그리고 자연에는 "뉴턴의 법칙"과 같은 상호 작용이 없다고 말하면 어떨까요? 그리고 이것은 계산을 단순화하기 위해 파생된 공식일 뿐입니다. 그리고 "뉴턴의 법칙이 작동하거나 작동하지 않음"이라는 문구를 통해 이 공식은 모든 프로세스를 계산하는 데 사용할 수 있으며 그 반대의 경우 작업의 복잡성과 세계의 무작위성으로 인해 적용할 수 없음을 이해합니다.
강철 공이 있다고 가정해 보겠습니다. 질량을 알면 얼마나 빨리 떨어질 것인지, 얼마나 빨리 땅에 도달할 것인지 등을 결정할 수 있으며 이 모든 것이 매우 정확합니다. 보풀의 경우 영향이 너무 커서 뉴턴의 법칙을 적용해도 보풀이 언제 어디에서 떨어질지 계산하는 데 도움이 되지 않습니다. 바다 밑의 바람 없는 방에 몸을 가두어도 지진 활동에도 변화가 일어나고 보풀이 계산한 위치에 떨어지지 않습니다. 이러한 복잡한 실험조차도 이미 일상 생활의 범위를 벗어 났지만 여전히 정확하지 않습니다.
보풀 동작은 외환 거래 기호의 동작과 유사합니다. 수천 개의 공식으로 Expert Advisor를 만들 수 있지만 모두 이 과정에서 관찰한 현상만 설명합니다. 이러한 프로세스의 기초가 되는 것은 결코 완전히 명확하지 않으므로 어떤 정확한 공식을 도출하더라도 이전에 관찰한 현상만 설명하는 이상적인 조건에서만 작동합니다. 그러나 실제로는 예상치 못한 일이 발생하고 시장은 모든 공식에 반대하고 모든 중지를 취할 것입니다.
나는 액체와 기체의 흐름의 역학 계산에 종사했습니다. "보풀" 물체가 어떤 관찰자에게 어떻게든 "비정상적으로" 행동하는 경우 이것이 뉴턴의 법칙이 작동하지 않는다는 것을 의미하는 것이 아니라 관찰자가 물체에 작용하는 힘을 고려하지 않았음을 의미합니다. , 이 경우 기단의 움직임은 물체의 표면적에 대한 질량의 비율이 주어지면 중력보다 훨씬 더 큰 영향을 미칩니다. 그러나 이들은 관찰자가 고려하지 않은 동일한 뉴턴의 힘입니다.
내 말을 이해합니까? 초등이야, 젠장. 무언가가 작동하지 않으면 무언가가 설명되지 않은 채로 남아 있습니다. 관찰자 외에 다른 사람이 책임을 져야 할 가능성은 거의 없습니다.
비디오에서는 사후 분포를 더 밀어야 한다는 경고와 함께 제안됩니다! 적용되는 영역입니다. 표준 전처리 데이터(fx) 정규화 등을 사용할 때 이 접근 방식이 작동하는 것 같습니다. 악명 높은 위원회보다 낫지 않으며 디자인의 복잡성(브릭의 수)으로 인해 가장 적합합니다. 물론 모든 IMHO ...
물체의 질량과 표면적의 비율이 주어지면 중력보다 훨씬 더 큰 영향을 미치는 기단의 움직임. 그러나 이들은 관찰자가 고려하지 않은 동일한 뉴턴의 힘입니다.
우리는 가정 수준에서 깃털의 움직임을 결정하기 위해 뉴턴의 법칙을 적용하는 것이 어렵다는 것에 대해 이야기하고 있습니다. 처음에는 찐 순무보다 쉽다고 비웃었습니다. 그리고 이제 갑자기 기단의 움직임과 일반적으로 모든 뉴턴의 힘을 고려할 필요가 있음이 밝혀졌습니다. 데이터 센터를 사용하여 기단을 계산하는 것이 일반적인 일상 생활에는 어떤 것이 있습니까? 당신은 아마도 로켓이나 다른 우주선을 만들고 있을 것입니다.
그리고 이 뉴턴의 힘은 무엇입니까? 아이작 뉴턴이 1초에 1번 회전하는 데 사용하는 힘은? (농담)
마법사_ : 같은! 그리고 보풀과 공에))))
쵸타 밟았어, 네) 어느 순간 완전히 똑같습니다. 하지만 공은 그냥 떨어질 것입니다. 그리고 보풀이 떨어지는 궤적은 더 꼬여 있기 때문에 더 먼 거리를 날아가야 하고 전체 추락 시간 동안의 충격의 합이 달라집니다. 글쎄, 아마도 외부 영향이 전혀 없는 진공 상태의 상황을 제외하고.
