L'apprendimento automatico nel trading: teoria, modelli, pratica e algo-trading - pagina 3313

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Sanych, quando ci ricorderemo che Teacher è segni + target)?

Questi errori infantili, come se fossero di persone serie che hanno imparato la grande R, rovinano l'intera atmosfera. E le persone, a quanto pare, sono disimparate, non importa quanto le si corregga.

Come posso parlare con voi se siete ancora confusi sulle basi)?

Senza offesa, ma non vi capite nemmeno tra di voi, su cosa scrivete :))))))
 
СанСаныч Фоменко #:

Se si intende la selezione delle caratteristiche come parte dei modelli, non sono assolutamente d'accordo, perché la selezione delle caratteristiche come parte dei modelli classifica qualsiasi schifezza.

Sto parlando di selezione delle caratteristiche

e quella che lei chiama "selezione di caratteristiche nei modelli" è l' importanza della varianza. Non confonda se stesso e gli altri.

E quello che fate con il pacchetto proxy è una selezione artigianale, scorretta e primitiva delle caratteristiche , o meglio di una sua parte.


E davvero, familiarizzate con i concetti e non introducetene di vostri sopra quelli esistenti.

Perché mi viene da piangere ogni volta che chiami il retraining "overfitting" e ci sono un sacco di errori di questo tipo.

 
Maxim Dmitrievsky #:
Sanych, quando ci ricorderemo che l'Insegnante è segno + bersaglio?)

Questi errori infantili, come se fossero di persone serie che hanno imparato la grande R, rovinano l'intera atmosfera. E le persone, a quanto pare, sono disimparate, non importa quanto le si corregga.

Come posso parlarvi se siete ancora confusi sulle nozioni di base?)

Senza offesa, ma non vi capite nemmeno tra di voi, su cosa scrivete :))))))

Oh, il più saggio!

Oh, il più esperto!

"Insegnante" (sinonimo di variabile target) nel metodo di apprendimento "con insegnante" è una VARIABILE separata nella formula di tutti i modelli di apprendimento automatico che conosco, per esempio:

randomForest(as.factor(target ) ~ .,
                                     data   = Train [, - ncol(Train )],
                                     ntree  = ntree,
                                     mtry   = mtry)

dove target rappresenta una colonna separata della matrice. Nel senso, ad esempio, di incrementi di prezzo. È come una funzione e i suoi argomenti.

Le altre colonne della matrice devono essere abbinate. Il problema è che non tutti gli insegnanti si adattano alle caratteristiche (predittori) e viceversa, non tutte le caratteristiche si adattano a un particolare insegnante.

 
mytarmailS #:

Sto parlando di selezione delle caratteristiche

e quella che tu chiami "selezione di caratteristiche come parte di modelli" è importanza della varianza. Non confondere te stesso e gli altri.

E quello che fai con il pacchetto proxy è una selezione di caratteristiche artigianale, scorretta e primitiva, o meglio una parte di essa.


E davvero, familiarizzate con i concetti e non introducetene di vostri sopra quelli esistenti.

Perché mi viene da ridere ogni volta che chiami il retraining "overfitting" e ci sono un sacco di errori di questo tipo.

Grazie per il chiarimento!

Ma l'accuratezza assoluta è possibile solo con uno specifico modello di apprendimento automatico, poiché ci sono modelli che forniscono informazioni sull'importanza della varianza e modelli che hanno unaselezione delle caratteristiche incorporata.

Se si tratta di una classificazione generale dei concetti nel problema della selezione delle caratteristiche, è possibile utilizzare questo modello.


Per curiosità: qual è la traduzione di overfitting? Overfitting? O forse overfitting?

 
СанСаныч Фоменко #:

Grazie per il chiarimento!

Solo per curiosità: qual è la traduzione di overfitting? Overfitting? O forse overfitting?

overate.

parlato troppo.

Il punto non è nemmeno quello, è che tu sei l'unico che usa quella parola davanti a centinaia di altri e non c'è niente di buono in questo, è solo confuso.


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Ricordo che hai detto che le tue funzioni impiegano molto tempo a contare, c'è una cosa fantastica come la memoizzazione del codice, che in alcuni casi velocizza molto il codice, basta avvolgere una lenta funzione f1() in f2() e creare una funzione memoizzabile.

f2 <- memoise::memoise(f1)

grande guadagno

microbenchmark::microbenchmark(f1(),f2())
Unit: microseconds
 expr        min         lq       mean     median         uq      max neval
 f1() 145281.202 154547.404 163587.417 160677.641 167757.222 204640.4   100
 f2()    234.342    270.263   1989.096    402.544    413.092 164095.8   100
 
СанСаныч Фоменко #:

Oh, uomo molto saggio!

Oh, il più sapiente!

"Maestro".

Sanych, dove sta scritto che Maestro è sinonimo di obiettivo? )

 
mytarmailS #:
memoise

curiosamente

 
Maxim Dmitrievsky #:

Sanych, dove si dice che Insegnante è sinonimo di bersaglio? )

Non essere stupido!

L'apprendimento supervisionato è uno dei metodi diapprendimento automatico, in cui il sistema in esame è costretto ad apprendere utilizzando esempi di stimolo-risposta. Dal punto di vista dellacibernetica, si tratta di un tipo diesperimento cibernetico. Potrebbe esserci una dipendenza tra gli input e le uscite di riferimento ( stimolo-risposta), ma non è nota.


E soprattutto, non c'è bisogno di insegnare a nessuno! Basta fare le proprie cose!

 
СанСаныч Фоменко #:

Non essere stupido!

L'apprendimento supervisionato è uno dei metodi diapprendimento automatico, in cui il sistema in esame è costretto ad apprendere utilizzando esempi di stimolo-risposta. Dal punto di vista dellacibernetica, si tratta di un tipo diesperimento cibernetico. Potrebbe esserci una dipendenza tra gli ingressi e le uscite di riferimento ( stimolo-risposta), ma non è nota.


E soprattutto, non c'è bisogno di insegnare a nessuno! Basta fare le proprie cose!

Sanych, DOVE È SCRITTO?


 
Apprendimento senza insegnante - quando diamo da mangiare a tutti le stesse patatine, ma senza la colonna con l'obiettivo. Il modello selezionerà da solo l'obiettivo.
È logico supporre che se Con insegnante - è con la colonna dell'obiettivo f-i, e Senza insegnante - senza questa colonna, allora questa colonna è l'insegnante.
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