トレーディングにおける機械学習：理論、モデル、実践、アルゴトレーディング - ページ 1259 1...125212531254125512561257125812591260126112621263126412651266...3399 新しいコメント Forester 2019.01.16 16:43 #12581 つまり、20の予測変数があったとして、ベイズが過少訓練すれば、何が出てくるかわからない。 Forester 2019.01.16 16:45 #12582 マキシム・ドミトリエフスキーいまいちピンとこない、ここではっきりさせるべき https://habr.com/ru/post/276355/ 応用範囲が広いので、具体的にどう使うかは別問題ですが夕方から読みます Кеша Рутов 2019.01.16 17:07 #12583 マキシム・ドミトリエフスキーあなたと話すことは何もない あなたの心理状態を見れば わかるわ あなたは子供か ただ... 忘れてちょうだい"私たち "って、あなたのこと？まずは仕事を探せ、その年齢で親の肩に座るのはもったいない。 Forester 2019.01.16 21:22 #12584 マキシム・ドミトリエフスキーいまいちピンとこない、ここではっきりさせるべき https://habr.com/ru/post/276355/ 応用範囲が広いので、具体的にどう使うかは別問題ですが 第2部の記事の最下段。ドロップアウトは、ベイズ主義の廉価版と見ることができ、非常にシンプルです。このアイデアは、前回の記事の最後に紹介したアンサンブルと同じアナロジーに基づいています。今度は、それを手に取り、ランダムに数個のニューロンをちぎって脇に置くと想像してください。このような操作を1000回ほど繰り返すと、それぞれ微妙に異なる1000個のネットワークがランダムにできあがります。その予測値を平均化すると、ランダムな偏差がところどころで補い合い、実際の予測値を出していることがわかる。ここで、ベイジアンネットワークがあり、その重みのセットを不確実性から1000回取り出したとすると、同じアンサンブルでも微妙に異なるネットワークが出来上がります。 ベイズアプローチの優れた点は、そのランダム性をコントロールしながら利用できることです。.... これは、実際には、次元ネットワークがドロップアウトネットワークよりも、それほど差はないものの、良い結果をもたらすという事実に通じています。 ドロップアウトがかっこいいのは、もちろん、とてもシンプルだからです。 すなわち、ドロップアウトを伴う深層NSはベイジアンネットと同等である。そしてドロップアウトは多くのパッケージに入っているので、まずはそれを使ってプレディクター/ターゲットの魚を検索してみましょう。そして、ベイズで結果を改善するようにします。Vladimir Perervenkoの論文ではドロップアウトが使用されており、それを元に実験することが可能である。 実験してみましたが、予測因子に関する突破口は見つかりませんでした。 しかし、そこから1000個のニューロンを落とさなければならないほど深いネットワークは作っていません。N-100-100-100-1（401ニューロン）以上は試したことがない。つまり、100は削除されても、1000は削除されないということです。1000個取り除くには、4〜1万個のニューロンを持つネットワークが必要で、おそらくカウントするのに長い時間がかかるでしょう。 1000本の森でも同じような結果になる可能性がありますし、NSよりもずっと速くカウントされるでしょう。 Yuriy Asaulenko 2019.01.16 22:07 #12585 エリブラリウス N-100-100-100-1（401ニューロン）以上は試したことがない。そんなモンスターをまともに鍛えられるわけがない。イマイチ、もっとシンプルなNSが必要なんです。100ニューロンまでのどこか。 Maxim Dmitrievsky 2019.01.17 04:10 #12586 エリブラリウス 第2部の記事の最下段。すなわち、ドロップアウトのある深いNSは、ベイジアンネットワークに類似している。そしてドロップアウトは多くのパッケージに入っているので、まずはそれらを使ってそのプレディクター/ターゲットで魚を検索してみましょう。そして、ベイズで結果を改善するようにします。Vladimir Perervenkoの記事では、ドロップアウトが使用され、あなたはそれらの基礎に実験を行うことができます。 実験してみましたが、私の予想では突破口は見つかりませんでした。 しかし、そこから1000個のニューロンを落とさなければならないほど深いネットワークは作っていません。N-100-100-100-1（401ニューロン）以上は試したことがない。つまり、100は削除されても、1000は削除されないということです。1000個取り除くには、4〜1万個のニューロンを持つネットワークが必要で、おそらくカウントするのに長い時間がかかるでしょう。 1000本の森でも同じような結果になり、NSよりずっと速くカウントされる可能性があります。ああ、どうだろう、いくら木・林でもアクラシは成長を止め、バラストとして横たわっているだけで、何も改善されないのでは。落とすか落とさないかは、命取りです。 ベイズとドロップアウトの比較は、私見では粗雑だが、まだあまり知識がないので反論はしない、たぶんそうだろう Forester 2019.01.17 06:02 #12587 マキシム・ドミトリエフスキー ベイズとドロップアウトの比較は、私見では粗雑だが、まだあまり知識がないので反論はしない、たぶんそうだろう比較したのはこの記事の筆者であり、私ではない。彼は、この記事を別の大きなものから書き、その上で実験を行った。つまり、この比較はどうやらこの手法の開発者が行っているようだ。 Forester 2019.01.17 06:06 #12588 マキシム・ドミトリエフスキーああ、どうだろう、いくら木・林でもアクラシは成長を止め、バラストとして横たわっているだけで、何も改善されない。