1. 우리는 가정 수준에서 보풀의 움직임을 결정하기 위해 뉴턴의 법칙을 적용하는 것의 어려움에 대해 이야기하고 있습니다.
2. 처음에는 찐 순무보다 쉽다고 비웃었다.
3. 그리고 이제 갑자기 기단의 움직임과 일반적으로 모든 뉴턴 힘을 고려할 필요가 있음이 밝혀졌습니다. 데이터 센터를 사용하여 기단을 계산하는 것이 일반적인 일상 생활에는 어떤 것이 있습니까? 당신은 아마도 로켓이나 다른 우주선을 만들고 있을 것입니다.
4. 그리고 이 뉴턴의 힘은 무엇입니까? 아이작 뉴턴이 1초에 1번 회전하는 데 사용하는 힘은? (농담)
1. 당신은 누가 무엇을 알고 있는지에 대해 이야기하고 있으며, 당신이 개입하는 SanSanych는 "일상적인 수준에서"법이 보풀에 적용되지 않는다고 말했습니다. 그러나 나는 당신에게 확신합니다. 다운은 다른 신체와 마찬가지로 물리 법칙의 적용을 받습니다.
2. 순무찜보다 쉽나요? - 이것들은 당신의 환상입니다. 나는 그것이 더 간단하거나 간단하다고 말하지 않았습니다.
3. 몸에 작용하는 모든 힘을 고려하지 않으면 움직임의 추가 궤적을 결정하는 것이 불가능해집니다. 그리고 어떤 사람들은 몸이 물리 법칙의 지배를 받지 않는다고 생각할 수도 있습니다. 나는 간단한 방법으로 다시 한 번 반복합니다. "무언가"가 누군가에게 효과가 없다면 이 누군가는 "무언가"에 영향을 미치는 모든 요소를 고려하지 않은 것입니다.
4. 먼저 뉴턴의 세 가지 법칙과 이 법칙의 결과를 숙지하십시오. 그런 다음 강체의 운동학에 대한 심층 연구로 진행할 수 있으며 원하는 경우 변형 가능한 강체의 역학으로 진행할 수 있습니다.
읽은 내용을 통합하기 위해 특정 밀도가 7.8g/cm3인 금속 공과 밀도가 0.00001g/cm3인 같은 크기의 보풀을 종이에 그려 보십시오. 이러한 몸체에 도식적으로 부착하고 힘 벡터를 지정합니다. 공과 보풀의 다른 행동에 대한 이유는 자유 낙하로 보내지면 명확해질 것입니다. "가정 수준에서"시장의 프로세스 연구에 접근하려는 욕구는 즉시 사라질 것입니다.
강구의 낙하에 뉴턴의 법칙을 적용하는 것은 올바른 문제에 올바른 방법을 적용한 예입니다. 뉴턴의 법칙에 의해서만 유도될 수 있고 공의 낙하에 영향을 미치는 다른 모든 요인을 무시할 수 있기 때문입니다.
깃털에 뉴턴의 법칙을 적용하는 것은 올바르게 제기되지 않은 문제에 올바른 방법을 적용한 예입니다. 깃털의 경우 뉴턴의 법칙을 무시할 수 있고 깃털의 움직임을 결정하는 다른 힘 을 고려해야 하기 때문입니다. 계정 .
Forex에서 노이즈에서 대상 변수와 관련된 요소(예측자)를 선택하는 문제는 모델에 노이즈 예측자가 있으면 이 모델을 다시 훈련시키기 때문에 매우 심각합니다. 모든 소란은 모델(거래 시스템)의 재교육에 있습니다.
나에게 사진은 이런 모습이다.
충분히 많은 수의 관측치(5000 - 10,000 bar)에서 수백 개의 예측 변수 중에서 목표 변수와 관련된 20-30개의 예측 변수를 선택합니다. 특정 대상 변수에 대한 선택은 개별적입니다.
