Decision trees are the fundamental building block of gradient boosting machines and Random Forests(tm), probably the two most popular machine learning models for structured data. Visualizing decision trees is a tremendous aid when learning how these models work and when interpreting models. Unfortunately, current visualization packages are rudimentary and not immediately helpful to the novice. For example, we couldn't find a library that visualizes how decision nodes split up the feature space. So, we've created a general package (part of the animl library) for scikit-learn decision tree visualization and model interpretation.
This post will explore how to train hidden markov models in R. The previous posts in this series detailed the maths that power the HMM, fortunately all of this has been implemented for us in the RHmm package. HMMs can be used in two ways for regime detection, the first is to use a single HMM where each state in the HMM is considered a “regime”...
なぜ価格ではなく、インクリメントなのか？
どうやったらうまくできるのかわからない...サンプルの長さも変えられる...これだけのことで大騒ぎ
解釈のしやすさ......つまり、何を解釈すればいいのか？ハイマキシム
ここで議論しているような新しい記事はないのですか？
もしよろしければ、そのリンクを教えていただけませんか？
こんにちは、まだ公開されていませんので、モデレーションを待っています。
OK、もしあなたが望むなら、私がそれを見ることができるように、私にコードを提供することができます。
私は多くのバージョンを持っているので、あなたが記事を待っている場合より良い。
そして、そこには依存性が...。
帰国子女にSMM（隠れマルコフモデル）を学習させ、10個の状態に分割し、教師なしで教えたので、勝手に違う分布に分割されました
の状態分布です。
そして、ここではリターンを州ごとにグループ化し、各行が個別の市場の状態を表しています。
一部の状態（1,4,6,8,9）は観測回数が少なすぎるため、全く考慮されない
そして今、私はシリーズの再生、つまり累積和を作ろうと思うのですが、もしいくつかの状態に何らかの傾向、つまり方向の規則性が見つかれば
累計の集計をしました。
州5と州7は、5が湾岸、7が村と一貫したパターンを持っています。
ようやく良い方向に向かい始めましたね :)
をブルートフォースして、最適なパターンを選択するだけです。
論理的な推論と偉大な推論では、有益なスキームを見つけることはできません、あまりにも多くのバリエーションがあります。ようやく良い方向に向かい始めましたね :)
を全てブルートフォースで検索し、最適なモデルを選択すれば良いのです。
論理的な推理や大推理で儲かるスキームが見つかることはない、変種が多すぎるのだしかし、面白いことに、これらの状態5と7は最も頻繁に変化し、時間的に連続ではなく、もうひとつは、それらが自分自身の間で切り替わることです))
状態遷移のグラフ
交換するとこんな感じです。赤が売り、青が買い
今、私は最適化されたパラメータに、信号の分布への依存性を加えたいと思います、私はそれを最初に行いました、見るために
尖度がある値より高ければ（それを選ぶことができる）、フラットな状況になり、同じ確率で売買できる（そして間違ったものをすべて修正することができる）。
さらに非対称性に関して、ある側面があれば、買いまたは売りのシグナルの確率はシフトする。
これは原始的なものだが、おおよそオプティマイザがターゲットを選択できる方法である
メトリクスから得る必要があるのは、（学習用サンプルで学習する）テストサンプルでの分類誤差だけです。オプティマイザでハイパーパラメータを列挙し、最も誤差の 少ないモデルを選択する。何が解釈できないかというと、テストデータの誤差を見て、そのモデルが一般化できるかどうかが分かればいいのです。
このようなくだらないことで仕事をする例をやっただけです。
問題は、最終的に選択されたモデル（実際に取引されるモデル）の解釈可能性である。
が、面白いのは、これらの状態5と7が最も頻繁に変化し、時間的に連続ではなく、また、それらの間で切り替わることである))
状態遷移表
交換するとこんな感じです。こうおつへい
RLで行う、マルコフモデルは近似が必要
問題は、出来上がったモデルの解釈可能性（実際に取引される）です。
帰納的モデルは、遺伝的プログラミングにせよ、ニューラルネットワークにせよ、原則的に解釈できない...バラバラに戻すのに時間がかかる
python と r はおそらく対応するパッケージを持っています。
木例さて、RLで全部やるには、マルコフモデルを何かで近似する必要があります。
ビタビアルゴリズムですでに10個の状態に分解されており、要するにクラスタみたいなものです。
返品をする前に価格を概算する必要があるのか、返品をしないほうがいいのか、どちらでしょうか。
ちなみに、"cmm "に手を出したい人がいたら、Rでコードと例を書いた記事を紹介します。
http://gekkoquant.com/2014/09/07/hidden-markov-models-examples-in-r-part-3-of-4/