落としても落としてもハンカチの死骸。 1000本の木で森を作るなら、各森に1%のデータを供給すべきだろう、つまり0.1ではなくr=0.01だ...推奨樹種100本の森で推奨される0.6。 Forester 2019.01.18 20:59 #12589 Alglibの森で曖昧なコードを見つけたんだ。dataanalysis.mqhにあるクロスエトロピーの計算機能のフルコード。 //+------------------------------------------------------------------+//| Average cross-entropy (in bits per element) on the test set |//| INPUT PARAMETERS: |//| DF - decision forest model |//| XY - test set |//| NPoints - test set size |//| RESULT: |//| CrossEntropy/(NPoints*LN(2)). |//| Zero if model solves regression task. |//+------------------------------------------------------------------+ static double CDForest::DFAvgCE(CDecisionForest &df,CMatrixDouble &xy, const int npoints) {//--- create variables double result=0; int i=0; int j=0; int k=0; int tmpi=0; int i_=0;//--- creating arrays double x[]; double y[];//--- allocation ArrayResizeAL(x,df.m_nvars); ArrayResizeAL(y,df.m_nclasses);//--- initialization result=0; for(i=0;i<=npoints-1;i++) { for(i_=0;i_<=df.m_nvars-1;i_++) x[i_]=xy[i][i_]; //--- function call DFProcess(df,x,y); //--- check if(df.m_nclasses>1) { //--- classification-specific code k=(int)MathRound(xy[i][df.m_nvars]); tmpi=0; for(j=1;j<=df.m_nclasses-1;j++) { //--- check if(y[j]>(double)(y[tmpi])) tmpi=j; } //--- check if(y[k]!=0.0) result=result-MathLog(y[k]); else result=result-MathLog(CMath::m_minrealnumber); } }//--- return result return(result/npoints); } 赤で示したコードは、何も使用されていないもの(tmpi)を考慮しています。では、なぜ収録されているのでしょうか？ 何かが欠けているか、コードが完全にクリーンアップされていないかのどちらかです。 一般的には、1本の木を検索したいから、この機能に手を出し始めた。そして、forestの木の本数＝1としたところ、すべての誤差が0から1の間にあり、この100から300＋の誤差が発生することがわかりました。 クロスエントロピーを理解している人はいますか？ - コードが正しいのか、それとも何かが元に戻っているのか？ウィキペディアに よると、次のようになるはずです。 Machine learning in trading: String comparison Function templates Maxim Dmitrievsky 2019.01.18 21:13 #12590 catbustと比較してみました。問題なく返ります。テストでは通常>0.5です。まあ、いつも通りです。 明日、計算を見てみます。もしかしたら、デバッグ用のコードが残っているかもしれません。 一般的に、この指標は、早期休憩などに使われるものではないので、ここでは役に立たない...結果的に情報不足である。分類ミスを取られ、それっきり 1...125212531254125512561257125812591260126112621263126412651266...3399 新しいコメント 理由: キャンセル 取引の機会を逃しています。 無料取引アプリ 8千を超えるシグナルをコピー 金融ニュースで金融マーケットを探索 新規登録 ログイン スペースを含まないラテン文字 このメールにパスワードが送信されます エラーが発生しました Googleでログイン WebサイトポリシーおよびMQL5.COM利用規約に同意します。 新規登録 MQL5.com WebサイトへのログインにCookieの使用を許可します。 ログインするには、ブラウザで必要な設定を有効にしてください。 ログイン/パスワードをお忘れですか？ Googleでログイン
いまいちピンとこない、ここではっきりさせるべき
https://habr.com/ru/post/276355/
応用範囲が広いので、具体的にどう使うかは別問題ですが
夕方から読みます
あなたと話すことは何もない あなたの心理状態を見れば わかるわ あなたは子供か ただ... 忘れてちょうだい
"私たち "って、あなたのこと？まずは仕事を探せ、その年齢で親の肩に座るのはもったいない。
いまいちピンとこない、ここではっきりさせるべき
https://habr.com/ru/post/276355/
応用範囲が広いので、具体的にどう使うかは別問題ですが
ベイズアプローチの優れた点は、そのランダム性をコントロールしながら利用できることです。
....