또한 100-300bar의 더 작은 창에서 이 집합에서 예를 들어 rfe를 사용하여 예측자를 다시 선택합니다. 창이 움직이면 예측 변수 목록과 숫자가 변경되는 것을 보고 놀랐습니다. 제 경우에는 원래 목록 = 170개의 예측 변수입니다. 나는 27개의 예측자를 선택했고, 윈도우가 움직일 때 rfe에 의해 5개에서 15개의 예측자를 얻습니다.
이 접근 방식을 사용하면 rf의 예측 오류를 20%에 가깝게 만들 수 있습니다. ada가 더 좋아 보이고 gbm이 더 좋습니다. 특히 훈련 샘플의 오류는 이 샘플 외부의 오류와 거의 같습니다. 모델 이 재학습되지 않습니다 .
이것이 Forex에서 "올바른 작업에 올바른 방법을 적용하는 것"의 모습입니다.
"잘못된 예측 변수 집합에 올바른 rf 방법을 적용하는 것"은 어떻게 보입니까?
우리는 불도저에서 예측 변수 세트를 가져옵니다. 동시에 TA의 경험을 고려하는 것이 매우 중요합니다. 그들은 다양한 자동차와 같은 추세 지표 를 매우 좋아합니다.
훈련 세트의 이러한 예측 변수 목록에서 rf는 5% 이내의 오차로 쉽게 훈련할 수 있습니다.
그리고 이 훈련 샘플 외부에서 세트를 가져오면 rf 알고리즘에서 찾은 트리가 kotir의 새 섹션과 전혀 관련이 없다는 것이 즉시 분명해집니다. 즉, 모델이 다시 훈련됩니다. 그녀는 훈련 세트의 세부 사항을 기억하고 이 세트 밖에서 완전히 무력화되었습니다. 익숙한 사진이죠?
링크에서 그 사람은 베이지안 확률을 기반으로 이를 수행하는 방법에 대한 흥미로운 아이디어에 대해 이야기합니다.
드미트리 베트로프 : 따라서 우리는 두 가지 반대 경향이 있습니다. 한편으로는 가능한 한 정확하게 예측하려는 훈련 샘플이 있고 다른 것들은 동일하며 다른 한편으로는 발견된 패턴의 복잡성이 있습니다. 예측 알고리즘의 복잡성, 그리고 우리는 이 복잡성을 줄이기를 원했습니다. 이러한 요구 사항은 서로 상충되므로 어떻게 든 타협을 찾아야하지만 그것을 찾기 위해서는 복잡성과 정확성을 통일 된 용어로 표현해야합니다.
불행히도 Dmitry Vetrov는 모델의 교수 능력과 일반화 능력을 구별할 수 없습니다. 그러므로 그는 타협이 없습니다. 그러나 그래프( HERE 에서 가져옴 )를 보면 절충안을 쉽게 찾을 수 있음을 알 수 있습니다.
저것들. D. Vetorov의 추론을 따르면 학습 능력에 타협이 없습니다 (파란색 선은 학습 능력입니다. 그러나 복잡성에 대한 모델의 일반화 능력 오류의 의존성을 살펴보면 우리는 모델의 복잡성(일반화 능력의 극한값)의 값 M에서 타협에 도달했는지 확인하십시오.
9번째 버전부터 jPrediction은 이 절충안을 찾습니다. 즉, 모델을 값 M으로 복잡하게 만들고 결과적으로 점 M에서 찾은 모델을 제공합니다.
jPrediction에서 모델의 복잡성은 예측자의 수가 점진적으로 증가함을 의미합니다. 실제로 jPrediction에서 은닉층의 뉴런 수는 2^(2*n+1)이며, 여기서 n은 예측자의 수입니다. 따라서 예측자의 수가 증가할수록 모델의 복잡도(은닉층의 뉴런의 수)가 증가한다. 따라서 모델의 복잡성을 점차적으로 증가시키면 jPrediction은 조만간 값 M에 도달할 것이며, 그 후에 모델의 추가 복잡성은 일반화 능력의 추가 감소로 이어질 것입니다(일반화 능력의 오류 증가).
1. 당신은 누가 무엇을 알고 있는지에 대해 이야기하고 있으며, 당신이 개입하는 SanSanych는 "일상적인 수준에서"법이 보풀에 적용되지 않는다고 말했습니다. 그러나 나는 당신에게 확신합니다. 다운은 다른 신체와 마찬가지로 물리 법칙의 적용을 받습니다.
