Discussão do artigo "Avaliação e seleção de variáveis para os modelos de aprendizado da máquina" - página 3

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Vladimir Perervenko:

Primeiro, a definição de Classificação é dada no nível do jardim de infância. Em seguida, é dito que a incerteza é gerada(!?) E termina como sempre: "Onde está a chave do apartamento onde está o dinheiro?".

Você precisa de mais treinamento teórico. Estudar, estudar e estudar novamente... Você sabe.

E seja mais modesto.

PS. Coloque sua proposta no Freelance. Obtenha um produto real.

Não é a primeira vez que ouço falar sobre a chave plana. Releia minha proposta:"Os detalhes do modelo, a normalização dos dados e sua seleção não me interessam. Estou interessado nos resultados das previsões..." E previsões sobre a história passada de 2000 até hoje. Então, acho que todos nós não sabemos ler. Em resumo, a teoria continua. Relemos outros livros e artigos e escrevemos nossos próprios. Pelo menos tentem negociar no mercado real usando seus próprios métodos e depois escrevam artigos. Muito bem, teóricos acadêmicos. Dei a vocês alguma publicidade aqui, e a agência começou a se afogar na enxurrada de novos artigos.

 

Aqui estão mais alguns artigos sobre o assunto:

http://robotwealth.com/machine-learning-financial-prediction-david-aronson/

http://robotwealth.com/machine-learning-for-financial-prediction-experimentation-with-david-aronsons-latest-work-part-2/

Talvez alguém ache isso útil.

Machine learning for financial prediction: experimentation with David Aronson’s latest work – part 1
Machine learning for financial prediction: experimentation with David Aronson’s latest work – part 1
  • 2016.03.04
  • Robot Master
  • robotwealth.com
One of the first books I read when I began studying the markets a few years ago was David Aronson’s Evidence Based Technical Analysis. The engineer in me was attracted to the ‘Evidence Based’ part of the title. This was soon after I had digested a trading book that claimed a basis in chaos theory, the link to which actually turned out to be...
 
Andrew Ng - na transcrição russa, provavelmente é mais correto Andrew Eun ;)

Em primeiro lugar, um ENORME agradecimento ao autor por uma série única de artigos, este é realmente o Graal para aqueles que estão no assunto ou pelo menos tentando entender!

Em segundo lugar, sem treinamento prévio, a leitura desses materiais para uma pessoa comum é uma floresta escura, eu diria até que está além do horizonte de eventos de suas habilidades cognitivas. Portanto, é altamente recomendável ouvir os cursos sobre aprendizado de máquina em econometria e álgebra linear da Higher School of Economics no mesmo recurso.

E só depois disso talvez venha a compreensão do que Vladimir escreve em seus artigos.

Mais uma vez, BRAVO!
 

Caro Vladimir, obrigado por seu belo artigo.

Estou lendo todos os seus artigos e eles são muito interessantes.

Com relação a este, ainda não entendi muito bem por que você usa o preProcess para particionar os dados e como os dados são divididos?

Em meus experimentos, essa função divide os dados em uma ordem diferente.

A pergunta é: como posso restabelecer a ordem original depois de ter os resultados da função de previsão?

Parece que esse resultado está em uma ordem diferente.

Agradeço antecipadamente por seus comentários.

Abraços

 
mg64ve:

Caro Vladimir, obrigado por seu belo artigo.

Estou lendo todos os seus artigos e eles são muito interessantes.

Com relação a este, ainda não entendi muito bem por que você usa o preProcess para particionar os dados e como os dados são divididos?

Em meus experimentos, essa função divide os dados em uma ordem diferente.

A pergunta é: como posso restabelecer a ordem original depois de ter os resultados da função de previsão?

Parece que esse resultado está em uma ordem diferente.

Agradeço antecipadamente por seus comentários.

Obrigado

Hi,

Provavelmente você não entendeu. A divisão das funções holdout() é realizada. Em seguida, a função preProcess() definida pelos parâmetros de normalização no conjunto de treinamento . E, em seguida, o código ...

Atenciosamente

Vladimir

> idx <- rminer::holdout(y = data.f$Class)
> prep <- caret::preProcess(x = data.f[idx$tr, -ncol(data.f)],
+             method = c("spatialSign"))
> x.train <- predict(prep, data.f[idx$tr, -ncol(data.f)])
> x.test <- predict(prep, data.f[idx$ts, -ncol(data.f)])
> y.train <- data.f[idx$tr, ncol(data.f)]
> y.test <- data.f[idx$ts, ncol(data.f)]
 

Isso está valendo? " best <- Cs(cci, cmo, slowD, oscK, signal, tr, ADX. chv, atr, ar)"


 

O código correto deveria ser:

>library(Hmisc)

>best <- Cs(cci, cmo, slowD, oscK, signal, tr, ADX,chv, atr, ar)

o "ADX." deveria ser "ADX,"?

 
JunCheng Li:

O código correto deveria ser:

>library(Hmisc)

>best <- Cs(cci, cmo, slowD, oscK, signal, tr, ADX,chv, atr, ar)

O "ADX." deveria ser "ADX,"?

Да, это опечатка в статье.

 
Muito obrigado ao autor do artigo. Acabei de começar e estou tendo um problema. Instalei o RStudio, e não o Revolution R Open 3.2.1, como sugerido pelo autor. O pacote "RandomUniformForests" eo pacote "RoughSets" são carregados, mas a função nearZeroVar() e a função findLinearCombos() não são chamadas corretamente. O pacote "RandomUniformForests" e o pacote "RoughSets" são carregados, masa função nearZeroVar() e afunção findLinearCombos() não são chamadas corretamente. Essas funções são específicas do Revolution R Open?
Microsoft R Open: The Enhanced R Distribution · MRAN
  • Microsoft Corporation
  • mran.revolutionanalytics.com
Microsoft R Open, formerly known as Revolution R Open (RRO), is the enhanced distribution of R from Microsoft Corporation. It is a complete open source platform for statistical analysis and data science. The current version, Microsoft R Open 3.3.2, is based on (and 100% compatible with) R-3.3.2, the most widely used statistics software in the...
 

Oi Vlad,

Estou tentando executar novamente o seu exemplo, passo a passo.

Na seção Dados de entrada, a função In(p=16) lida com um objeto de preço. Qual é o formato ou a classe do R (zoo, xts ou dataframe) e como ele se parece (nomes das colunas etc.)? Sem essas informações, é impossível executar o comando x <- In(p = 16) ...

Atenciosamente.

Julien

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