Cálculo da diferença, exemplos. - página 7
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Aqui está uma possível implementação desta abordagem. Sem redesenhar e deslocar. Esta é a segunda derivada da sua linha.
Sim.
E eu gosto disso. )))
Obrigado pela sua participação.
Veremos "à medida que formos avançando".
Polinómios, estrias, processos gaussianos...
Pontos azuis - treino, vermelho - teste. Gerar um monte de curvas sobre as azuis, verificar
a métrica que você gosta no vermelho e escolha a melhor. Pode remover aleatoriamente alguns dos azuis...
Polinómios, estrias, processos gaussianos...
Os pontos azuis são pontos de treino, os pontos vermelhos são pontos de teste. Gerar um monte de qualquer curvatura sobre o azul, testar
a métrica que você gosta no vermelho e escolha a melhor. Podes remover aleatoriamente alguns dos blues...
E assim, e... sim. As Redes Neurais são uma isca muito séria.
"Dizem que nunca ninguém voltou de lá." :))))
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Da Teoria à Prática
Vizard_, 2018.01.19 07:31
E assim, e... sim. As Redes Neurais são uma isca muito séria.
"Dizem que nunca ninguém voltou dela." :))))
O tema é tão interessante que eu não quero voltar atrás).
)))
Pelo que vi sobre as redes neurais, parece que as equações de diferença estão aí bastante presentes, apenas nas explicações que estão escritas de outra forma, aparentemente já adaptadas aos problemas.
E é lógico, se estamos a falar de análise de informação discreta.)))
Pelo que vi sobre as redes neurais, parece que as equações de diferença estão presentes ali de forma bastante ampla, apenas em explicações elas estão escritas de forma diferente, aparentemente já adaptadas às tarefas.
Eu tenho que ler o tópico. Ainda não percebi bem o que se passa com o RU.
Eu reli o tema. Eu entendi tudo, mas ainda não entendo qual é a ideia.
As funções analíticas sobre o histórico podem ser desenhadas com facilidade, até a 4ª derivada, inclusive, por qualquer método. A regressão polinomial é uma boa aproximação.
Qual é a vantagem do RU?
Directamente das equações de diferença para pontos igualmente espaçados, as fórmulas de interpolação também podem ser derivadas de outra forma.
-3*Y3 =1*Y1-3*Y2-1*Y4
-6*Y3 =1*Y1-4*Y2-4*Y4+1*Y5
-10*Y3 =1*Y1-5*Y2-10*Y4+5*Y5-1*Y6
-15*Y3 =1*Y1-6*Y2-20*Y4+15*Y5-6*Y6 +1*Y7
-21*Y3 =1*Y1-7*Y2-35*Y4+35*Y5-21*Y6 +7*Y7-1*Y8
Tomando como nova informação não o último valor do preço, mas o seu último incremento (a primeira diferença).
Como um código:
A figura mostra o início do gráfico.
E você pode ver claramente que isso nos permitiu lidar com as auto-oscilações em uma determinada fase.
Naturalmente, as diferenças subsequentes também podem ser vistas como novas informações.
No entanto, já na primeira diferença não está muito claro para mim qual é a linha algébrica que estamos desenhando. E à medida que a "alavancagem" aumenta, tudo fica mais complicado lá. ))))
E linhas construídas por polinómios de grau 5,6 (vermelho, amarelo) caem em algo parecido com ressonância ou auto-oscilação, e gradualmente acumulam amplitude. O aumento da alavancagem para polinómios de 5 e maiores poderes não altera a situação.
Alexey, diga-me: como é que o seu indicador com epítetos obscuros (polinómio, binómio de Newton, diferença, interpolação) é fundamentalmente diferente de uma média móvel normal? Mais precisamente, de uma simples média móvel com um período de 72 para uma média móvel com o mesmo período.
O seu indicador é amarelo.
O SMA de um SMA com um período de 72 anos é púrpura.