나는 또한 SS에 대한 신랄한 스타일의 트롤 댓글이 마음에 들지 않았습니다. 이 주제에서 좋아하는 오락에 참여할 필요는 없습니다. 여기에서 "MQL의 불리한 기계 학습 엔지니어"는 다른 도구의 도움으로 연구를 수행하는 형제에 대해 최대한으로 나오는 것 같습니다.
SS는 포플러 보풀만 취한다면 극도로 시끄러운 착륙 궤도에서 뉴턴의 법칙을 도출하는 것이 훨씬 더 어려울 것이라고 말했습니다. 이것은 - 나는 그와 동의합니다 - 우리가 가진 문제에 반향을 일으키고 있습니다. 우리가 진정한 법칙을 찾으려고 노력하는 극도로 시끄러운 신호.
그리고 다른 모든 고려 사항은 트롤과 같습니다. SS는 우리에게 생각할 은유를 주었습니다. 하도록 하다!
나는 또한 SS에 대한 신랄한 스타일의 트롤 댓글이 마음에 들지 않았습니다. 이 주제에서 좋아하는 오락에 참여할 필요는 없습니다. 여기에서 "MQL의 불리한 기계 학습 엔지니어"는 다른 도구의 도움으로 연구를 수행하는 형제에 대해 최대한으로 나오는 것 같습니다.
SS는 포플러 보풀만 취한다면 극도로 시끄러운 착륙 궤도에서 뉴턴의 법칙을 도출하는 것이 훨씬 더 어려울 것이라고 말했습니다. 이것은 - 나는 그와 동의합니다 - 우리가 가진 문제에 반향을 일으키고 있습니다. 우리가 진정한 법칙을 찾으려고 노력하는 극도로 시끄러운 신호.
그리고 다른 모든 고려 사항은 트롤과 같습니다. SS는 우리에게 생각할 은유를 주었습니다. 하도록 하다!
SS는 무지를 계속하면서 매우 불행한 예를 들었습니다. 좋아, 나는 "글쎄, 예, 나는 예를 가지고 흥분했습니다"라고 말하고 싶지만 그는 고집합니다. 조심하십시오. 작용하는 힘의 다이어그램을 그리기 위해 자신의 손으로 내 추천 후에도 그가 쓰는 것을보십시오. 공과 보풀에:
깃털에 뉴턴의 법칙을 적용하는 것은 올바르게 제기되지 않은 문제에 올바른 방법을 적용한 예입니다. 깃털의 경우뉴턴의 법칙을 무시할 수 있고깃털의 움직임을 결정하는다른 힘 을 고려해야 하기 때문입니다. 계정.
"다른 힘"은(는) 무슨 뜻인가요? 공과 보풀에 동일한 힘이 작용합니다. 중력 (무게)과 바람의 힘이 신체 면적의 절반에 분산됩니다. 따라서 두 경우 모두 2개의 힘만 있습니다. 바람의 흐름은 같지만 무게는 수천 배 다릅니다. 적용된 힘 벡터의 합을 만들고 어떤 일이 일어나는지 확인하십시오.
따라서 은유는 SS에 대해 작동하지 않았습니다.
그렇지 않으면 그는 "잘못된 예측 변수에 올바른 방법을 적용"하는 것에 대해 옳았지만 여기에는 그다지 현명하지 않습니다. 예 - 하늘은 파랗고 태양은 빛나고 16번 버스는 정확히 13:07에 집을 지납니다. .. 그리고 이 말의 지혜나 실천적 가치보다 다음은 무엇일까요?
추신. 나는 아마도 모스크바 지역에 대한 경험이 적을 것이고, 내가 모스크바 지역에 대해 이단을 뻔뻔하게 말하면, 당신은 지나치지 않고 나의 편견을 없애도록 도와 주려고 할 것입니다 (당신은 동정심이없는 사람이라고 믿습니다. 같은 갈퀴에 대한 공격에 대한 과도한 열정의 지독한 경우에 무관심). 그래서 나는 "뉴턴의 힘은 깃털에 작용하지 않는다"는 노골적인 실수를 지나칠 수 없다.
그리고 자연에는 "뉴턴의 법칙"과 같은 상호 작용이 없다고 말하면 어떨까요? 그리고 이것은 계산을 단순화하기 위해 파생된 공식일 뿐입니다. 그리고 "뉴턴의 법칙이 작동하거나 작동하지 않음"이라는 문구를 통해 이 공식은 모든 프로세스를 계산하는 데 사용할 수 있으며 그 반대의 경우 작업의 복잡성과 세계의 무작위성으로 인해 적용할 수 없음을 이해합니다.
