Diskussion zum Artikel "Bewertung und Auswahl von Variablen für Modelle für maschinelles Lernen" - Seite 3

[Vladimir]

Vladimir Perervenko:

Zuerst wird die Definition der Klassifizierung auf Kindergartenniveau gegeben. Dann wird gesagt, dass Unsicherheit erzeugt wird(!?) Und endet wie immer: "Wo ist der Schlüssel zu der Wohnung, in der das Geld ist?".

Sie brauchen mehr theoretische Ausbildung. Studieren, studieren und nochmals studieren ... Sie wissen schon.

Und seien Sie bescheidener.

PS. Gib dein Angebot bei Freelance ein. Holen Sie sich ein echtes Produkt.

Es ist nicht das erste Mal, dass ich von dem flachen Schlüssel höre. Lesen Sie meinen Vorschlag noch einmal:"Die Details des Modells, die Normalisierung der Daten und ihre Auswahl interessieren mich nicht. Ich bin an den Ergebnissen der Vorhersagen interessiert ..." Und Vorhersagen über die Vergangenheit von 2000 bis heute. Also können wir wohl alle nicht lesen. Kurzum, die Theorie geht weiter. Wir haben andere Bücher und Artikel erneut gelesen und unsere eigenen geschrieben. Versucht wenigstens, mit euren eigenen Methoden auf dem realen Markt zu handeln und schreibt dann Artikel. Also gut, ihr akademischen Theoretiker. Ich habe hier etwas Werbung für euch gemacht, und die Branche begann, in der Flut neuer Artikel zu ertrinken.

[Sergey]

Hier finden Sie einige weitere Artikel zu diesem Thema:

http://robotwealth.com/machine-learning-financial-prediction-david-aronson/

http://robotwealth.com/machine-learning-for-financial-prediction-experimentation-with-david-aronsons-latest-work-part-2/

Vielleicht findet sie jemand nützlich.

[madpower2000]

Andrew Ng - in der russischen Transkription ist es wahrscheinlich korrekter Andrew Eun ;)

Erstens, ein RIESIGES Dankeschön an den Autor für eine einzigartige Artikelserie, dies ist wirklich der Gral für diejenigen, die sich mit dem Thema beschäftigen oder zumindest versuchen, es zu verstehen!

Zweitens ist die Lektüre dieser Materialien für den Durchschnittsmenschen ohne vorherige Ausbildung ein dunkler Wald, ich würde sogar sagen, sie liegt jenseits seines Ereignishorizonts der kognitiven Fähigkeiten. Daher ist es sehr empfehlenswert, sich die Kurse über maschinelles Lernen auf Ökonometrie und lineare Algebra von der Higher School of Economics auf der gleichen Quelle empfehlen.

Und erst danach kommt vielleicht das Verständnis für das, worüber Vladimir in seinen Artikeln schreibt.

Noch einmal: BRAVO!

[mg64ve]

Lieber Vladimir, danke für deinen schönen Artikel.

Ich lese alle deine Artikel und sie sind sehr interessant.

Was diesen Artikel betrifft, so verstehe ich immer noch nicht ganz, warum Sie preProcess verwenden, um die Daten zu partitionieren, und wie werden die Daten aufgeteilt?

Nach meinen Experimenten teilt diese Funktion die Daten in einer anderen Reihenfolge auf.

Die Frage ist: Wie kann ich die ursprüngliche Reihenfolge wiederherstellen, nachdem ich die Ergebnisse der Vorhersagefunktion habe?

Es scheint, dass dieses Ergebnis in einer anderen Reihenfolge ist.

Vielen Dank im Voraus für Ihre Kommentare.

Vielen Dank

[Vladimir Perervenko]

mg64ve:

Lieber Vladimir, danke für deinen schönen Artikel.

Ich lese alle deine Artikel und sie sind sehr interessant.

Was diesen Artikel betrifft, so verstehe ich immer noch nicht ganz, warum Sie preProcess verwenden, um die Daten zu partitionieren, und wie werden die Daten aufgeteilt?

Nach meinen Experimenten teilt diese Funktion die Daten in einer anderen Reihenfolge auf.

Die Frage ist: Wie kann ich die ursprüngliche Reihenfolge wiederherstellen, nachdem ich die Ergebnisse der Vorhersagefunktion habe?

Es scheint, dass dieses Ergebnis in einer anderen Reihenfolge ist.

Vielen Dank im Voraus für Ihre Kommentare.

Vielen Dank

Hallo!

Sie haben das wahrscheinlich falsch verstanden. Split der Funktionen holdout() durchgeführt. Dann die Funktion preProcess() durch die Parameter der Normalisierung in der Ausbildung Satz definiert . Und dann der Code ..

Mit freundlichen Grüßen

Wladimir

> idx <- rminer::holdout(y = data.f$Class)
> prep <- caret::preProcess(x = data.f[idx$tr, -ncol(data.f)],
+             method = c("spatialSign"))
> x.train <- predict(prep, data.f[idx$tr, -ncol(data.f)])
> x.test <- predict(prep, data.f[idx$ts, -ncol(data.f)])
> y.train <- data.f[idx$tr, ncol(data.f)]
> y.test <- data.f[idx$ts, ncol(data.f)]

[JunCheng Li]

Ist das richtig?" best <- Cs(cci, cmo, slowD, oscK, signal, tr, ADX. chv, atr, ar)"

[JunCheng Li]

Der richtige Code sollte lauten:

>library(Hmisc)

>best <- Cs(cci, cmo, slowD, oscK, signal, tr, ADX,chv, atr, ar)

sollte der "ADX." "ADX," sein?

[Vladimir Perervenko]

JunCheng Li:

Der richtige Code sollte lauten:

>library(Hmisc)

>best <- Cs(cci, cmo, slowD, oscK, signal, tr, ADX,chv, atr, ar)

das "ADX." sollte "ADX," sein?

Да, это опечатка в статье.

[Zhi Long Yang]

Vielen Dank an den Autor des Artikels. Ich habe gerade angefangen und habe ein Problem. Ich habe RStudio installiert, nicht Revolution R Open 3.2.1, wie vom Autor vorgeschlagen. Das Paket "RandomUniformForests" unddas Paket "RoughSets" werden geladen, aber die Funktion nearZeroVar() und die Funktion findLinearCombos() werden nicht korrekt aufgerufen. Das "RandomUniformForests"-Paket und das "RoughSets"-Paket werden geladen, aberdie nearZeroVar()-Funktion unddie findLinearCombos()-Funktion werden nicht korrekt aufgerufen, sind diese Funktionen spezifisch für Revolution R Open?

[JulInParis]

Hallo Vlad,

ich versuche, dein Beispiel Schritt für Schritt nachzustellen.

Im Abschnitt Eingabedaten behandelt die Funktion In(p=16) ein Preisobjekt. Welches ist sein R-Format oder seine Klasse (zoo, xts oder dataframe) und wie sieht es aus (seine Spaltennamen, etc.). Ohne diese Informationen ist es unmöglich, den Befehl x <- In(p = 16) auszuführen ...

Mit freundlichen Grüßen.

Julien