Машинное обучение в трейдинге: теория, модели, практика и алготорговля - страница 2643

[secret]

Здесь даже если готовый грааль опубликовать, в ответ начнут объяснять автору, какой он дурак)

[Aleksey Nikolayev]

secret #:
Здесь даже если готовый грааль опубликовать, в ответ начнут объяснять автору, какой он дурак)

Граалей не видел здесь ни разу, а вот туманных намёков на обладание Великой Тайной Грааля встречается немало) Уже высказывался на эту тему и термин "дурак" здесь является практически медицинским термином, а не ругательством)

[Aleksey Nikolayev]

mytarmailS #:

Давайте уже какие то иследования публикуйте, идеи..

Размышляю о возможности соединения своей идеи с идеей алгоритма PRIM. Особо похвастать нечем.

[[Удален]]

mytarmailS #:

Давайте уже какие то иследования публикуйте, идеи..

Там уже статья про кластеризацию появилась :) бестолковая правда

Есть некоторые мысли как сделать толковую, но пока не занимался. И исходники потерял все

Плюсы уже озвучивал - устойчиво на новых данных. Из минусов - метки посредственные получаются. Но можно же выжать какой-то компромисс.

[mytarmailS]

secret #:
Здесь даже если готовый грааль опубликовать, в ответ начнут объяснять автору, какой он дурак)

Ахахах.. Чистая правда

[mytarmailS]

Aleksey Nikolayev #:

Размышляю о возможности соединения своей идеи с идеей алгоритма PRIM. Особо похвастать нечем.

В чем свежесть Prim по сравнению с другими я так и не понял

[mytarmailS]

Maxim Dmitrievsky #:
Там уже статья про кластеризацию появилась :) бестолковая правда

Есть некоторые мысли как сделать толковую, но пока не занимался. И исходники потерял все

Плюсы уже озвучивал - устойчиво на новых данных. Из минусов - метки посредственные получаются. Но можно же выжать какой-то компромисс.

Если найти кластера в которых одна метка класса сильно преобладает над другой,  то такой кластер сохраняет статистику на новых данных в отличии от любого обуч. С учителем. 

Попробуй найти такой кластер,  будешь приятно удивлен

[Aleksey Nikolayev]

mytarmailS #:
В чем свежесть Prim по сравнению с другими я так и не понял

Мне он показался подходящим, как основа для алгоритма выделения рабочей области в множестве предикторов. Грубо говоря, на основе своей идеи строю начальные приближения для областей-кубиков, а потом пытаюсь их подогнать более тонко.

Ну и оптимизация только по прибыли, что приводит к попытке улучшения системы за счёт искусственного роста ложноотрицательных случаев.

Стройной теории нет и вряд ли она возможна.

[mytarmailS]

Aleksey Nikolayev #:

Мне он показался подходящим, как основа для алгоритма выделения рабочей области в множестве предикторов. Грубо говоря, на основе своей идеи строю начальные приближения для областей-кубиков, а потом пытаюсь их подогнать более тонко.

Ну и оптимизация только по прибыли, что приводит к попытке улучшения системы за счёт искусственного роста ложноотрицательных случаев.

Стройной теории нет и вряд ли она возможна.

Не пойму... 

Если просто натренировать рендом форест и выбрать из него самые хорошие правила по нужному критерию.  В чем разница? 

Правило это уже и есть частный случай какой то ситуации и уже эти кубы учтены правилом

[Aleksey Nikolayev]

mytarmailS #:
Не пойму... 

Если просто на тренировать рендом форест и выбрать из него самые хорошие правила по нужному критерию.  В чем разница? 

Правило это уже и есть частный случай какой то ситуации и уже эти кубы учтены правилом

Вполне возможно, что так и есть. Но вроде так получается более интерпретируемый что ли подход к сравнению\отбору признаков и оптимизации метапараметров.