Fazendo um sistema comercial Python para MT. - página 12

[Maxim Dmitrievsky]

http://www.thealgoengineer.com/2014/online_linear_regression_kalman_filter/

É para lá que vai, espero... ou para que servem as narrativas

[Yuriy Asaulenko]

Maxim Dmitrievsky:

http://www.thealgoengineer.com/2014/online_linear_regression_kalman_filter/

É para lá que vai, espero... ou para que servem as narrativas

Kalman é uma conclusão já passada.

E a essência das narrativas não é nada). No momento, estou fazendo isso para meus próprios propósitos. É difícil conseguir cópias na Internet, tive que descobrir eu mesmo, e se alguém precisar, deixe-os usar.

[Maxim Dmitrievsky]

Yuriy Asaulenko:

Kalman é uma conclusão já passada.

E o objetivo das narrativas não é nada:) Estou nele agora, e se alguém precisar dele, deixe-o usá-lo. É difícil encontrar cópias dela na internet, eu mesmo tive que descobrir.

não sei, tenho um exemplo semelhante com poli reg salvo de algum lugar, quase 1 em 1

e com Kalman e lin. reg. eu não entendo... algum artigo inacabado

import operator
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.metrics import mean_squared_error, r2_score
from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures

np.random.seed(0)
x = 2 - 3 * np.random.normal(0,1,20)
y = x - 2 * (x**2) + 0.5 * (x**3) - np.random.normal(-3,3,20)

#  transforming the data to include another axis
x = x[:, np.newaxis]
y = y[:, np.newaxis]

polynomial_features = PolynomialFeatures(degree=3)
x_poly = polynomial_features.fit_transform(x)
print(str (x_poly))

model = LinearRegression()
model.fit(x_poly, y)
y_pred = model.predict(x_poly)

rmse = np.sqrt(mean_squared_error(y,y_pred))
r2 = r2_score(y,y_pred)

print(rmse)
print(r2)

plt.scatter(x, y, s=10)
#  sort the values of x before line plot
sort_axis = operator.itemgetter(0)
sorted_zip = sorted(zip(x,y_pred), key=sort_axis)
x, y_pred = zip(*sorted_zip)
plt.plot(x, y_pred, color='r')
plt.show()

[Yuriy Asaulenko]

Maxim Dmitrievsky:

Não sei, tenho um exemplo semelhante com o poli reg. salvo de algum lugar, quase 1 em 1

e com Kalman e lin. reg. eu não entendo... algum artigo inacabado

É sempre assim, quando você precisa de algo, não consegue encontrá-lo). E depois vem do nada).

Colocar um código em vez de uma foto, talvez? Por uma questão de argumentos, que assim seja.

[Maxim Dmitrievsky]

Para Alex, introdinâmica em python.

instalar versão 3.7 64 bit (não uso anaconda e não entendo porque você precisa dela, provavelmente é para pessoas muito inteligentes)

abrir uma linha de comando e digitar pip instalar catboost

isto instalará o catboost e lhe dará um aviso sobre o que está faltando

Outra opção é instalar o jupyter notebook (pip install jupyter notebook) ou jupyter lab

Pesquisar no Google para mais detalhes é uma boa maneira de descobrir

[Alexander_K2]

Yura, você é, como sempre, desesperadamente estupefato. Você está comparando MA, ou seja, o número em um determinado momento - o centro da distribuição de probabilidade atual, com funções aproximadas :)))

Eu lhe diria ainda mais severamente, como uma criança, mas como você entende de física pelo menos um pouco - não vou fazer isso, caso contrário o fórum já se tornou um amontoado de vendedores de sinais embaraçosos - nada para ler.

Você sabe a diferença, ou não?

[Yuriy Asaulenko]

Alexander_K2:

Yura, você é, como sempre, desesperadamente estupefato. Você está comparando MA, ou seja, o número em um determinado momento - o centro da distribuição de probabilidade atual, com funções aproximadas :)))

A_K, você está fora de contato, não entende o que está acontecendo e confunde seu fluxo de consciência com a realidade. As coisas não são o que parecem)). No contexto do tópico, sua valiosa observação não faz sentido ou significado.

Se você não entender algo, faça perguntas, embora não seja certo que você obtenha uma resposta.

[Yuriy Asaulenko]

Maxim Dmitrievsky:

Para Alex, introdinâmica em python.

Você precisa da versão 3.7 64 bit (eu não uso anaconda e não entendo porque você precisa dela, provavelmente é para os muito inteligentes).

Alex, quem é ele?

Eustace Alex - Eu não uso anaconda.

Anaconda é útil não para pessoas inteligentes, mas para preguiçosos)) - Tudo o que você precisa (e muitos extras,inclusive ojupyter notebook) está disponível em um pacote. Não é necessário fazer mais nada, não é preciso fazer nenhuma seqüência de comandos einstalar tubulações, - colocá-lo e esquecê-lo. Mas, para aqueles que são muito inteligentes, se você realmente quiser, você pode usar a linha de comando).

[Maxim Dmitrievsky]

Yuriy Asaulenko:

Alex é quem?

Eustace Alex - Eu não uso uma anaconda.

Anaconda não é para caras espertos, é para os preguiçosos)) - Você recebe tudo o que precisa (e muitas coisas desnecessárias,inclusive caderno de anotações jupyter) em um pacote. Não é necessário fazer mais nada, não é preciso fazer nenhuma seqüência de comandos einstalar tubulações, - colocá-lo e esquecê-lo. Não há necessidade de fazer mais nada, nenhuma linha de comando, nenhuma instalação - basta configurá-la e esquecê-la. Mas, para aqueles que são muito inteligentes, se você realmente quiser, você pode usar a linha de comando também).

bem, alex com o chupacabra em seu avatar.

Eu ainda preciso atualizar. Fluxo de Tensor ainda não funciona em 3,7

[Yuriy Asaulenko]

Maxim Dmitrievsky:

Bem, Alex com o chupacabra em seu avatar.

A atualização ainda precisa ser feita. Fluxo de Tensor ainda não funciona em 3,7

Sou preguiçoso e desinteressado. Eu sou preguiçoso e não preguiçoso e não sou uma pessoa preguiçosa).

A propósito, o anaconda tem botões - instalar e atualizar). Birdie put, pressione o botão e deixe-o pensar).

PS falando de atualização. Ao atualizar o Anaconda, parte dos pacotes foi atualizada e a parte foi devolvida, incluindo o Python da versão 3.7.2 para a 3.7.1.