강철 공이 있다고 가정해 보겠습니다. 질량을 알면 얼마나 빨리 떨어질 것인지, 얼마나 빨리 땅에 도달할 것인지 등을 결정할 수 있으며 이 모든 것이 매우 정확합니다. 보풀의 경우 영향이 너무 커서 뉴턴의 법칙을 적용해도 보풀이 언제 어디에서 떨어질지 계산하는 데 도움이 되지 않습니다. 바다 밑의 바람 없는 방에 몸을 가두어도 지진 활동에도 변화가 일어나고 보풀이 계산한 위치에 떨어지지 않습니다. 이러한 복잡한 실험조차도 이미 일상 생활의 범위를 벗어 났지만 여전히 정확하지 않습니다.
보풀 동작은 외환 거래 기호의 동작과 유사합니다. 수천 개의 공식으로 Expert Advisor를 만들 수 있지만 모두 이 과정에서 관찰한 현상만 설명합니다. 이러한 프로세스의 기초가 되는 것은 결코 완전히 명확하지 않으므로 어떤 정확한 공식을 도출하더라도 이전에 관찰한 현상만 설명하는 이상적인 조건에서만 작동합니다. 그러나 실제로는 예상치 못한 일이 발생하고 시장은 모든 공식에 반대하고 모든 중지를 취할 것입니다.
나는 액체와 기체의 흐름의 역학 계산에 종사했습니다. "보풀" 물체가 어떤 관찰자에게 어떻게든 "비정상적으로" 행동하는 경우 이것이 뉴턴의 법칙이 작동하지 않는다는 것을 의미하는 것이 아니라 관찰자가 물체에 작용하는 힘을 고려하지 않았음을 의미합니다. , 이 경우 기단의 움직임은 물체의 표면적에 대한 질량의 비율이 주어지면 중력보다 훨씬 더 큰 영향을 미칩니다. 그러나 이들은 관찰자가 고려하지 않은 동일한 뉴턴의 힘입니다.
내 말을 이해합니까? 초등이야, 젠장. 무언가가 작동하지 않으면 무언가가 설명되지 않은 채로 남아 있습니다. 관찰자 외에 다른 사람이 책임을 져야 할 가능성은 거의 없습니다.
이제 위의 내용과 시장을 정신적으로 유추해 보십시오.법은 효과가 있으며 보풀에도 적용됩니다. 그러나 "가정 수준에서" 사물을 볼 때 얻을 수 있는 것을 얻습니다....
파, 나는 알려진 변수를 즉시 버리고기도를 제안했습니다)))
읽어 주셔서 감사합니다.
작가가 너무 낙관적인 것 같아요.
표준 전처리 데이터(fx) 정규화 등을 사용할 때 이 접근 방식이 작동하는 것 같습니다.
악명 높은 위원회보다 낫지 않으며 디자인의 복잡성(브릭의 수)으로 인해 가장 적합합니다.
물론 모든 IMHO ...
물체의 질량과 표면적의 비율이 주어지면 중력보다 훨씬 더 큰 영향을 미치는 기단의 움직임. 그러나 이들은 관찰자가 고려하지 않은 동일한 뉴턴의 힘입니다.
우리는 가정 수준에서 깃털의 움직임을 결정하기 위해 뉴턴의 법칙을 적용하는 것이 어렵다는 것에 대해 이야기하고 있습니다. 처음에는 찐 순무보다 쉽다고 비웃었습니다. 그리고 이제 갑자기 기단의 움직임과 일반적으로 모든 뉴턴의 힘을 고려할 필요가 있음이 밝혀졌습니다. 데이터 센터를 사용하여 기단을 계산하는 것이 일반적인 일상 생활에는 어떤 것이 있습니까? 당신은 아마도 로켓이나 다른 우주선을 만들고 있을 것입니다.
그리고 이 뉴턴의 힘은 무엇입니까? 아이작 뉴턴이 1초에 1번 회전하는 데 사용하는 힘은? (농담)
같은! 그리고 보풀과 공에))))
쵸타 밟았어, 네) 어느 순간 완전히 똑같습니다. 하지만 공은 그냥 떨어질 것입니다. 그리고 보풀이 떨어지는 궤적은 더 꼬여 있기 때문에 더 먼 거리를 날아가야 하고 전체 추락 시간 동안의 충격의 합이 달라집니다. 글쎄, 아마도 외부 영향이 전혀 없는 진공 상태의 상황을 제외하고.
