Ticarette makine öğrenimi: teori, pratik, ticaret ve daha fazlası - sayfa 909

Yeni yorum
 
Michael Marchukajtes :

Bilmiyorum bile… Doc, MKUL'un tüm kodlarını da verdi, böylece model hemen MT'de kullanılabilir. MT ve R arasındaki bağlantılarınız ve köprüleriniz oradakilerden daha dik.Genel olarak, görev Reshetov ve R optimizer'de elde edilen modeller arasında karşılaştırmalı bir değerlendirme yapmak.Elmnn hakkında sevmediğim tek şey, önemli değil. kaç kez eğitsem, OOS'ta her zaman aynı sonucu veriyor. Yani eğitin, eğitmeyin, yine de alacaksınız :-) Ama iş daha yeni başladı ve emin bir karar için daha fazla test gerekiyor...

Ah bu dalın mottosu bu olacak :))

 
Michael Marchukajtes :

Numara. Ama excel'de her şeyi bana mükemmel bir şekilde yükleyen bir senaryo yazdım ve sonra zaten orada bir araya geldim. Senaryoyu veremem, çünkü benim beynim var .... Orada harika bir orijinal şey yaptım. Tahminleri kimsenin nasıl değerlendirdiğini bilmiyorum, ancak sonuç, daha fazla analiz için çok okunabilir, uygun bir tablo ... Bunun gibi bir şey ...

Bir senaryo vermenin imkansızlığı hakkında - anlaşıldı.

Ne olduğunu anlamıyorum, neden yordayıcılarda sadece 0 ve 1 verilebiliyor? Hangi modelleri destekliyor (ağaç/orman/NS)?

 
Maksim Dmitrievski :

Ah bu dalın mottosu bu olacak :))

Bu sloganı ben bulmadım. İlk defa Leonid Velichkovsky'den duydum. Çevremizde oldukça tanınan bir kişi. Röportajı burada yayınlandı ve evet, aynı kapalı laboratuvarda beraberdik. Orada yaklaşık 20 kişi vardı, NeuroBoard Club'ın kapalı bir forumuydu. Bazı ücretsiz barındırmada kapalı forum. Sanırım hala çalışıyor, bağlantının olduğu yer imlerini silmem üzücü. Geçenlerde onu düşündüm. Ziyaret etmeyi düşündüm. Ve evet, Leonid, Teknoloji grubunun baş şarkıcısıydı, ancak muhtemelen Maksimka'yı duymadınız. Daha küçüktü..... Sürekli onun üzerine “Düğmeye bas, sonucu alacaksın ve hayalin gerçek olacak” diye bağırıyorlardı tabii ki iyi niyetle….

 
Michael Marchukajtes :

Bu sloganı ben bulmadım. İlk defa Leonid Velichkovsky'den duydum. Çevremizde oldukça tanınan bir kişi. Röportajı burada yayınlandı ve evet, aynı kapalı laboratuvarda beraberdik. Orada yaklaşık 20 kişi vardı, NeuroBoard Club'ın kapalı bir forumuydu. Bazı ücretsiz barındırmada kapalı forum. Sanırım hala çalışıyor, bağlantının olduğu yer imlerini silmem üzücü. Geçenlerde onu düşündüm. Ziyaret etmeyi düşündüm. Ve evet, Leonid, Teknoloji grubunun baş şarkıcısıydı, ancak muhtemelen Maksimka'yı duymadınız. Daha küçücüktü ..... Sürekli onun üzerine “Düğmeye bas, sonucu alacaksın ve hayalin gerçek olacak” diye bağırıyorlardı tabii ki iyi niyetle….

Duymadığım gibi, grubu duydum. Kimin umurunda ki köklerin nereye gittiği, tabir onun tüm şarkılarına benziyor, evet :) (şaka yapıyorum)

 
Alexey Vyazmikin :

Bir senaryo vermenin imkansızlığı hakkında - anlaşıldı.

Ne olduğunu anlamıyorum, neden yordayıcılarda sadece 0 ve 1 verilebiliyor? Hangi modelleri destekliyor (ağaç/orman/NS)?

Hangi tahminciler??? Bunun hedef için bir gereklilik olduğunu yazdım. Sütunlarda tahmin edicilerin olduğu bir tablo yaparsınız ve son sütunda 0 ve 1'lik bir hedef vardır. Tabloyu hesaplarken, hangi tahmincilerin hedefe yönelik tahmin yeteneğini içerdiğini size söyleyecektir. Bu işlemden sonra modellerin kalitesini önemli ölçüde artırdım. Bundan, aslında, bir tüccarın kariyer basamaklarını tırmanışım başladı ve Mart ayının başlarındaydı, bunun için Doc'a çok teşekkürler ve ona boyun eğdim :-)

 
Michael Marchukajtes :

Bilmiyorum bile… Doc, MKUL'un tüm kodlarını da verdi, böylece model hemen MT'de kullanılabilir. MT ve R arasındaki bağlantılarınız ve köprüleriniz oradakilerden daha havalı.Genel olarak, görev Reshetov ve R optimizer'de elde edilen modeller arasında karşılaştırmalı bir değerlendirme yapmak.Elmnn hakkında sevmediğim tek şey, önemli değil. kaç kez eğitsem OOS'ta hep aynı sonucu veriyor. Yani antrenman yapma, antrenman yapma, yine de alacaksın :-) Ama iş daha yeni başladı ve emin bir karar için daha fazla test gerekiyor...

