Maschinelles Lernen im Handel: Theorie, Modelle, Praxis und Algo-Trading - Seite 3018
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Eine Volksweisheit besagt, dass man den Wald vor lauter Bäumen nicht sehen kann. Ich frage mich, ob man einen Baum sehen kann, wenn man Blätter pflückt. Ich frage nicht nach dem Wald.
Ist dies der einzige Algorithmus, den Sie kennen? Oder ist es der effizienteste? Warum sind Sie auf ihn fixiert?
Das ist nur ein flüchtiger Gedanke.
Viel Glück!
Was bringt es, einen Baum anzuschauen? :) Ich denke nicht, dass man eine 100%ige Wiedererkennung anstreben sollte.
Ja, da es um alternative Denkmodelle geht, können Sie ein Modell vorschlagen, das gut (funktioniert) entladene (seltene Einheiten - etwa 5% in der Stichprobe) binäre Merkmale kombiniert? Es gibt eine Menge davon.
Auf die Frage "Warum?"
Ich habe keine Zeit, mich damit zu beschäftigen...
Warum nicht? Es wäre bequem für mich...
Warum nicht - es wäre praktisch für mich....
Eine Volksweisheit besagt, dass man den Wald vor lauter Bäumen nicht sehen kann. Ich frage mich, ob man einen Baum sehen kann, wenn man Blätter pflückt. Ich frage nicht nach dem Wald.
Ist dies der einzige Algorithmus, den Sie kennen? Oder ist es der effizienteste? Warum sind Sie auf ihn fixiert?
Das ist nur ein flüchtiger Gedanke.
Viel Glück!
Der Unterschied besteht darin, dass nicht der beste Prädiktor-Split verwendet wird, sondern verschiedene Varianten des besten. Auf diese Weise werden die Splits sequentiell durchgeführt, und der Erfolg derSchätzung wird auf demBlatt ermittelt, wenn ich den Algorithmus richtig verstehe. Ab der erfolgreichen Generierung werden Prädiktoren, die näher am Blatt liegen, abgeschnitten, und die Konstruktion wird erneut versucht. Ich kann den Algorithmus selbst nicht im Detail analysieren - ich bin nicht der Autor. Aber von der Idee her ist dieser Ansatz besser als die Randomisierung in der Theorie.
Es ist besser, zu lernen, wie man mit Daten arbeitet, als Gigabytes von korreliertem Müll über Server zu schieben
Sie hätten einfach sagen können, dass Sie das Thema nicht verstanden haben, falsche Schlüsse gezogen haben, und jetzt handeln Sie so, dass Sie das Wesen des Problems verstehen und direkt zum Rückzug übergehen.
Dieser marginale Gedanke - dass jeder außer Ihnen ein Dummkopf ist - stößt die Leute ab - denken Sie darüber nach.
Nicht ein gieriger Aufteilungsalgorithmus, sondern ein genetischer. Nun, dipminds hat sich auch damit beschäftigt und Regeln aus neuronalen Netzen abgeleitet. Aber es wurden nicht viele Informationen gefunden. Es gibt einen Artikel und ein fertiges Modell, aber es fehlt die Inspiration, das Ganze auszuprobieren. Es gibt andere Implementierungen, die Regeln aus neuronalen Netzen herausziehen. Von dort kann man wahrscheinlich etwas lernen.
So habe ich geschrieben, was der Unterschied zwischen gierig und genetisch für einen Baum ist - vielleicht habe ich die Frage nicht verstanden.
Ich habe noch nie davon gehört, dass man Regeln aus Neuralnetzen ziehen kann. Kannst du einen Link angeben? Bislang wird in meiner Vorstellung etwas umständlich gezeichnet.
Aber ich denke, dass neuronale Netze hier deutlich langsamer sein werden als Bäume, was die Geschwindigkeit der Ausgabe neuer Regeln angeht.
So habe ich auch geschrieben, was der Unterschied zwischen Gier und Genetik für Holz ist - vielleicht habe ich die Frage nicht verstanden.
Ich habe noch nie davon gehört, dass man Regeln aus einem neuronalen Netz ziehen kann. Kannst du mir einen Link geben? Bislang zeichnet sich in meiner Vorstellung etwas Schwerfälliges ab.
Aber ich denke, dass neuronale Netze hier offensichtlich langsamer sein werden als Bäume, was die Geschwindigkeit der Ausgabe neuer Regeln angeht.
Sie hätten einfach sagen können, dass Sie das Thema nicht verstanden haben, falsche Schlüsse gezogen haben, und jetzt verhalten Sie sich so, dass Sie den Kern des Problems erkannt haben und direkt zum Rückzug übergegangen sind.
Diese ausgegrenzte Vorstellung - dass alle außer Ihnen dumm sind - vertreibt die Leute - denken Sie darüber nach.