Aprendizaje automático en el trading: teoría, práctica, operaciones y más - página 1935
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1. entonces sigo sin entender
3. no puede haber características correlacionadas después de la transformación. Sí, podemos decir que se funden en otras estructuras (atributos) pero ya sin redundancia
4.
es toda una expresión, no se puede comentar dentro de ella ))))
1. Lo que no está claro aquí - tenemos nuestros predictores que sabemos reproducir y luego se transforman según ciertas reglas y se producen nuevos predictores que se calculan según ciertas reglas creadas durante la transformación y que se pueden aplicar a cualquier muestra inicial. Por lo tanto, necesito guardar estas reglas resultantes en un archivo separado para convertir la cadena cuando aparezca una nueva barra en el terminal, es decir, necesito autonomía de R.
3. Digo que estaban muy correlacionados antes de la conversión, lo que supuso una reducción significativa. En cuanto a si se fusionan o no, tengo que analizarlo.
4. Mi R no jura y todo funciona, pero en la esencia de la pregunta - la construcción de modelos y la agrupación no están relacionados.
Aquí he descargado un componente umap, comprimido 2500 características en una fila, con una pérdida por supuesto, pero aún así para las pruebas es suficiente
Piénsalo: he descrito el algoritmo para 2500 características con una pérdida de +-10%.
Así que dime cómo puedes descargar estos componentes :)
1. Lo que no está claro aquí - tenemos nuestros predictores, que sabemos cómo reproducir, entonces los convertimos de acuerdo con algunas reglas y obtenemos nuevos predictores, que se calculan de acuerdo con reglas específicas que surgieron durante la conversión y que se pueden aplicar a cualquier muestra inicial. Por lo tanto, necesito guardar estas reglas resultantes en un archivo separado para convertir la cadena cuando aparezca una nueva barra en el terminal, es decir, necesito autonomía de R.
3. Digo que estaban muy correlacionados antes de la conversión, lo que supuso una reducción significativa. En cuanto a si se fusionan o no, tengo que analizarlo.
4. Mi R no jura y todo funciona, pero en la esencia de la pregunta - la construcción de modelos y la agrupación no están relacionados.
1. Bueno, entonces habla más claro, porque las reglas, las reglas son transformaciones, no las reglas, las reglas son si entonces si no...
un modelo entrenado pasa por la función predecir y se obtiene la salida del modelo
4. no están relacionados, ¿qué debo mirar?
Así que dime cómo descargar estos componentes :)
PR <- predecir(um , X)
PR <- predecir( modelo , nuevos datos o lo que sea)
1. bueno, entonces habla más claro, porque las reglas, las reglas son transformaciones, no las reglas, las reglas son si entonces si no...
se ejecuta un modelo entrenado a través de la función predecir y se obtiene la salida del modelo
4. no está relacionado, entonces ¿qué debo mirar? ¿cuál es el problema?
1. Bueno, para que quede claro, hay predictores/características/reglas sinónimas, teníamos una regla y la convertimos en otra, y necesito una lógica de conversión con la que obtener la regla2 a partir de la regla1, ¿está claro? :)
4. La wiki lo dice: "lareducción de la dimensionalidad se suele hacerantes de aplicarel método del vecino más cercano k ", y aquí entiendo que se debe aplicar el clustering sobre los nuevos predictores/reglas sólo para generalizar las dimensiones resultantes, para que no haya demasiados...
PR <- predecir(um , X)
PR <- predecir( modelo , nuevos datos o lo que sea)
¿Y en qué formato debe guardarse en un archivo?
1. De qué otra manera puedo hacerlo más claro: hay sinónimos de predictores/características/reglas, teníamos una regla y la convertimos en otra, y necesito la lógica de conversión con la que obtener la regla2 a partir de la regla1, ¿está claro? :)
¡¡¡Para los que están en el tanque!!!
Los sinónimos son signos/características/predictores ...
Una indicación puede ser cualquier cosa, incluida una norma, una norma no puede ser cualquier cosa.
