Suche nach einer Reihe von Indikatoren, die in die Eingänge des neuronalen Netzes eingespeist werden. Diskussion. Ein Instrument zur Bewertung der Ergebnisse. - Seite 9
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Ich bin nicht wirklich auf der Suche nach einer preisgünstigen Serienpackung. Es gibt bereits einen Satz von Indikatoren (d. h. eine transformierte Preisreihe), so dass die Dimensionalität dieses Satzes reduziert werden muss.
Ich empfehle, dass Sie zu diesem Zweck auch die Möglichkeiten von Co-Organisationskarten in Betracht ziehen sollten. Mit ihnen lässt sich die Dimensionalität besser reduzieren. Sie werden auch das Spektrum der Staaten hervorheben. Es gibt auch eine solche Variante der Analyse, die Analyse der unabhängigen Komponenten. Sie ist vielversprechender, aber bisher konnte ich sie noch nicht in vollem Umfang begreifen. Wenn Sie an der Analyse von unabhängigen Komponenten interessiert sind, lassen Sie es mich wissen.Hier sind einige Bücher zur Optimierung. Gerade heruntergeladen, noch heiß.
........ lässt sich scheinbar nicht verbinden. Ich habe es von http://torrents.ru.
Du hättest die Richtung ein wenig klarer machen können.Sie hätten die Richtung ein wenig klarer machen können.
"Optimierung" auf Anfrage:
http://torrents.ru/forum/viewtopic.php?t=1591908e
http://torrents.ru/forum/viewtopic.php?t=2139370e
http://torrents.ru/forum/viewtopic.php?t=1327023e
http://torrents.ru/forum/viewtopic.php?t=711214e
http://torrents.ru/forum/viewtopic.php?t=2346898e
http://torrents.ru/forum/viewtopic.php?t=2123107e
Danke , Joo. Intrigator war mein Bordbuch. :) Sehen Sie es sich an, ich meine, studieren Sie das Material.
Das schrieb mir ein befreundeter Mathematiker auf die Frage, wie man die Eingabekorrelation loswerden kann:
"Die Hauptkomponentenmethode scheint es zu sein. Hier ist eine mehr oder weniger verständliche Beschreibung: http://www.statsoft.ru/home/ textbook/modules/stfacan.html. Wie wirksam es in Ihrem Fall ist, weiß ich nicht. Aber die lineare Korrelation sollte sie gut eliminieren. "
Ich werde es mir ansehen.
PCA ist eine Datentransformation und Dimensionalitätsreduktion, d. h. nach der Datentransformation finden wir die besten neuen Eingabedaten (entsprechend dem Kriterium).
Wenn Sie nicht korrelierte Daten aus den Ausgangsdaten auswählen müssen, ist die multivariate Regression die beste Lösung. Wenn Sie beispielsweise eine Reihe von Indikatoren haben, können Sie in einem Statistikprogramm sorgfältig eine multivariate Regression durchführen und die richtige Reihe von Indikatoren finden.
Ich empfehle Ihnen auch, sich mit den Möglichkeiten von Soma-Organisationskarten zu diesem Zweck zu befassen. Mit ihnen lässt sich die Dimensionalität besser reduzieren. Sie wählen auch die Reihe der Staaten aus. Es gibt auch eine solche Variante der Analyse, die Analyse der unabhängigen Komponenten. Sie ist vielversprechender, aber bisher konnte ich sie noch nicht in vollem Umfang begreifen. Wenn Sie an der Analyse von unabhängigen Komponenten interessiert sind, lassen Sie es mich wissen.
Selbstorganisationskarten werden in Betracht gezogen, wenn die PCA fehlschlägt.
Ich habe von der unabhängigen Komponentenanalyse gehört, habe aber nicht verstanden, was sie im Einzelnen ist.
Jetzt plane ich, PCA auf der Grundlage meiner eigenen Matrixbibliothek zu implementieren.
Die Berechnung wurde in Excel durchgeführt.
Schwierig :)
die Berechnung wurde in Excel durchgeführt.
Schwierig :)
Das ist eine andere Sache... Ich ertappe mich bei dem Gedanken, dass ich begonnen habe, in meinem Kopf Stärkeberechnungen in MQL5.... zu programmieren. :)
Ich muss es also falsch verwendet oder zubereitet haben.
Ich selbst habe mit Bildkomprimierung gearbeitet. Manchmal ist der Fehler gleich Null, manchmal nicht, je nach dem Grad der Kompression (Anzahl der Hauptkomponenten) und der Informativität der Eingaben.
Versuchen Sie es mit einfachen Beispielen.
Funktioniert hervorragend bei Attraktoren :) Ich habe es nicht mit Bildern probiert. Ich denke, die Frage ist die Struktur der Reihe. Ich habe es nicht vorverarbeitet.
Ich stimme mit iliarr überein. Sie werden einen Anfall bekommen.