Wie lässt sich der Beitrag eines "spezifischen" Inputs zu den NS praktisch bewerten? - Seite 5
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Im Allgemeinen überhaupt nicht.
Richtig, die Regression ist nur ein Spezialfall von NS.
Ich denke, ich werde im Internet nach einer passenden Definition/Beschreibung von Regression suchen, und bin auf diese gestoßen, die mir ein Lächeln entlockt:
(Regression; Regression) ≈ eine Rückbewegung der Libido zu einem früheren Anpassungsmodus, oft begleitet von infantilen Phantasien und Wünschen.
Ein intelligenter Mann kam vorbei und gab eine erwachsene Antwort auf meine kindische Frage.
Übrigens enthielt mein Beitrag keine Bewertung Ihrer geistigen Fähigkeiten.
Nicht nur sind Regression und NS nicht ganz dasselbe, sondern die vorgeschlagene Option ist zumindest nicht einfacher.
Sehen Sie sich die Regressionsgleichung genau an - sie übernimmt die Ergebnisse von NS und berührt nichts in NS. Schließlich ist das Thema eine Frage zu den Ergebnissen, nicht zur NS-Anordnung, oder übersehe ich etwas?
Nun, ich habe es getan, aber ich bin vom Gegenteil ausgegangen, habe keine Eingaben genommen und daraus Eingabekombinationen gemacht, und Eingaben und einige Kombinationen ausgeschlossen und mir das Ergebnis angesehen - das ist im Allgemeinen das Gleiche. Einschalten, ausschalten - was ist der Unterschied? Aufgrund der Besonderheiten der Implementierung fand ich es bequemer, sie auszuschließen.
Der Unterschied ist hausgemacht. Was vorgeschlagen wurde, ist viel reichhaltiger und insbesondere Ihr Ergebnis, nur die Minimax-Suche ist bereits fertig.
Richtig, die Regression ist nur ein Spezialfall von NS.
Worüber diskutieren Sie? Lassen Sie uns das Ergebnis von NS auswerten, das eine Reihe von Eingaben liefert.
Ich habe keine Regression als Ersatz für NS, siehe die Gleichung
Übrigens ist NS auch eine Regression. Die gleiche Abhängigkeit des aktuellen Countdowns von früheren Countdowns. Aber das ist nicht der Punkt.
Was die FAA vorschlägt, gilt für die lineare Regression, während das neuronale Netz eine nichtlineare Regression ist.
Ich schlage keine lineare Regression vor - ich weiß nicht, wie sie aussehen würde.
Nochmals zu meinem Verständnis von Linearität in der Regression. Ich unterscheide zwischen Linearität der Variablen und Linearität der Parameter. Die Nichtlinearität der Variablen wird überhaupt nicht als Schwierigkeit angesehen. Die Schwierigkeit liegt in der Nichtlinearität der Parameter, die in der Regel stochastisch sind.
Der Unterschied ist hausgemacht. Das, was ich vorschlage, ist viel umfassender.
Gut, dann gehen wir einen nach dem anderen an, ja?
Eine Regression durchführen:
Gewinn = s(1) * A0 + ... mit(n) * A(n)
Wir schätzen die Koeffizienten dieser Regression.
Sehen Sie sich die Regressionsgleichung genau an - sie übernimmt die Ergebnisse von NS und berührt nichts in NS. Schließlich ist das Thema eine Frage zu den Ergebnissen, nicht zur NS-Anordnung, oder übersehe ich etwas?
Wie "machen" wir Regression? Ich lasse den NS die Klassifizierung vornehmen. Was ist dieser "Gewinn" und woher kommen die Koeffizienten c(1),...,c(n), die zur Bewertung vorgeschlagen werden? Oder sind es nur die Gewichte meines NS? Und die ganze Regressionsgleichung ist dann mein ganzer NS in "einer Zeile" mit allen nichtlinearen Umformungen und allen versteckten Schichten als eine Gleichung umgeschrieben, die unverständlicherweise gleich was ist?
Gut, dann gehen wir der Reihe nach vor, oder?
Ich habe einen NS, der die Klassifizierung vornimmt.
Davon abgesehen - nicht berühren, tun und lassen.
Oder sind es nur meine NS-Gewichte?
Das hat nichts mit NS zu tun.
Und die ganze Regressionsgleichung ist dann alle meine NS umgeschrieben in "eine Zeile" mit allen nicht-linearen Transformationen und alle versteckten Schichten als eine Gleichung, die unklar ist, was gleich ist? richtig?
Regression hat nichts mit NS zu tun. Wir interessieren uns für das Ergebnis von NS in Form von Gewinn/Verlust und Inputs
Was ist dieser "Gewinn" und woher kommen die geschätzten Koeffizienten c(1),...,c(n)?
Nehmen wir einen NS mit n Eingaben, lassen wir ihn auf eine Stichprobe laufen und erhalten wir das Ergebnis - einen Gewinn.
Verschieben Sie die Probe und erzielen Sie wieder Gewinne. Erzielen Sie mindestens 30 Gewinne. Anschließend berechnen wir die gegebenen Koeffizienten nach der Methode der kleinsten Quadrate.
Ich lasse die NS die Klassifizierungen vornehmen.
Ich weiß es nicht, nur eine Idee, übrigens, wenn es funktioniert, ist es für jeden TS mit vielen Eingängen anwendbar.
Und wenn die Regressionsgleichung in keiner Weise mit der Arbeit von NS korreliert, warum wurde dann der Schluss gezogen, dass sich die Inputs gleich verhalten oder zumindest gleich nützlich sind, wenn sie unterschiedlich verwendet werden? Dieser Übergang bedarf zumindest einer gewissen Rechtfertigung.
Nehmen wir noch einmal einen MACD mit XYZ-Perioden und erhalten einen bedingten Koeffizienten von 0,5 und schätzen, dass er der Spardose eines jeden Handelssystems +100 Rubel hinzufügt? Und diese Schlussfolgerung soll aus nur 30 Trainingsbeispielen gezogen werden? Und mein NS hat Tausende von ihnen, und es kann widersprüchliche Beispiele geben. Und am Ende unserer Analyse werden wir einen "Außenseiter" erhalten?
Alles in allem habe ich es verstanden. Ich benötige keine weiteren Antworten. Nach einer kurzen Diskussion über die Frage, die mich interessierte, habe ich die Aufgabe in insgesamt 30 Minuten gelöst, wobei ich 3 Zeilen Code geschrieben habe, mit Ausnahme der Eingaben und ihrer Kombinationen, Ihr Vorschlag zu meiner Aufgabe ist kaum anwendbar, und zieht auf eine gute Diplomarbeit, oder sogar einen Ph.
Und ich entschuldige mich, für:
Der kluge Mann kam und gab eine erwachsene Antwort auf meine kindliche Frage).
Übrigens enthielt mein Beitrag keine Bewertung Ihrer geistigen Fähigkeiten.
Es war kein wirklicher Unfall, es ist einfach hängen geblieben. Streichen Sie es nicht durch?) Es tut mir leid. Ich bin im Allgemeinen ein friedlicher, ausgeglichener, nicht wütender, ich liebe jeden, ich habe mich unter Kontrolle, ich habe mich unter Kontrolle, ich habe mich unter Kontrolle, ich bin nicht wütend, ich liebe, ich bin ausgeglichen........)