交易中的机器学习：理论、模型、实践和算法交易 - 页 3041

[СанСаныч Фоменко]

mytarmailS #:
值得比较。

我只是出于好奇看看而已

不知道如何比较。 UpSample 应该会因为重复相同的数据而导致过度训练，而这是无法立即察觉的。

[mytarmailS]

СанСаныч Фоменко #:

目前还不清楚如何进行比较。理想情况下，由于重复相同的数据而 导致的 向上采样 应该会导致过度训练，但这并不能立即察觉。

为什么不呢？

[СанСаныч Фоменко]

mytarmailS #:

培训、测试、验证，然后出发。

太糟糕了，我换了头像。

[mytarmailS]

СанСаныч Фоменко #:

太糟糕了，阿瓦尔变了

为什么？

[[删除]]

军国主义也来到了这个可爱的主题中

[Aleksey Vyazmikin]

Maxim Dmitrievsky #:
军国主义来到了这个可爱的话题。

他手里拿的是狙击枪吗？

[mytarmailS]

我正试图将空间线性化，或者将非线性空间转换为线性空间。我对 HLLE 算法很感兴趣。

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

看起来很有趣。在我看来，AMO 会比现在的价格更容易识别这样的草图。

有谁能告诉我，为什么我上传到这里的动画会出现如此糟糕的色彩失真？

这就是算法转换后的价格。

谁想玩玩

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 <- [e-mail][,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)
}

[[删除]]

流形学习与 PCA 存在同样的问题。

你很难拟合非平稳序列

[mytarmailS]

Maxim Dmitrievsky #:

我在学习中也遇到了和 pca 一样的问题。

你很难拟合非平稳序列

没有什么可拟合的，只是将当前模式转换到了另一个维度，仅此而已。

[mytarmailS]

拍得更漂亮了

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 <- [e-mail][,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)