これは、実際には、次元ネットワークがドロップアウトネットワークよりも、それほど差はないものの、良い結果をもたらすという事実に通じています。
ドロップアウトがかっこいいのは、もちろん、とてもシンプルだからです。
すなわち、ドロップアウトを伴う深層NSはベイジアンネットと同等である。そしてドロップアウトは多くのパッケージに入っているので、まずはそれを使ってプレディクター/ターゲットの魚を検索してみましょう。そして、ベイズで結果を改善するようにします。Vladimir Perervenkoの論文ではドロップアウトが使用されており、それを元に実験することが可能である。
実験してみましたが、予測因子に関する突破口は見つかりませんでした。しかし、そこから1000個のニューロンを落とさなければならないほど深いネットワークは作っていません。N-100-100-100-1（401ニューロン）以上は試したことがない。つまり、100は削除されても、1000は削除されないということです。1000個取り除くには、4〜1万個のニューロンを持つネットワークが必要で、おそらくカウントするのに長い時間がかかるでしょう。
1000本の森でも同じような結果になる可能性がありますし、NSよりもずっと速くカウントされるでしょう。
N-100-100-100-1（401ニューロン）以上は試したことがない。
そんなモンスターをまともに鍛えられるわけがない。イマイチ、もっとシンプルなNSが必要なんです。100ニューロンまでのどこか。
第2部の記事の最下段。
すなわち、ドロップアウトのある深いNSは、ベイジアンネットワークに類似している。そしてドロップアウトは多くのパッケージに入っているので、まずはそれらを使ってそのプレディクター/ターゲットで魚を検索してみましょう。そして、ベイズで結果を改善するようにします。Vladimir Perervenkoの記事では、ドロップアウトが使用され、あなたはそれらの基礎に実験を行うことができます。
実験してみましたが、私の予想では突破口は見つかりませんでした。しかし、そこから1000個のニューロンを落とさなければならないほど深いネットワークは作っていません。N-100-100-100-1（401ニューロン）以上は試したことがない。つまり、100は削除されても、1000は削除されないということです。1000個取り除くには、4〜1万個のニューロンを持つネットワークが必要で、おそらくカウントするのに長い時間がかかるでしょう。
1000本の森でも同じような結果になり、NSよりずっと速くカウントされる可能性があります。
ああ、どうだろう、いくら木・林でもアクラシは成長を止め、バラストとして横たわっているだけで、何も改善されないのでは。落とすか落とさないかは、命取りです。
ベイズとドロップアウトの比較は、私見では粗雑だが、まだあまり知識がないので反論はしない、たぶんそうだろう
ベイズとドロップアウトの比較は、私見では粗雑だが、まだあまり知識がないので反論はしない、たぶんそうだろう
比較したのはこの記事の筆者であり、私ではない。彼は、この記事を別の大きなものから書き、その上で実験を行った。つまり、この比較はどうやらこの手法の開発者が行っているようだ。
ああ、どうだろう、いくら木・林でもアクラシは成長を止め、バラストとして横たわっているだけで、何も改善されない。落としても落としてもハンカチの死骸。
Alglibの森で曖昧なコードを見つけたんだ。dataanalysis.mqhにあるクロスエトロピーの計算機能のフルコード。
//+------------------------------------------------------------------+
//| Average cross-entropy (in bits per element) on the test set |
//| INPUT PARAMETERS: |
//| DF - decision forest model |
//| XY - test set |
//| NPoints - test set size |
//| RESULT: |
//| CrossEntropy/(NPoints*LN(2)). |
//| Zero if model solves regression task. |
//+------------------------------------------------------------------+
static double CDForest::DFAvgCE(CDecisionForest &df,CMatrixDouble &xy,
const int npoints)
{
//--- create variables
double result=0;
int i=0;
int j=0;
int k=0;
int tmpi=0;
int i_=0;
//--- creating arrays
double x[];
double y[];
//--- allocation
ArrayResizeAL(x,df.m_nvars);
ArrayResizeAL(y,df.m_nclasses);
//--- initialization
result=0;
for(i=0;i<=npoints-1;i++)
{
for(i_=0;i_<=df.m_nvars-1;i_++)
x[i_]=xy[i][i_];
//--- function call
DFProcess(df,x,y);
//--- check
if(df.m_nclasses>1)
{
//--- classification-specific code
k=(int)MathRound(xy[i][df.m_nvars]);
tmpi=0;
for(j=1;j<=df.m_nclasses-1;j++)
{
//--- check
if(y[j]>(double)(y[tmpi]))
tmpi=j;
}
//--- check
if(y[k]!=0.0)
result=result-MathLog(y[k]);
else
result=result-MathLog(CMath::m_minrealnumber);
}
}
//--- return result
return(result/npoints);
}
赤で示したコードは、何も使用されていないもの(tmpi)を考慮しています。では、なぜ収録されているのでしょうか？
ウィキペディアに よると、次のようになるはずです。何かが欠けているか、コードが完全にクリーンアップされていないかのどちらかです。
一般的には、1本の木を検索したいから、この機能に手を出し始めた。そして、forestの木の本数＝1としたところ、すべての誤差が0から1の間にあり、この100から300＋の誤差が発生することがわかりました。
クロスエントロピーを理解している人はいますか？ - コードが正しいのか、それとも何かが元に戻っているのか？
catbustと比較してみました。問題なく返ります。テストでは通常>0.5です。まあ、いつも通りです。
明日、計算を見てみます。もしかしたら、デバッグ用のコードが残っているかもしれません。
一般的に、この指標は、早期休憩などに使われるものではないので、ここでは役に立たない...結果的に情報不足である。分類ミスを取られ、それっきり