Regressão Bayesiana - Alguém já fez um EA usando este algoritmo? - página 52
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Pergunta: a SVM leva em conta as interações entre as variáveis ou é apenas a soma dos componentes individuais ponderados?
Tanto quanto eu entendi, não.
Se você estiver interessado na interação de variáveis, existe um andaime - CORElearn, a propósito, ele tem funções muito interessantes para avaliar a importância com base em seus critérios de avaliação de Relevo - um grande número de opções. Há uma função muito interessante de calibração de probabilidade, com base na qual as classes nominais são então construídas.
Usado de uma só vez....
Tanto quanto eu entendi, não.
Se você estiver interessado na interação de variáveis, existe um andaime - CORElearn, a propósito, ele tem funções muito interessantes para avaliar a importância com base em seus critérios de avaliação de Relevo - um grande número de opções. Há uma função muito interessante de calibração de probabilidade, com base na qual as classes nominais são então construídas.
Já a utilizo há algum tempo....
Ok, obrigado pela dica. Ouvi falar sobre este pacote.
Perguntei sobre a SVM por que, li que este modelo, quando tomado com o núcleo gaussiano, classifica "quase tão bem" como andaime, impulsionador. Mas eles aprendem muito mais rápido. Já estou exausto de aprender andaimes, especialmente 5 de cada vez com validação cruzada.
OK, obrigado pela dica. Ouvi falar sobre este pacote.
Por que perguntei sobre a SVM, li que este modelo, quando tomado com o núcleo gaussiano, classifica "quase tão bem" quanto os andaimes, impulsionando. Mas eles aprendem muito mais rápido. Já estou exausto de aprender andaimes, especialmente 5 de cada vez com validação cruzada.
Eu não comparei a velocidade, a taxa de erro é mais ou menos a mesma. Resultados muito piores para a NS e completamente inaceitáveis para regressões lineares.
PS.
Serra em algum lugar que as florestas usando a validação cruzada podem usar todos os núcleos. Não consigo lembrar.
Eu não comparei a velocidade, a magnitude do erro é mais ou menos a mesma. Resultados muito piores para a NS e completamente inaceitáveis para regressões lineares.
PS.
Serra em algum lugar que as florestas usando a validação cruzada podem usar todos os núcleos. Não consigo lembrar.
Eu utilizo todos os caroços para andaimes. No módulo de carpete há simultaneidade etc. Mas mesmo neste modo, isso leva muito tempo.
Entretanto, é um fato que a velocidade dos vetores de referência deve ser maior. Além disso, existe uma biblioteca que utiliza o núcleo gráfico para esta máquina. Ele aumenta a velocidade em mais 20 vezes.
O principal é que a precisão deve ser comparável. Terei que tentar.
Olá a todos!
Hoje, 255 anos desde a morte de Thomas Bayes (1702-07.04.1761), clérigo e matemático inglês.
https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%91%D0%B0%D0%B9%D0%B5%D1%81,_%D0%A2%D0%BE%D0%BC%D0%B0%D1%81
Segundo a Wikipédia, Thomas Bayes publicou apenas dois trabalhos durante sua vida - um sobre teologia e outro sobre matemática.
Fato interessante. O registro oposto de prolificidade pertence a nosso compatriota.
Assim, em 1992, o Prêmio Schnobel de Literatura foi concedido a Yuri Struchkov, do Instituto de Compostos Orgânicos em Moscou, pela fecundidade que ultrapassa todos os limites imagináveis. De 1981 a 1990 (apenas nove anos) ele publicou 948 trabalhos científicos. Em média, Struchkov publicou um artigo a cada 3,9 dias.
Assim, em 1992, o Prêmio Schnobel de Literatura foi concedido a Yuri Struchkov do Instituto de Compostos Orgânicos em Moscou por sua produção além de todos os limites imagináveis. De 1981 a 1990 (apenas nove anos) ele publicou 948 trabalhos científicos. Acontece que, em média, Struchkov "deu" um papel a cada 3,9 dias.
Portanto, um prêmio em literatura. É um pouco mais fácil do que o da química orgânica.
Nós também poderíamos fazer isso. Não há problema. É apenas uma questão de quem vai publicá-lo. :)
Eu concebi uma EA de regressão (provavelmente não Baisov's), externamente, com a ajuda do R favorito da SanSanych. Mas muitos problemas. Vamos chamá-los de organizacionais. :)
Portanto, um prêmio em literatura. É um pouco mais fácil do que o da química orgânica.
Nós também poderíamos fazer isso. Não há problema. É apenas uma questão de quem vai publicá-lo. :)
Pensei no especialista em regressão (provavelmente não Baisovsky), externo, com a ajuda do favorito SanSanych R. Mas muitos problemas. Vamos chamá-los de organizacionais. :)
Quais são os problemas? C R?
O problema de C R é que eu não o conheço. :) É uma questão de tempo, lentamente, pegar o jeito.
O mais difícil é fornecer intercâmbio de dados em tempo real entre R - software - MT5. Não consigo pensar em nada inteligente, exceto em arquivos. Suponho que eles servirão para começar e então veremos.
Mas o protocolo de intercâmbio (interface) em si não é visível.