Машинное обучение в трейдинге: теория, модели, практика и алготорговля - страница 2313
Вы упускаете торговые возможности:
- Бесплатные приложения для трейдинга
- 8 000+ сигналов для копирования
- Экономические новости для анализа финансовых рынков
Регистрация
Вход
Вы принимаете политику сайта и условия использования
Если у вас нет учетной записи, зарегистрируйтесь
взять 1-е 10 компонент ков. матрицы
Из матрицы не пойдет - она 100х100.
А надо из нее не 10х10 или 10х100, а путем неких расчетов получить 10х1000. Т.е. для каждой из 1000 строк применить 10 ГК
Из матрицы не пойдет - она 100х100.
А надо из нее не 10х10 или 10х100, а путем неких расчетов получить 10х1000. Т.е. для каждой из 1000 строк применить 10 ГК
каждая точка компоненты - это сумма произведений значений признаков на их ков. знач., насколько помню
посчитайте да сравните со sklearn
матрица может оказаться перевернутой, тогда с конца. Это надо дополнительно проверять там
каждая точка компоненты - это сумма произведений значений признаков на их ков. знач., насколько помню
посчитайте да сравните со sklearn
матрица может оказаться перевернутой, тогда с конца. Это надо дополнительно проверять там
В общем надо циклы, вроде тех, что были выше.
там s (bestfeatures) - как раз кол-во компонент, которые выбираются для обучения, вроде как
значение каждой компоненты умножается на значение признака и они складываются. И так для каждой строки исходного ряда.
надо вспоминать, некогда. Надо читать документацию.
там s (bestfeatures) - как раз кол-во компонент, которые выбираются для обучения, вроде как
значение каждой компоненты умножается на значение признака и они складываются. И так для каждой строки исходного ряда.
надо вспоминать, некогда. Надо читать документацию.
Теперь все хорошо.
Решил посмотреть что внутри сети, на каждом слое.. Снизил размерность через umap до двух компонент в каждом слое
Сеть с тремя внутренними слоями, почти не тренированная, всего 400 примеров.. но все равно посмотреть прикольно..
Решил посмотреть что внутри сети, на каждом слое.. Снизил размерность через umap до двух компонент в каждом слое
Сеть с тремя внутренними слоями, почти не тренированная, всего 400 примеров.. но все равно посмотреть прикольно..
Это как Вам удалось?
А выход какой размерности?
У Людвига есть модели глубокого обучения без необходимости писать код, для обучения модели не требуются навыки программирования:https://ludwig-ai.github.io/ludwig-docs/
Установил недавно. Никак руки не дойдут проверить. Обещают чудеса.
Вышла 2-я книга Лопеса Де Прадо, читал первую - понравилась. Вторая обещает быть не менее интересной
Это как Вам удалось?
А выход какой размерности?
при прогнозе сети вытаскиваю состояния весов в слоях, слои в виде матриц, из матриц делаю дата сет и в "юмап". Выход 2 размерности
сети из пакета "neuralnet"