トレーディングにおける機械学習：理論、モデル、実践、アルゴトレーディング - ページ 1947

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Evgeny Dyuka:
効果的なものが思いつかず、最初は何がより良い結果に影響するかを考えていたのですが、あまりに辛くてあきらめました。TensorBoardが 役立ちそうな気がします。まだうまくいっていないんだ、もし詳しく教えてくれるなら、設定方法を教えてほしい。

何も面白いことはない。 

%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

入力層の重みを引っ張ってくることを試したいのですが、その方法を知りたいです。

 
ロールシャッハ：

そこに面白みはない。

入力層の重みの値を引っ張ってくるようにしたいのですが、どのようにすればいいのか調べたいのです。

リンクありがとうございます。
わざわざする必要があるのでしょうか？何千もの機能があるわけではなく、何十もの機能があるのなら、ニューロンは必要なものを見つけ出し、ドロップアウトで遊ぶだけです。入力にたくさん与えるときは、ドロップアウトを0.5にして、必要なものを自分で考えてもらうようにしています。
 
Evgeny Dyuka:
リンクありがとうございます。
わざわざする必要があるのでしょうか？数千の機能ではなく、数十の機能があれば、ニューロンは必要なものを見つけ出し、ドロップアウトで遊べばいいのです。入力にたくさんのものを与えるときは、ドロップアウトを0.5にして、何が欲しいかを自分で考えさせるようにしています。

そうだと思います。私は10ラグ研修と検証が同様の数字を示すフィード、私は100研修生が再教育を開始します。

 
ロールシャッハ：

そうすべきだと思います。10人の訓練生を投入して検証したところ、同じような数値が出たので、100人の訓練生を投入して再トレーニングを開始しました。

特徴量を5～1万個、エポックを100～150個にポッドするようになって、再トレーニングの問題が一挙に解決したんです。再教育はまったく問題ない。
 
土曜なのに爆睡...。
 
ロールシャッハ：

誰もがリンクについてC++を非難しますが、パイソンはさらに進んで、あらゆるところにリンクを貼り付けることにしました。

ただ、正しい使い方を覚えればいいだけです。データのスライスを得ることと、それがどこから来たのかわからなくなるまで何度もアサインすることは、別のことです :)

 
mytarmailS:

tsmp パッケージを勉強しています。

隠れマルコフモデルにおける状態認識のようなもので、興味深いですね。

使い方がよくわからないけど、覚えておこうかな...。

機能

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

ああ......パターンが見つからない、まるでパターンがないみたいだ

できるけど、新しいデータがすぐになくなってしまう。

 
Mihail Marchukajtes:
土曜日のようです...。

で***踏まれる。

そんなこともあるんだ...。
 
mytarmailS:

アレクセイ......また緊張してきたぞ)

毎日何十個もコードを書いているのに、自分が書いたコードを覚えておけというのか？勉強のために書いたのに、コードを変えたかどうかまで知らなきゃいけないの？

変数の見方も習ってないのか？コンソールに "X "と入力してエンターキーを押すだけ!

とか、変な質問してませんか？恥ずかしくないのか、アレクセイ？

緊張しないで、練習してください。子供ができたら、きっと役に立ちますよ。）

では、どんな機能かというと......翻訳者が出しているのです。

predict-様々なモデルフィッティング関数から予測するための 普遍的な関数です。この関数は、最初の引数のクラスに依存する特定のメソッドを呼び出します。

私の理解では、本来は新しいデータにモデルを適用するための機能です。

UMAPのヘルプを読みましたが、そこから得られたモデルは基本的にマトリックスであると結論づけられました。

それが、私が気になっていたマトリックスです。他のモデル作成方法では、数式や論理的なルールのセットなど、他のものになる可能性もあります。

しかし、この行列を使って、テストサンプルの行を特定の座標にどのように割り当てるか、という新しいデータへのモデルの適用アルゴリズムが記述されていないのはなぜでしょうか。それがないと、この演出はゴミのようなものです。

 
mytarmailS:

これらは帰国子女ではありません、帰国子女にはパターンがありません （7年の経験で検証済み） これらは省略された寸法です、この 2つの曲線には2.5kの形質が あります Teはステロイドでパターンを探している )

この曲線はどのようにして得られたのでしょうか？主な部品は？

1...194019411942194319441945194619471948194919501951195219531954...3399
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