1. 우리는 가정 수준에서 보풀의 움직임을 결정하기 위해 뉴턴의 법칙을 적용하는 것의 어려움에 대해 이야기하고 있습니다.
2. 처음에는 찐 순무보다 쉽다고 비웃었다.
3. 그리고 이제 갑자기 기단의 움직임과 일반적으로 모든 뉴턴 힘을 고려할 필요가 있음이 밝혀졌습니다. 데이터 센터를 사용하여 기단을 계산하는 것이 일반적인 일상 생활에는 어떤 것이 있습니까? 당신은 아마도 로켓이나 다른 우주선을 만들고 있을 것입니다.
4. 그리고 이 뉴턴의 힘은 무엇입니까? 아이작 뉴턴이 1초에 1번 회전하는 데 사용하는 힘은? (농담)
1. 당신은 누가 무엇을 알고 있는지에 대해 이야기하고 있으며, 당신이 개입하는 SanSanych는 "일상적인 수준에서"법이 보풀에 적용되지 않는다고 말했습니다. 그러나 나는 당신에게 확신합니다. 다운은 다른 신체와 마찬가지로 물리 법칙의 적용을 받습니다.
2. 순무찜보다 쉽나요? - 이것들은 당신의 환상입니다. 나는 그것이 더 간단하거나 간단하다고 말하지 않았습니다.
3. 몸에 작용하는 모든 힘을 고려하지 않으면 움직임의 추가 궤적을 결정하는 것이 불가능해집니다. 그리고 어떤 사람들은 몸이 물리 법칙의 지배를 받지 않는다고 생각할 수도 있습니다. 나는 간단한 방법으로 다시 한 번 반복합니다. "무언가"가 누군가에게 효과가 없다면 이 누군가는 "무언가"에 영향을 미치는 모든 요소를 고려하지 않은 것입니다.
4. 먼저 뉴턴의 세 가지 법칙과 이 법칙의 결과를 숙지하십시오. 그런 다음 강체의 운동학에 대한 심층 연구로 진행할 수 있으며 원하는 경우 변형 가능한 강체의 역학으로 진행할 수 있습니다.
읽은 내용을 통합하기 위해 특정 밀도가 7.8g/cm3인 금속 공과 밀도가 0.00001g/cm3인 같은 크기의 보풀을 종이에 그려 보십시오. 이러한 몸체에 도식적으로 부착하고 힘 벡터를 지정합니다. 공과 보풀의 다른 행동에 대한 이유는 자유 낙하로 보내지면 명확해질 것입니다. "가정 수준에서"시장의 프로세스 연구에 접근하려는 욕구는 즉시 사라질 것입니다.
"헛소리하지마" (c) Reshetov, 나는 그 해를 기억하지 못한다.
시스템 분석에서 제1종 오류를 선언합니다.
"잘못된 문제에 올바른 방법 적용"
내 예에.
강구의 낙하에 뉴턴의 법칙을 적용하는 것은 올바른 문제에 올바른 방법을 적용한 예입니다. 뉴턴의 법칙에 의해서만 유도될 수 있고 공의 낙하에 영향을 미치는 다른 모든 요인을 무시할 수 있기 때문입니다.
깃털에 뉴턴의 법칙을 적용하는 것은 올바르게 제기되지 않은 문제에 올바른 방법을 적용한 예입니다. 깃털의 경우 뉴턴의 법칙을 무시할 수 있고 깃털의 움직임을 결정하는 다른 힘 을 고려해야 하기 때문입니다. 계정 .
Forex에서 노이즈에서 대상 변수와 관련된 요소(예측자)를 선택하는 문제는 모델에 노이즈 예측자가 있으면 이 모델을 다시 훈련시키기 때문에 매우 심각합니다. 모든 소란은 모델(거래 시스템)의 재교육에 있습니다.
나에게 사진은 이런 모습이다.
충분히 많은 수의 관측치(5000 - 10,000 bar)에서 수백 개의 예측 변수 중에서 목표 변수와 관련된 20-30개의 예측 변수를 선택합니다. 특정 대상 변수에 대한 선택은 개별적입니다.