El precio puede ser una señal, pero el precio no es una regla! LO QUE NO ES IMPORTANTE ????
Una función puede ser un signo, pero una función no es una regla; determinadas reglas pueden basarse en una función, pero NO ES LO MISMO !!!!.
Una transformación matemática puede ser un signo de 2+2, pero 2+2 no es una regla, es una transformación matemática. LO QUE NO SE ENTIENDE ????
Y cuando llamas regla a una transformación matemática, y llamas regla a una función, y te sorprendes de que no te entienda, me pongo nervioso, y también me pongo nervioso cuando leo tu post tres veces e intento entender lo que quieres decir. Y cuando te digo que seas más claro, y empiezas a discutir, empiezo a preguntarme para qué lo necesito todo...
4. La wiki dice que: "lareducción de la dimensionalidad se suele hacerantes de aplicarel método del vecino más cercano ", y aquí entiendo que hay que aplicar el clustering sobre los nuevos predictores/reglas sólo para generalizar la dimensionalidad obtenida, para que no haya demasiados...
leer la maldición de la dimensionalidad, especialmente resaltada en rojo y en las letras más grandes .
¿En qué formato debe guardarlo en un archivo?
¿qué formato necesita?
Esto es de Expert, previsión de neuro bitcoin para la semana pasada, primera pantalla sin filtro, segunda igual, pero con filtro de "confianza" 40.
Euro no da esta calidad, pero se acerca.
¡¡¡Para los que están en el tanque!!!
los sinónimos son signos/características/precursores ...
Una indicación puede ser cualquier cosa, incluida una norma, una norma no puede ser cualquier cosa.
El precio puede ser una señal, pero el precio no es una regla! LO QUE NO ES IMPORTANTE ????
Una función puede ser un signo, pero una función no es una regla; se pueden construir reglas especiales sobre una función, pero ESTO NO ES lo mismo que !!!!.
Una transformación matemática puede ser un signo de 2+2, pero 2+2 no es una regla, es una transformación matemática. LO QUE NO SE ENTIENDE ????
Y cuando llamas regla a una transformación matemática, y llamas regla a una función, y me sorprende que no te entienda, me pongo nervioso, y también me pongo nervioso cuando leo tu post tres veces e intento entender lo que quieres decir. Y cuando te digo que seas más claro, y empiezas a discutir, empiezo a preguntarme si lo necesito...
Lee la maldición de la dimensionalidad, la he resaltado en rojo y en mayúsculas.
¿cuál quieres?
Todo es retórica de la percepción individual.
Tienes que guardarlo en un formato legible, como csv.
Esta pitón es una cosa fascinante. Tengo que hacer una agitación. Estoy escribiendo:
tmpIn=In tmpOut=Out I=np.arange(len(Out)) np.random.shuffle(I) for i in range(len(Out)): In[i]=tmpIn[I[i]] Out[i]=tmpOut[I[i]]Da una mierda. Lo reinicio antes de hacer el bucle de entrada y salida y funciona. Podría comprobar cada paso del camino.
1. Se trata de la retórica de la percepción individual.
2. Guardar en un formato legible, por ejemplo, csv.
1. Joder Alexey, si cada profesor de tu ciudad tuviera una percepción individual, uno tendría la letra "B" como "zyu", y otro "69" (individualidad). y el otro tendría un 69, ¡¡¡te das cuenta de que seguirías sin poder leer!!! Leo lo que dices, no entiendo, me pongo nervioso, no obtienes respuestas a tus preguntas porque no las entiendo, el tiempo se pierde, no sirve de nada y a quién beneficia esta idiotez de percepción????
¿Y qué es lo que te retiene?
Lo interesante de esta pitón. Hay que hacer la mezcla. La escritura:
Es una mierda. Lo reinicio antes del ciclo de entrada y salida y funciona. Puedes comprobar cada paso del camino.
De todos modos, ¿para qué necesitas este pitón?