Regresión Bayesiana - ¿Alguien ha hecho un EA utilizando este algoritmo? - página 52
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Pregunta: ¿tiene la SVM en cuenta las interacciones entre las variables o es sólo la suma de los componentes individuales ponderados?
Por lo que tengo entendido, no.
Si está interesado en la interacción de las variables, existe un andamiaje - CORElearn, por cierto, tiene funciones muy interesantes para evaluar la importancia en base a sus criterios de evaluación en relieve - un gran número de opciones. Existe una función muy interesante de calibración de la probabilidad, a partir de la cual se construyen las clases nominales.
Lo usó en una ocasión....
Por lo que tengo entendido, no.
Si está interesado en la interacción de las variables, existe un andamiaje - CORElearn, por cierto, tiene funciones muy interesantes para evaluar la importancia sobre la base de sus criterios de evaluación de relieve - un gran número de opciones. Existe una función muy interesante de calibración de la probabilidad, a partir de la cual se construyen las clases nominales.
Lo he usado durante un tiempo....
Bien, gracias por el consejo. He oído hablar de este paquete.
Pregunté sobre SVM porque, leí que este modelo, cuando se toma con kernel gaussiano, clasifica "casi tan bien" como scaffolding, boosting. Pero aprenden mucho más rápido. Ya estoy agotado de aprender andamiaje, sobre todo de 5 en 5 con validación cruzada.
Bien, gracias por el consejo. He oído hablar de este paquete.
Por eso he preguntado por el SVM, he leído que este modelo, cuando se toma con kernel gaussiano, clasifica "casi tan bien" como el scaffolding, el boosting. Pero aprenden mucho más rápido. Ya estoy agotado de aprender andamiaje, sobre todo de 5 en 5 con validación cruzada.
No he comparado la velocidad, la tasa de error es casi la misma. Resultados mucho peores para NS y completamente inaceptables para las regresiones lineales.
PS.
Vi en alguna parte que los bosques que utilizan la validación cruzada pueden utilizar todos los núcleos. No lo recuerdo.
No he comparado la velocidad, la magnitud del error es más o menos la misma. Resultados mucho peores para NS y completamente inaceptables para las regresiones lineales.
PS.
Vi en alguna parte que los bosques que utilizan la validación cruzada pueden utilizar todos los núcleos. No lo recuerdo.
Utilizo todos los núcleos para el andamiaje. En el módulo caret hay paralelización, etc. Pero incluso en este modo tarda mucho tiempo.
Sin embargo, es un hecho que la velocidad de los vectores de referencia debería ser mayor. Además, hay una biblioteca que utiliza el núcleo de gráficos para esta máquina. Aumenta la velocidad otras 20 veces.
Lo principal es que la precisión sea comparable. Tendré que probarlo.
Hola a todos.
Hoy se cumplen 255 años de la muerte de Thomas Bayes (1702-07.04.1761), clérigo y matemático inglés.
https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%91%D0%B0%D0%B9%D0%B5%D1%81,_%D0%A2%D0%BE%D0%BC%D0%B0%D1%81
Según Wikipedia, Thomas Bayes sólo publicó dos obras en vida: una sobre teología y otra sobre matemáticas.
Un hecho interesante. El récord opuesto de prolificidad pertenece a nuestro compatriota.
Así, en 1992 se concedió el Premio Schnobel de Literatura a Yuri Struchkov, del Instituto de Compuestos Orgánicos de Moscú, por la fecundidad que supera todos los límites imaginables. De 1981 a 1990 (sólo nueve años) publicó 948 trabajos científicos. De media, Struchkov publicó un artículo cada 3,9 días.
Así, en 1992 se concedió el Premio Schnobel de Literatura a Yuri Struchkov, del Instituto de Compuestos Orgánicos de Moscú, por su producción más allá de los límites imaginables. De 1981 a 1990 (sólo nueve años) publicó 948 trabajos científicos. Resulta que, de media, Struchkov "regaló" un papel cada 3,9 días.
Así que, un premio en literatura. Es un poco más fácil que el de química orgánica.
También podríamos hacerlo. No hay problema. Es sólo una cuestión de quién lo va a publicar. :)
Concebí un EA de regresión (probablemente no de Baisov), de forma externa, con la ayuda del R favorito de SanSanych. Pero muchos problemas. Llamémoslos organizativos. :)
Así que, un premio en literatura. Es un poco más fácil que el de química orgánica.
También podríamos hacerlo. No hay problema. Es sólo una cuestión de quién lo va a publicar. :)
Pensó en el experto en regresión (probablemente no Baisovsky), externo, con la ayuda de un favorito SanSanych R. Pero muchos problemas. Llamémoslos organizativos. :)
¿Cuáles son los problemas? ¿C R?
El problema de C R es que no lo conozco. :) Es cuestión de tiempo, poco a poco se va cogiendo el tranquillo.
El más difícil es proporcionar el intercambio de datos en tiempo real entre R - software - MT5. No se me ocurre nada inteligente, excepto los archivos. Supongo que lo harán para empezar y luego ya veremos.
Pero el protocolo de intercambio (interfaz) en sí no es visible.