또한 100-300bar의 더 작은 창에서 이 집합에서 예를 들어 rfe를 사용하여 예측자를 다시 선택합니다. 창이 움직이면 예측 변수 목록과 숫자가 변경되는 것을 보고 놀랐습니다. 제 경우에는 원래 목록 = 170개의 예측 변수입니다. 나는 27개의 예측자를 선택했고, 윈도우가 움직일 때 rfe에 의해 5개에서 15개의 예측자를 얻습니다.
이 접근 방식을 사용하면 rf의 예측 오류를 20%에 가깝게 만들 수 있습니다. ada가 더 좋아 보이고 gbm이 더 좋습니다. 특히 훈련 샘플의 오류는 이 샘플 외부의 오류와 거의 같습니다. 모델 이 재학습되지 않습니다 .
이것이 Forex에서 "올바른 작업에 올바른 방법을 적용하는 것"의 모습입니다.
"잘못된 예측 변수 집합에 올바른 rf 방법을 적용하는 것"은 어떻게 보입니까?
우리는 불도저에서 예측 변수 세트를 가져옵니다. 동시에 TA의 경험을 고려하는 것이 매우 중요합니다. 그들은 다양한 자동차와 같은 추세 지표 를 매우 좋아합니다.
훈련 세트의 이러한 예측 변수 목록에서 rf는 5% 이내의 오차로 쉽게 훈련할 수 있습니다.
그리고 이 훈련 샘플 외부에서 세트를 가져오면 rf 알고리즘에서 찾은 트리가 kotir의 새 섹션과 전혀 관련이 없다는 것이 즉시 분명해집니다. 즉, 모델이 다시 훈련됩니다. 그녀는 훈련 세트의 세부 사항을 기억하고 이 세트 밖에서 완전히 무력화되었습니다. 익숙한 사진이죠?
링크에서 그 사람은 베이지안 확률을 기반으로 이를 수행하는 방법에 대한 흥미로운 아이디어에 대해 이야기합니다.
따라서 우리는 두 가지 반대 경향이 있습니다. 한편으로는 가능한 한 정확하게 예측하려는 훈련 샘플이 있고 다른 것들은 동일하며 다른 한편으로는 발견된 패턴의 복잡성이 있습니다. 예측 알고리즘의 복잡성, 그리고 우리는 이 복잡성을 줄이기를 원했습니다. 이러한 요구 사항은 서로 상충되므로 어떻게 든 타협을 찾아야하지만 그것을 찾기 위해서는 복잡성과 정확성을 통일 된 용어로 표현해야합니다.
https://postnauka.ru/video/55303
불행히도 Dmitry Vetrov는 모델의 교수 능력과 일반화 능력을 구별할 수 없습니다. 그러므로 그는 타협이 없습니다. 그러나 그래프( HERE 에서 가져옴 )를 보면 절충안을 쉽게 찾을 수 있음을 알 수 있습니다.
저것들. D. Vetorov의 추론을 따르면 학습 능력에 타협이 없습니다 (파란색 선은 학습 능력입니다. 그러나 복잡성에 대한 모델의 일반화 능력 오류의 의존성을 살펴보면 우리는 모델의 복잡성(일반화 능력의 극한값)의 값 M에서 타협에 도달했는지 확인하십시오.
9번째 버전부터 jPrediction은 이 절충안을 찾습니다. 즉, 모델을 값 M으로 복잡하게 만들고 결과적으로 점 M에서 찾은 모델을 제공합니다.
jPrediction에서 모델의 복잡성은 예측자의 수가 점진적으로 증가함을 의미합니다. 실제로 jPrediction에서 은닉층의 뉴런 수는 2^(2*n+1)이며, 여기서 n은 예측자의 수입니다. 따라서 예측자의 수가 증가할수록 모델의 복잡도(은닉층의 뉴런의 수)가 증가한다. 따라서 모델의 복잡성을 점차적으로 증가시키면 jPrediction은 조만간 값 M에 도달할 것이며, 그 후에 모델의 추가 복잡성은 일반화 능력의 추가 감소로 이어질 것입니다(일반화 능력의 오류 증가).
따라서 jPrediction에서 하나의 돌을 가진 두 마리의 새가 죽습니다.
그리고 D. Vetrov는 문제가 없습니다. 그리고 뉴턴도 여기에 있지 않습니다.
