Maschinelles Lernen im Handel: Theorie, Modelle, Praxis und Algo-Trading - Seite 2814

 
Maxim Dmitrievsky #:
Bei näherem Nachdenken
mytarmailS #:
Das kannst du nicht, es ist anders...

Hmm sagt voraus, in welchem Cluster du dich jetzt befindest, Clustering zeigt, in welchem Cluster du warst, post factum.
Einfach ausgedrückt.

Ich habe nachgedacht, ich habe versucht, ich habe experimentiert, ich habe Code geschrieben...

 
mytarmailS #:

Ich habe nachgedacht, ich habe versucht, ich habe experimentiert, ich habe Code geschrieben...

Sie glauben also, dass Clustering bei neuen Daten nicht funktioniert? Das ist Blödsinn.)

Und wenn du denkst, dass hmm als Clustering-Algorithmus betrachtet werden kann.
 
Maxim Dmitrievsky #:
Sie glauben also, dass das Clustering bei neuen Daten nicht funktioniert? Das ist Blödsinn )

Du verstehst es nicht...

Es gibt einen Cluster/Zustand.

Er hat einen Anfang, er hat ein Ende, sagen wir 5 Kerzen.


Durch die Klsterisierung kennen Sie die Nummer dieses Clusters bei der 5. Kerze (wenn der Prototyp des Clusters mit dem aktuellen Zustand verglichen wird).

Durch hmm kennen Sie die Nummer des Clusters/Zustandes bei der 1. Kerze (oder eher die Wahrscheinlichkeit)

 
mytarmailS #:

Du verstehst es nicht.

es gibt einen Cluster/Staat

Er hat einen Anfang, er hat ein Ende, sagen wir 5 Kerzen.


Durch Klsterisierung erfahren Sie die Nummer dieses Clusters bei der 5. Kerze (wenn der Prototyp des Clusters mit dem aktuellen Zustand verglichen wird).

Durch hmm kennen Sie die Nummer des Clusters/Zustandes an der 1. Kerze (oder vielmehr die Wahrscheinlichkeit).

In beiden Fällen kennen Sie die Clusternummer für die aktuellen Daten ohne Verzögerung.

Hmm ist der gleiche Clustering-Algorithmus für Sequenzen. Nichts Besonderes.
 
Maxim Dmitrievsky #:
In beiden Fällen kennen Sie die Clusternummer auf den aktuellen Daten, ohne Verzögerung

Nein.

Clustering ist Erkennung.

Es geht darum, vorherzusagen, in welchem Zustand man sich gerade befindet.


Nehmen wir an, es gibt zwei Zustände: mit Kopfschulter und ohne Kopfschulter.


So funktioniert das Clustering - durch den Vergleich mit einem Prototyp-Cluster.


Das heißt, wir erfahren den Zustand des Clusters erst im Nachhinein, wenn der Vergleich mit dem Prototyp stattgefunden hat.

=================

Und das HMM liefert uns die Wahrscheinlichkeit, dass wir uns im Zustand des GP befinden.


 
mytarmailS #:

Nein.

Clustering ist Erkennung.

Hmm, es ist die Vorhersage, in welchem Zustand du dich gerade befindest.

Hör auf damit.)
 
Maxim Dmitrievsky #:
Hör auf damit!)

Du auch...

Wenn der Viterbi-Algorithmus von HMM so etwas wie Clustering 111222444111111..... erzeugen kann

und jemand schrieb, dass er als Cluster verwendet werden kann, bedeutet das nicht, dass es sich um ein Clustering handelt.

 
mytarmailS #:

Sie auch.

wenn der Viterbi-Algorithmus von HMM etwas wie Cluster 11122244411111111.... erzeugen kann

und jemand schrieb, dass es als Cluster verwendet werden kann, bedeutet das nicht, dass es ein Cluster ist.

Wie viele versteckte Zustände man einstellt, so viele Cluster erhält man auch. Das ist das Gleiche. Okay, okay, ich mag es nicht, darauf herumzukauen.

Worauf es ankommt, ist die Trennung für das Training verschiedener Modelle, egal, was das Prinzip ist. In jedem Fall wirkt sich der Durchschnitt der Inkremente auf die Clusteranzahl aus, das ist es, was Sie brauchen.
 
Maxim Dmitrievsky #:
So viele versteckte Zustände, wie Sie einstellen, erhalten Sie auch so viele Cluster. Das ist das Gleiche.

Was hat das damit zu tun?

Zum letzten Mal.

Beim Clustering erhält man die Clusternummer am Ende des Clusters.

Beim SMM erhält man die Clusternummer zu Beginn des Clusters.

 
mytarmailS #:

Was hat das damit zu tun?

Zum letzten Mal.

Beim Clustering erhält man die Clusternummer, wenn der Cluster endet.

Bei der SMM erhält man die Clusternummer am Anfang des Clusters.

Nein, Sie haben Wahnvorstellungen.