Bu tanım gereği olamaz. ELM sinir ağının her çalışması, ağırlıkları rastgele başlatılan bir ağ oluşturur ve bir backprop kullanmaz. Bu özel sinir ağı modelinin açıklamasını okuyun.

Sinir ağınız değişmezse, o zaman bir yerde berbatsınız.

 
Vladimir Perervenko :

Bu tanım gereği olamaz. ELM sinir ağının her çalışması, ağırlıkları rastgele başlatılan bir ağ oluşturur ve bir backprop kullanmaz. Bu özel sinir ağı modelinin açıklamasını okuyun.

Sinir ağınız değişmiyorsa, o zaman bir yerde berbatsınız.

İşin aslı, modelin P'den aktarımı, ağırlıklar korunarak gerçekleştirilir ve her seferinde DAİMA farklıdır. Ama farklı ağırlıklarda dört model koyduğumda sonuç hepsinde aynı. Sinyalleri kastediyorum. Doktor bunun kullanılan verilerden kaynaklandığını söylüyor, bana bir kod verdiğini veya ekleyerek yanlış bir şey yaptığımı düşünmüyorum ama gerçek şu ki....

 
Michael Marchukajtes :

Hangi tahminciler??? Bunun hedef için bir gereklilik olduğunu yazdım. Sütunlarda tahmin edicilerin olduğu bir tablo yaparsınız ve son sütunda 0 ve 1'lik bir hedef vardır. Tabloyu hesapladığında, hangi tahmincilerin hedefe yönelik tahmin yeteneğini içerdiğini size söyleyecektir. Bu işlemden sonra modellerin kalitesini önemli ölçüde artırdım. Bundan, aslında, bir tüccarın kariyer basamaklarını tırmanışım başladı ve Mart ayının başlarındaydı, bunun için Doc'a çok teşekkürler ve ona boyun eğdim :-)

Evet, yanlış yönlendirdim, gerçekten hedef konuşma konusunda, o zaman her şey bana iyi geliyor.

Ancak, cevaptan tam olarak anlamıyorum, günlüğe yeni bir kapıdaki bir koç gibi bakıyorum - bu paketin kendisi değil, komut dosyasının günlüğü mü?

Ticaret, otomatik ticaret sistemleri ve ticaret stratejilerinin test edilmesi hakkında forum

Ticarette makine öğrenimi: teori ve uygulama (ticaret ve daha fazlası)

Mihail Marchukajtes , 2018.05.14 11:49 

forexFeatures<-forexFeatures1[i:n_rw, 1 :n_enter+ 1 ]
set.seed( 1234 )
#designTreatmentsC подходит только для классификации с двумя классами
treatmentsC <- designTreatmentsC(dframe = forexFeatures,
                                varlist=colnames(forexFeatures)[-ncol(forexFeatures)], #названия колонок с предикторами (тут - все кроме последней колонки)
                                 outcomename = colnames(forexFeatures)[ncol(forexFeatures)], #названия колонок с таргетом (тут - последняя колонка)
                                 outcometarget = "1" ) #текст или цифра одного из классов
#обработка, сортировка результата
treatmensC_scores <- treatmentsC$scoreFrame[order(treatmentsC$scoreFrame$sig),]
treatmensC_scores <- treatmensC_scores[!duplicated(treatmensC_scores$origName),]
treatmensC_scores <- treatmensC_scores[,c( "origName" , "sig" )] 
treatmensC_scores$is_good <- treatmensC_scores$sig <= 1 /nrow(forexFeatures)
treatmensC_scores

Genelde böyle bir şey. Ancak bu, yalnızca 0 ve 1'in olduğu hedef sınıflandırması için bir tahmindir. Regresyon için, orada farklıdır, böyle...


 
Michael Marchukajtes :

İşin aslı, modelin P'den aktarımı, ağırlıklar korunarak gerçekleştirilir ve her seferinde DAİMA farklıdır. Ama farklı ağırlıklarda dört model koyduğumda sonuç hepsinde aynı. Sinyalleri kastediyorum. Doktor bunun kullanılan verilerden kaynaklandığını söylüyor, bana bir kod verdiğini veya ekleyerek yanlış bir şey yaptığımı düşünmüyorum ama gerçek şu ki....

Bir kez daha tekrar ediyorum, bu prensipte olamaz. Sadece 100'den fazla ELM modelinde P'deki verilerinizle deneyi tekrarlayın ve iki özdeş sonuç bulamazsınız. Bir hata arayın.

İyi şanlar

 
Vladimir Perervenko :

Bir kez daha tekrarlıyorum, bu prensipte olamaz. Sadece 100'den fazla ELM modelinde P'deki verilerinizle deneyi tekrarlayın ve iki özdeş sonuç bulamazsınız. Bir hata arayın.

İyi şanlar

Evet, garip göründüğünü anlıyorum ama nasıl olacağını göreceğiz. Kahretsin, sana bir fotoğraf göstermek istiyorum, onu bulamıyorum. Ama o zamandan beri o kadar çok çöp buldum ki anne merak etme ve en önemlisi etrafta sadece ağlar, adonlar ve sinir kökleri var, şimdiden ağladım. Bir resim bulup yayınlayacağım...

1...902903904905906907908909910911912913914915916...3399
Yeni yorum
Neden: