記事"ディープニューラルネットワーク(その8)バギングアンサンブルの分類品質の向上"についてのディスカッション
興味深い仕事をした著者に感謝する。
ただ、筆者とは関係のない、分析一般に関する問題がある：
金融商品の価格ダイナミクスにおける「ノイズ」と「ノイズでない」という概念は、分析業界で利用可能な手法と同様、非常に主観的なものである、
例えば、インパルス均衡理論では、この問題は新しいレベルで解決されている）。
この記事では、伝統的な分析的アプローチの枠組みの中で、「ひねりを加えた」いくつかの私的な解決策を示す。それゆえ、良い仕事である！
興味深い作品をありがとう。
ただ、著者とは関係のない、分析全般の問題がある：
金融商品の価格ダイナミクスにおける「ノイズ」と「ノイズではない」という概念は、分析業界で利用可能な手法と同様、非常に主観的なものである、
ノイズ」と「トレンド」の概念に明確な定義がない（例えば、インパルス均衡理論では、この問題は新しいレベルで解決されている）。
この論文では、伝統的な分析的アプローチの枠組みの中で、「ひねりを加えた」いくつかの私的な解決策を示している。したがって、良い仕事だ！
専門用語は誤解を招くことが多いというのは同感だ。私は特に「ノイズ」の例を引用符で囲み、その意味するところを簡単に定義した。重要なのは、このアプローチが良い結果をもたらすということだ。
幸運を祈る。
非常に興味深い素材だ。ただ、これが どれだけ儲かるのか、まったく儲からないのかは不明だ。
実際にチェックしてみよう。あなたが記事/ヤの専門家のために必要なすべてがそこにある。
幸運を祈る。
非常に興味深い素材だ。ただ、これが どれだけ儲かるのか、また儲かるのかどうかはまったくわからない。
ウラジミール、素晴らしい記事をどうもありがとう！
おかげで Rの勉強を始めました 。もちろん、"ノンプログラマー "にとっては、この記事はプログラミングや取引を始めるのに適した場所ではありませんが、私はすでに参加しています)))
ターミナルから新しいデータをブロック "#--test-aver---------"に入力する必要があることは理解しています。GetThreshold関数について考えてみました。これは、テスト中に正解を覗いて、連続アンサンブル予測の分離の最適な閾値を決定します。
トレーニング中に得られたしきい値を使用する必要があるのか、それとも「戦闘予測」から最後の1つ（これに対する正解はまだありません）を除いたものを考慮して再計算する必要があるのか。
このような悩みを抱えているうちに、サイクルを設計し直すと数倍速く予測が出せるという次のような特殊性に出会いました。EAをテストするときに重宝しそうだ。
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新しい記事 ディープニューラルネットワーク(その8)バギングアンサンブルの分類品質の向上 はパブリッシュされました:
本稿では、バギングアンサンブルの分類品質を高めるために使用できる3つの方法を検討し、その効率を評価します。ELMニューラルネットワークのハイパーパラメータと後処理パラメータの最適化の効果が評価されます。
以下の図は、すべての計算の簡略化されたスキームで、ステージ、使用されているスクリプト、データ構造を示しています。
図11 記事中の主な計算の構造と順序
作者: Vladimir Perervenko