Впервые понятие «отрицательной энтропии» предложил в 1943 году австрийский физик Эрвин Шрёдингер в популярной книге «Что такое жизнь?». В ней он пытался продолжить идеи своего коллеги Нильса Бора о глубокой связи физических и философских законов, согласно которым сформулированный Нильсом Бором принцип дополнительности мог объединить...
皆さんの協力で、もしかしたら解決できるかもしれません:-)つまり、私の理解が正しければ、片側と反対側がゼロに近い摩擦を持つ入力を選択する必要があるのです。そうなんですか？
:))))この場合、ウィザードに助けを求める必要があります :))))。
ただ一つ言えることは、トレンド／フラットな状態を作り出しているのは、非エントロピーであるということです。トレンドとは、プロセスの「記憶」であり、その分布の「尾」であり、フラットな状態ではほぼゼロであるのに対し、非エントロピーは巨大である。私は自分でしか扱わないのですが、このあまり研究されていないパラメーターの重要性は理解しています。
なんて言ったらいいんだろう。予備的なまとめ...
どちらから見てもzeroYuに近いという原則でモデルを選ぶと、24回の取引のうち9回のミスが発生します。
最小数の法則で選ぶと、24個中7個しか間違いがない。さらに、外挿的に負のエントロピーでは、1回が正しく、1回が誤りであった。しかし、これもまた、相互情報を計算する必要があるのに、エントロピーの計算がおろそかになっています。この指標こそ、多くのことを明らかにできるのではないでしょうか。どの機種をゴミにして、どの機種を台座に置くか。
VIを計算するために、データをどうすればいいのか、どなたか説明していただけませんか？
なんて言ったらいいんだろう。予備的なまとめ...
どちらから見てもzeroYuに近いという原則でモデルを選ぶと、24回の取引のうち、9回の間違いがあることになります。
最小数の法則で選ぶと、24個中7個しか間違いがない。さらに、外見上マイナスのエントロピーでは、1回が正解で1回がエラーとなる。しかし、これもまた、相互情報を計算する必要がある一方で、エントロピーの計算がおろそかになっています。この指標こそ、多くのことを明らかにできるのではないでしょうか。どの機種をゴミにして、どの機種を台座に置くか。
VIを計算するために、データをどうすればいいのか、どなたか説明してください。
ミハエルさん、素晴らしいです。
エントロピー/非エントロピーのTSを私より早くできるようになるでしょうか - PAMMアカウントかスタジオの信号か!私はそれが真実になるために最初にサインアップします。
どちらから見てもゼロに近いことを基準にモデルを選ぶと、24回のトレードのうち9回のミスが発生します。
この統計では不十分で、少なくとも100倍にする必要があります。
ゼロに近いという原則でモデルを選ぶと、どちらからでもよいということになり、24回のトレードのうち9回のミスが発生します。
最小数の法則に従えば、24個中7個しかエラーがないことになります。
一番高い数字を試してみてください。もしかしたら、それほど悪化しないかもしれません。
ミハエルさん、素晴らしいです。
もし、私より先にエントロピー/非エントロピーのTSを行うことに成功したら、PAMMアカウントかスタジオにシグナルを！？私はそれが真実になるために最初に署名することになります。
残念ながら、私はボックス内のオプティマイザーを使用しているので、これらのメトリックに基づいて最適化することはできませんが、プリ・ポスト処理（モデル選択）は、できると思います。 しかし、私は例によって相互情報量の計算を助けて欲しい。 そして、いくつかの研究の後にいくつかの結論を導き出すことができます。少なくとも、学習前のデータの準備や学習後のモデル選択において、これらの指標が適切かどうかという最も重要な結論を導き出すことが可能になる......はずだ。
アレクサンダーさん、ポッドキャストで解説していただくことは可能でしょうか？
統計が足りませんね。せめて100倍にしてください。
まあ、それは私だけの話ですが...。を急ぎます。個人的には、以下のように考えています......。
もし、VFDの助けを借りて、出力に関する最大限の情報を含む関連する入力を選択することができれば、そのような入力に関するモデルは、機能しない場合よりも多く機能するでしょう。そして、RESでモデルを実行する過程で、モデルが関連性を失う瞬間を追跡するためにVFの助けを借りて。一時的にそうなる可能性があります。一連のエラーの後、再び何もなかったかのようにモデルが正常に動作し始めることに気づいた、私はVVIとしてちょうどそのようなメトリックは、このような困難な場合には私たちすべてを助けることができると思う....あとは条件付きエントロピーを計算するだけ...。誰もエクセルの2列でやる方法を知らないのか？
私が一晩中起きていたとでも？いえ、VBAでやってましたよ。達人とは言えないが、いろいろな芸当ができる。エントロピー計算があるから、あとは条件計算をすればOKなんだけど......。
ほら、マイケル、私のやり方を見てください。
ある事象、すなわち時系列におけるこの増分またはこの増分の発生確率を計算する。
例えば、AUDCADの 場合。
そして、与えられたサンプル量に対して、連続的に得られた増分は、https://ru.wikipedia.org/wiki/Негэнтропия の式を用いて非ジェントロピーを数える。
H(x)が急激に増加すると、トレンドが始まることに気がつきます。
しかし、繰り返しになりますが、私の研究はまだ始まったばかりで、私が普段好んで口にするような大声での発言にはまだまだ程遠いのです。
そして、与えられたサンプル量に対して、連続的に得られた増分は、https://ru.wikipedia.org/wiki/Негэнтропия の式を用いて非ジェントロピーを数える。
H(x)が急激に増加すると、トレンドが始まることに気がつきます。
しかし、繰り返しになりますが、私の研究はまだ始まったばかりで、普段私が好きなような物騒な発言にはまだまだ程遠いものです。
意外なことに、あなたは非エントロピーを別計算で話していますが、私はエントロピーを計算したらマイナスになっただけです。
極端な話、おっしゃるとおりです。私の観測では、25のシグナルのうち、2つのそのような値を持っている：1 - 923と別の - 1233と、これらの非常に信号は、超トレンディだった。
意外なことに、非エントロピーを別計算でという話ですが、私はエントロピーを数えるだけでマイナスになってしまうんです。
まだわかりません。私は、ハースト、非対称性、尖度などの追加パラメータとして非エントロピーを見ていますが、このパラメータが一番不思議で、なんと言ったらいいか？- ゴージャス、はい。