Maschinelles Lernen im Handel: Theorie, Modelle, Praxis und Algo-Trading - Seite 3161

 
Maxim Dmitrievsky #:
Es ist möglich, Gruppen zu identifizieren, bei denen die Behandlung eine größere Wirkung hat. Und die anderen nicht zu behandeln.

Nun, das ist es, was sie tun, Diagnosen sind Gruppen, Behandlungen sind Zerreißproben))))) Ein im Grunde genommen normaler Ansatz, wenn es nicht genügend Daten gibt, um den Prozess zu verstehen. Annahmen in der Form, dass logische Beweise durch hypothesenbestätigende Experimente in verschiedenen Variationen und Vergleichen mit ausreichender Reinheit des Experiments ersetzt werden.

 

Erinnern Sie sich daran, dass _Vizard einige Punkte in seinen Vids immer wieder verlängert und dann gelöscht hat? )

https://github.com/abidlabs/contrastive

GitHub - abidlabs/contrastive: Contrastive PCA
GitHub - abidlabs/contrastive: Contrastive PCA
  • abidlabs
  • github.com
A python library for performing unsupervised machine learning on datasets with learning (e.g. PCA) in contrastive settings, where one is interested in patterns (e.g. clusters or clines) that exist one dataset, but not the other. Applications include dicovering subgroups in biological and medical data. Here are basic installation and usage...
 
Maxim Dmitrievsky #:

Erinnern Sie sich daran, dass _Vizard immer wieder einige Punkte in seinen Vids verlängert und sie dann gelöscht hat? )

https://github.com/abidlabs/contrastive

Und dann ist da noch PLS. Auf den ersten Blick ist die Idee ähnlich.

 
Aleksey Nikolayev #:

Und dann ist da noch PLS. Auf den ersten Blick ist die Idee ähnlich.

Es gibt auch t-sne, umap, lle.... Und einen Haufen anderer Sachen


Eines verstehe ich nicht, was soll die Begeisterung? Der Leiter der IT-Abteilung hat noch nie PCA gemacht? )))

 
mytarmailS #:

Außerdem gibt es t-sne, umap, lle.... Und einen Haufen anderer Sachen.


Eines verstehe ich nicht, was soll der Enthusiasmus? Der Leiter der IT-Abteilung hat noch nie PCA gemacht? )))

Diese scheinen nicht-linear zu sein, und diese sind beide linear wie PCA, wenn ich mich nicht irre.

 
Aleksey Nikolayev #:

Und dann ist da noch PLS. Auf den ersten Blick scheint die Idee ähnlich zu sein.

Verwendet es auch einen zusätzlichen Datensatz?
In der Beschreibung habe ich das nicht gesehen.
 
Maxim Dmitrievsky #:
Wird auch dort ein zusätzlicher Datensatz verwendet?

Nein, die Problemformulierung ist formal anders und es werden dort Labels verwendet. Die Ähnlichkeit scheint mir in der Suche nach Räumen zu liegen, auf die die Projektion erfolgt. Ich denke, beide Ansätze werden auch in der Genetik verwendet, wo die Dimensionalität der Merkmale sehr groß ist, größer als die Anzahl der Beispiele.

 
Aleksey Nikolayev #:

Nein, die Problemformulierung ist formal anders und es werden dort Etiketten verwendet. Die Ähnlichkeit scheint mir in der Suche nach Räumen zu liegen, auf die die Projektion erfolgt. Ich glaube, beide Ansätze werden auch in der Genetik verwendet, wo die Dimensionalität von Merkmalen sehr groß ist, größer als die Anzahl der Beispiele.

Ich werde es später ausprobieren, ich bin gespannt, was es bei neuen Daten zeigen wird.
 
Maxim Dmitrievsky #:
Verwendet es auch einen zusätzlichen Datensatz?
Ich habe es in der Beschreibung nicht gesehen.

Ich habe es mir genauer angesehen. Ja, der Unterschied ist signifikanter, obwohl ich mich nicht über die Linearität der Methode geirrt habe.

cPSA kann angeblich helfen, subtile Unterschiede zwischen Marktphasen visuell zu erkennen. Lasst uns auch Assistenten werden)

 
Aleksey Nikolayev #:

Ich habe mir das genauer angesehen. Ja, der Unterschied ist deutlicher, obwohl ich mich nicht über die Linearität der Methode geirrt habe.

cPSA kann angeblich helfen, feine Unterschiede zwischen Marktphasen visuell zu erkennen. Lasst uns auch Assistenten werden)

Ja, wenn es viel Rauschen gibt, können die Komponenten mit maximaler Varianz nichts aussagen. Ich habe nicht verstanden, was es mit dem zweiten Datensatz auf sich hat, aber es ist auch etwas von kozul und in seinen Videos wurde etwas über Tritment gesagt.