Aprendizaje automático en el trading: teoría, práctica, operaciones y más - página 1947

[Rorschach]

Evgeny Dyuka:
No se me ocurría nada eficaz, al principio intentaba ver qué podía influir mejor en el resultado, pero luego desistí, era demasiado doloroso. Parece que TensorBoard podría ayudar. Todavía no lo he resuelto, si entras en detalles, por favor comparte conmigo cómo configurarlo.

No hay nada interesante.

%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

Quiero intentar sacar los pesos de la capa de entrada, necesito averiguar cómo.

[Evgeny Dyuka]

Rorschach:

No hay nada interesante ahí.

Quiero intentar sacar los pesos de la capa de entrada, necesito averiguar cómo.

Gracias por el enlace.
¿Es necesario molestarse en ello? Si no hay miles de características, sino docenas, la neurona se dará cuenta de lo que necesita, sólo hay que jugar con el abandono. Cuando introduzco un lote, pongo el dropout a 0,5 y dejo que piense por sí mismo lo que necesita.

[Rorschach]

Evgeny Dyuka:
Gracias por el enlace.
¿Es necesario molestarse en ello? Si no hay miles de características, sino docenas, la neurona se dará cuenta de lo que necesita, sólo hay que jugar con el abandono. Cuando introduzco muchas cosas, pongo el dropout a 0,5 y dejo que se las apañe solo.

Creo que sí. Me alimentan 10 lag traine y validación muestran números similares, me alimentan 100 aprendices comienzan a retrain.

[Evgeny Dyuka]

Rorschach:

Creo que deberíamos hacerlo. Alimenté a 10 aprendices de retraso y la validación muestra números similares, alimenté a 100 aprendices comienza a reentrenar.

Resolví el problema del reentrenamiento de una vez por todas cuando empecé a podar de 5 a 10 mil para la característica, y las épocas 100-150. No hay ningún problema con el reciclaje.

[Mihail Marchukajtes]

Es sábado y ha sido una explosión...

[Maxim Dmitrievsky]

Rorschach:

Todo el mundo culpa a C++ de los enlaces, pero python decidió ir más allá y meterlos en todas partes.

Sólo hay que aprender a utilizarlos correctamente. Una cosa es obtener una porción de datos, pero otra es asignar de un lado a otro hasta no entender de dónde vienen :)

[Maxim Dmitrievsky]

mytarmailS:

estudiando el paquete tsmp.

Algo interesante, como el reconocimiento de estados en un modelo de Markov oculto.

No sé cómo usarlo, pero lo tendré en cuenta...

función

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

Oh, no puedo encontrar un patrón, es como si no hubiera un patrón

Puedo, pero se agotan rápidamente los nuevos datos

[Реter Konow]

Mihail Marchukajtes:
Parece que es sábado...

En **** se pisa.

Sucede que...

[Aleksey Vyazmikin]

mytarmailS:

Alexei me estás poniendo nervioso otra vez)

Escribo una docena de códigos cada día, ¿y se supone que debo recordar el código que escribí especialmente para ti? Lo escribí para que aprendieras algo, ¿y se supone que debo saber si cambiaste el código o no?

¿Y ni siquiera aprendiste a mirar la variable? Sólo tienes que escribir "X" en la consola y pulsar Intro.

¿Y estoy haciendo preguntas extrañas? ¿No te da vergüenza, Alexei?

No te pongas nerviosa, practica, te será muy útil cuando tengas hijos :)

Entonces, ¿qué tipo de función es esta - el traductor da:

predict-es una función universal para predecir a partir de varias funciones de ajuste de modelos. La función llama a ciertos métodos que dependen de la clase del primer argumento.

Según tengo entendido, es esencialmente una función para aplicar el modelo a nuevos datos.

He leído la ayuda de UMAP de la que he concluido que el modelo resultante es esencialmente una matriz.

Esa es la matriz que me preguntaba cómo conseguir. En otros métodos de creación de modelos podría ser otra cosa: fórmulas matemáticas o un conjunto de reglas lógicas.

Pero, ¿por qué no se describe el algoritmo para aplicar el modelo a los nuevos datos, es decir, cómo asignar una fila de la muestra de prueba a una coordenada concreta mediante esta matriz? Sin eso, toda esta dirección es una basura.

[Forester]

mytarmailS:

Estos no son retornos, no hay patrones en los retornos (verificado por 7 años de experiencia) Estos son dimensiones abreviadas, hay 2,5k rasgos en estas dos curvas Te está buscando patrones en los esteroides )

¿Cómo has conseguido estas curvas? ¿Los principales componentes?