.

So wie ich es verstehe, handelt es sich im Wesentlichen um eine Funktion zur Anwendung des Modells auf neue Daten.

Ich habe die UMAP-Hilfe gelesen und bin zu dem Schluss gekommen, dass das resultierende Modell im Wesentlichen eine Matrix ist.

Das ist die Matrix, die ich mir überlegt habe, wie man sie bekommt. Bei anderen Methoden der Modellerstellung könnte es etwas anderes sein - mathematische Formeln oder eine Reihe von logischen Regeln.

Aber warum wird der Algorithmus für die Anwendung des Modells auf neue Daten nicht beschrieben - wie ordnet man eine Zeile der Stichprobe anhand dieser Matrix einer bestimmten Koordinate zu? Ohne das ist diese ganze Richtung Unsinn.

[Forester]

mytarmailS:

Dies sind keine Wiederkehrer, es gibt keine Muster in Wiederkehrern (verifiziert durch 7 Jahre Erfahrung) Dies sind verkürzte Dimensionen, es gibt 2,5k Merkmale in diesen beiden Kurven Te sucht nach Mustern auf Steroiden )

Wie sind Sie zu diesen Kurven gekommen? Die wichtigsten Komponenten?