Ticarette makine öğrenimi: teori, pratik, ticaret ve daha fazlası - sayfa 2168

Yeni yorum
 
Alexey Nikolaev :

Fourier'in periyodik sinyaller için iyi olduğunu yazdıkları her yerde görünüyor. Peki ya da buna yakın - dar bir spektrumla.

Bu arada, ticarette ML için bana öyle geliyor ki, Walsh ayrıştırması daha uygun olurdu, ancak nedense forumda bahsedildiğini görmedim.

Sadece periyodik değil, her zaman aynı periyoda (bir salınımın başlangıcından diğerinin başlangıcına kadar geçen süre) ve her zaman aynı şekle sahip. Tırnak içinde, eğrinin hem periyotları hem de şekli her zaman değişir. Bu nedenle, piyasada hiçbir sinyal dönüşümü uygun değildir.
Ayrıca üniversitede radyo elektroniği okudum ve neden bahsettiğimi biliyorum.

 
Igor Makanu :

Evet!

yeni eklendi - her şeyi doğru anlıyorsunuz

tamam, bağlaman gerek, yoksa küçük delikli bir sonraki fantezileriyle herkesi alarma geçirdi)))

Bir filtre ve bu türden 10 işlem gösterdi. Kuyruklardan ortalamaya (filtre çizgileri) veya bunun gibi bir şey

her zamanki gibi, trend başladığında, tüm hesapta negatif olacak

ve her konuya her seferinde bu parçaları yüklüyor ve hepiniz bir yıldan fazla bir süredir 10 sayfadır bunu neşeyle tartışıyorsunuz))


 
Maksim Dmitrievski :

Bir filtre ve bu türden 10 işlem gösterdi. Kuyruklardan ortalamaya (filtre çizgileri) veya bunun gibi bir şey

her zamanki gibi, trend başladığında, tüm hesapta negatif olacak

ve her konuya her seferinde bu parçaları yüklüyor ve hepiniz bir yıldan fazla bir süredir 10 sayfadır bunu neşeyle tartışıyorsunuz))

TAMAM

şimdi aynı şeyi makinede gösterin ve karşılaştırın

kabadayı ;)

 
Alexey Nikolaev :

Fourier'in periyodik sinyaller için iyi olduğunu yazdıkları her yerde görünüyor. Peki ya da buna yakın - dar bir spektrumla.

ve orada hiçbir seçenek yoktur - temel fonksiyonlar sinüslerdir ve dönüşüm sadece her sinüs için yer değiştirmesini (faz) ve periyodunu belirler

ve tüm bu sinüslerin kesişimi (X ekseni) bize sinyal değerlerini (Y ekseni) aldığımız noktaları verir.


UPD: işte başka bir iyi açıklama, https://habr.com/en/post/196374/

makaledeki en değerli şey - elle çizilmiş çizimler;)

 
Renat Akhtyamov :

TAMAM

şimdi aynı şeyi makinede gösterin ve karşılaştırın

kabadayı ;)

benzer görünen bir sürü başka maskot var. Bu hiçbir şeyi değiştirmez.

örneğin HMA veya bunun gibi bir şey

Mashki'yi aldıysanız, en azından oynaklık için normalleştirin vb.

ve bunun kâse olduğunu yazmayın. Orası yakın bile değil.

 
Maksim Dmitrievski :

benzer görünen bir sürü başka maskot var. Bu hiçbir şeyi değiştirmez.

örneğin HMA veya bunun gibi bir şey

Mashki'yi aldıysanız, en azından oynaklık için normalleştirin vb.

ve bunun kâse olduğunu yazmayın. Orası yakın bile değil.

Max'i kelimelerle değil ekranda göster

ciyaklama poşetleri fırlatma

 

İki küme için özellik değeri dağılım eğrilerinin kesişiminin altındaki göreli alanı hesaplayan küçük bir komut dosyasını kimin tutması gerekir? 

cl_1 = samples.drop(samples[samples["targets"] == 0].index).reset_index(drop=True)[samples.columns[1]]
cl_2 = samples.drop(samples[samples["targets"] == 1].index).reset_index(drop=True)[samples.columns[1]]

min_x = min(cl_1.min(),cl_2.min())
max_x = max(cl_1.max(),cl_2.max())
x = np.arange(min_x,max_x,(max_x-min_x)/100)
hist_1 = np.histogram(cl_1,x)
hist_2 = np.histogram(cl_2,x)
plt.hist(cl_1,x, histtype= 'step',label='cl_1')
plt.hist(cl_2,x, histtype= 'step',label='cl_2')

area1 = np.sum(hist_1[0])/sum(hist_1[0])
area2 = np.sum(hist_2[0])/sum(hist_2[0])
ymax = np.maximum(hist_1[0],hist_2[0])
ymin = np.minimum(hist_1[0],hist_2[0])

area_overlap = sum(ymin/sum(ymax))
print(area1, area2, area_overlap)

Bana öyle geliyor ki, bu bir inceltme yöntemi, hedef analizi, özellikler seçmek için bir norm metriği ve şeytan bilir başka ne var.

area_overlap - resimde sarı

 
Renat Akhtyamov :

Max'i kelimelerle değil ekranda göster

ciyaklama poşetleri fırlatma

Ne görmek istersin? İşte makalemden MO'da gerçek bir araç. Eğitim - sadece 1 ay, ardından 2 yıl genelleme. Ve bu gerçek ve işe yarıyor

 
esenlik :

İki küme için özellik değeri dağılım eğrilerinin kesişiminin altındaki göreli alanı hesaplayan küçük bir komut dosyasını kimin tutması gerekir?

Bana öyle geliyor ki, bu bir inceltme yöntemi, hedef analizi, özellikler seçmek için bir norm metriği ve şeytan bilir başka ne var.

area_overlap - resimde sarı

Ustaca şeyler yapıyorsun) pazartesiden itibaren favorilere izlemeye başlayacağım

 
Herkes ortalamadan sapmanın önemli olabileceğini biliyor, ancak bunun ne zaman olacağını kimse bilmiyor.
1...216121622163216421652166216721682169217021712172217321742175...3399
Yeni yorum
Neden: