ForumBölümler

Ticarette makine öğrenimi: teori, pratik, ticaret ve daha fazlası - sayfa 3041

Yeni yorum
mytarmailS #:
Karşılaştırmaya değer.
Ben sadece meraktan bakıyordum.

Nasıl karşılaştırılacağı net değil. UpSample , hemen tespit edilemeyen aynı verilerin çoğaltılması nedeniyle aşırı eğitime yol açmalıdır.

СанСаныч Фоменко #:

Nasıl karşılaştırılacağı açık değildir. İdeal olarak, aynı verilerin tekrarlanmasından kaynaklanan upSample , hemen tespit edilemeyen aşırı eğitime yol açmalıdır.

Neden olmasın? Eğitin, test edin, onaylayın ve gidin.

mytarmailS #:

Neden yapmayasınız ki? Eğitin, test edin, onaylayın ve gidin.

Çok kötü, avar'ı değiştirdim.

СанСаныч Фоменко #:

Çok kötü, Avar değişti.

Neden?

[Silindi]
Militarizm bu sevimli mi sevimli temaya da geldi
Maxim Dmitrievsky #:
Militarizm bu şirin, sevimli konuya geldi.

Elindeki bir keskin nişancı mı?

Uzayı doğrusallaştırmaya ya da doğrusal olmayan bir uzayı daha doğrusal bir uzaya çevirmeye çalışıyorum. HLLE algoritması ile ilgileniyorum.


https://en.wikipedia.org/wiki/Nonlinear_dimensionality_reduction


oldukça ilginç görünüyor. Bana öyle geliyor ki AMO'nun böyle bir taslağı tanıması şu anki fiyattan daha kolay olacaktır.

Animasyonu buraya yüklediğimde renklerde neden bu kadar kötü bir bozulma olduğunu söyleyebilecek biri var mı?


Algoritma tarafından dönüştürülen fiyat bu şekilde görünüyor.


kim oynamak ister

p <- cumsum(rnorm(400,sd = 0.01))+100
p <- stats::embed(p,dimension = 20)[,20:1]
plot(p[,20],t="l",pch=20)

library(dimRed)
emb <- embed(p, "HLLE", knn = 15)

pp <- emb@org.data[,20]
xx <- emb@data@data

par(mar=c(2,2,2,2), mfrow=c(1,2))
plot(pp,t="l",pch=20)
plot(xx,t="p",pch=20)

for(i in 1:nrow(xx)){
  Sys.sleep(0.05)

  plot(pp,t="l",pch=20)
  points(i,pp[i],col=2,lwd=6)
  plot(xx, t="p",lwd=2,pch=20)
  points(xx[i,1],xx[i,2],col=2,lwd=6)
}
Dosyalar:
anigif.zip  6455 kb
[Silindi]

Manifold öğrenme, pca ile aynı sorunlara sahiptir.

Durağan olmayan serileri uydurmakta zorlanacaksınız

Maxim Dmitrievsky #:

Ben de pca ile aynı sorunları yaşayarak öğreniyorum.

durağan olmayan serileri uydurmakta zorlanacaksınız

Toplanacak ne var? Toplanacak bir şey yok, mevcut kalıp farklı bir boyuta dönüştürülüyor ve hepsi bu.

daha güzel bir resim yaptı

p <- cumsum(rnorm(300,sd = 0.01))+100
n <- 10
p <- stats::embed(p,dimension = n)[,n:1]

library(dimRed)
emb <- embed(p, "HLLE", knn = 15)
pp <- emb@org.data[,n]
xx <- emb@data@data


gg <- cbind.data.frame(time=1:length(pp),xx,pp)
library(patchwork)
library(ggplot2)
p1 <- ggplot(gg, aes(x =time, y = pp, col=time)) +
  geom_point()  +
  scale_color_gradientn(colours = rainbow(4))
p2 <- ggplot(gg, aes(x = HLLE1, y = HLLE2, col=time)) +
  geom_point()  +
  scale_color_gradientn(colours = rainbow(4))
p1 + p2 + plot_layout(nrow = 2)


1...303430353036303730383039304030413042304330443045304630473048...3399
Yeni yorum