1. 당신은 누가 무엇을 알고 있는지에 대해 이야기하고 있으며, 당신이 개입하는 SanSanych는 "일상적인 수준에서"법이 보풀에 적용되지 않는다고 말했습니다. 그러나 나는 당신에게 확신합니다. 다운은 다른 신체와 마찬가지로 물리 법칙의 적용을 받습니다.
나는 또한 SS에 대한 신랄한 스타일의 트롤 댓글이 마음에 들지 않았습니다. 이 주제에서 좋아하는 오락에 참여할 필요는 없습니다. 여기에서 "MQL의 불리한 기계 학습 엔지니어"는 다른 도구의 도움으로 연구를 수행하는 형제에 대해 최대한으로 나오는 것 같습니다.
SS는 포플러 보풀만 취한다면 극도로 시끄러운 착륙 궤도에서 뉴턴의 법칙을 도출하는 것이 훨씬 더 어려울 것이라고 말했습니다. 이것은 - 나는 그와 동의합니다 - 우리가 가진 문제에 반향을 일으키고 있습니다. 우리가 진정한 법칙을 찾으려고 노력하는 극도로 시끄러운 신호.
그리고 다른 모든 고려 사항은 트롤과 같습니다. SS는 우리에게 생각할 은유를 주었습니다. 하도록 하다!
나는 또한 SS에 대한 신랄한 스타일의 트롤 댓글이 마음에 들지 않았습니다. 이 주제에서 좋아하는 오락에 참여할 필요는 없습니다. 여기에서 "MQL의 불리한 기계 학습 엔지니어"는 다른 도구의 도움으로 연구를 수행하는 형제에 대해 최대한으로 나오는 것 같습니다.
SS는 포플러 보풀만 취한다면 극도로 시끄러운 착륙 궤도에서 뉴턴의 법칙을 도출하는 것이 훨씬 더 어려울 것이라고 말했습니다. 이것은 - 나는 그와 동의합니다 - 우리가 가진 문제에 반향을 일으키고 있습니다. 우리가 진정한 법칙을 찾으려고 노력하는 극도로 시끄러운 신호.
그리고 다른 모든 고려 사항은 트롤과 같습니다. SS는 우리에게 생각할 은유를 주었습니다. 하도록 하다!
SS는 무지를 계속하면서 매우 불행한 예를 들었습니다. 좋아, 나는 "글쎄, 예, 나는 예를 가지고 흥분했습니다"라고 말하고 싶지만 그는 고집합니다. 조심하십시오. 작용하는 힘의 다이어그램을 그리기 위해 자신의 손으로 내 추천 후에도 그가 쓰는 것을보십시오. 공과 보풀에:
깃털에 뉴턴의 법칙을 적용하는 것은 올바르게 제기되지 않은 문제에 올바른 방법을 적용한 예입니다. 깃털의 경우 뉴턴의 법칙을 무시할 수 있고 깃털의 움직임을 결정하는 다른 힘 을 고려해야 하기 때문입니다. 계정.
"다른 힘"은(는) 무슨 뜻인가요? 공과 보풀에 동일한 힘이 작용합니다. 중력 (무게)과 바람의 힘이 신체 면적의 절반에 분산됩니다. 따라서 두 경우 모두 2개의 힘만 있습니다. 바람의 흐름은 같지만 무게는 수천 배 다릅니다. 적용된 힘 벡터의 합을 만들고 어떤 일이 일어나는지 확인하십시오.
따라서 은유는 SS에 대해 작동하지 않았습니다.
그렇지 않으면 그는 "잘못된 예측 변수에 올바른 방법을 적용"하는 것에 대해 옳았지만 여기에는 그다지 현명하지 않습니다. 예 - 하늘은 파랗고 태양은 빛나고 16번 버스는 정확히 13:07에 집을 지납니다. .. 그리고 이 말의 지혜나 실천적 가치보다 다음은 무엇일까요?
추신. 나는 아마도 모스크바 지역에 대한 경험이 적을 것이고, 내가 모스크바 지역에 대해 이단을 뻔뻔하게 말하면, 당신은 지나치지 않고 나의 편견을 없애도록 도와 주려고 할 것입니다 (당신은 동정심이없는 사람이라고 믿습니다. 같은 갈퀴에 대한 공격에 대한 과도한 열정의 지독한 경우에 무관심). 그래서 나는 "뉴턴의 힘은 깃털에 작용하지 않는다"는 노골적인 실수를 지나칠 수 없다.