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 1935

新しいコメント
 
mytarmailS:

1.それから、私はまだ理解していない

3.変換後に相関のある特徴量が存在できない。そう、他の構造（属性）に融合していると言えるが、すでに冗長性なし

4.

はすべて1つの式なので、その中でコメントすることはできません ))))

1.ここで明確でないのは，再現する方法を知っている予測変数があり，それをある規則に従って変換し，変換中に作られたある規則に従って計算された新しい予測変数が作られ，それがどんな初期サンプルにも適用できることです．そこで、これらの結果のルールを別のファイルに保存して、ターミナルに新しいバーが 現れたときに文字列を変換する必要があります - つまり、Rからの自律性が必要なのです。

3.変換前は高い相関があり、結果的に大きく減らしたと言うことです。合併するかどうかは、分析が必要です。

4.私のRは悪態をつかず、すべてうまくいくのですが、質問の本質 - モデル構築とクラスタリングは関係ないのです。

 
mytarmailS:

ここでは、1つのumapコンポーネントをダウンロードし、2500の機能を1つの行に圧縮しています。

考えてみてください。私は2500の特徴量に対して、+-10%の損失でアルゴリズムを説明しました。

では、これらのコンポーネントをどのようにすればアンロードできるのか教えてください :)

 
Aleksey Vyazmikin：

1.ここで明確でないのは，再生する方法がわかっている予測変数があり，それをある規則に従って変換し，新しい予測変数を得ることです．この予測変数は，変換中に現れた特定の規則に従って計算され，どのような初期サンプルにも適用することができます．そこで、これらの結果のルールを別のファイルに保存して、ターミナルに新しいバーが 現れたときに文字列を変換する必要があります - つまり、Rからの自律性が必要なのです。

3.変換前は高い相関があり、結果的に大きく減らしたと言うことです。合併するかどうかについては......分析する必要がありますね。

4.私のRは悪態をつかず、すべてうまくいくのですが、質問の本質 - モデル構築とクラスタリングは関係ないのです。

1.それならもっとはっきり言ってくれ、なぜならルール、ルールは変換であって、ルールでない、ルールはif then else ...である。

学習されたモデルがpredict関数を通過すると，モデルの出力が得られます。

4.関連性がないのですが、何を見ればいいのでしょうか？

 
Aleksey Vyazmikin：

そこで、これらのコンポーネントをアンロードする方法を教えてください :)


PR <- predict(um , X)

PR <- predict( model , new data or whatever)

 
mytarmailS:

1.まあ、それからもっと明確に話して、なぜならルール、ルールは変換であり、ルールではない、ルールはif then else ....

学習したモデルをpredict関数で実行し、モデルの出力を得る。

4.関係ない。では、何を調べればいいのだろう？

1.同義語のpredictor/features/rulesがあり、あるルールを別のルールに変換し、ルール1からルール2を取得するための変換ロジックが必要です。:)

4.wikiにはそう書いてあるんだけどね。"次元削減は通常、k-nearest neighbor 法を適用する前に行わ れます。"ここで私は、クラスタリングは、結果の次元を一般化するために、新しい予測因子/規則に対して適用されるべきであり、あまり多くなりすぎないように理解しました...

mytarmailS:


PR <- predict(um , X)

PR <- predict( model , new data or whatever)

また、これをどのような形式でファイルに保存すればよいのでしょうか。

 
Aleksey Vyazmikin：

1.予測因子/機能/規則の同義語があり、ある規則を別の規則に変換し、規則1から規則2を取得するための変換ロジックが必要なのです。:)

水槽の中の人たちへ!!!

同義語は、兆候/特徴/予測 ...

指示は ルールを含むあらゆる ものになり得ますが、ルールは何にもなり 得ません。

価格はサインかもしれないが、価格はルールではない！ 重要でないものは何か？

関数は記号かも しれないが、関数は規則ではない。特定の規則は関数に基づいているかもしれないが、これは同じものではない！！！。

数学的変換は 2+2の符号に なり得るが、2+2は規則ではなく、 数学的変換である。何が理解されていないのか？

そして、数学的変換をルールと呼び、関数をルールと呼び、私があなたを理解していないことに驚くと、私は緊張し、また、あなたの投稿を3回読み、あなたの言いたいことを理解しようとすると、私は緊張するのです。そして、「もっとはっきりしろ」と言っても反論されると、「なんでこんなに必要なんだろう」と思うようになり......。


アレクセイ・ヴャジミキン

4.wikiにはこう書いてある。"次元削減は通常、k-nearest neighbor 法を適用する前に行われる"とありますが、ここでは、得られた次元を一般化するために、新しい予測因子/規則に対してクラスタリングを適用し、その数が多すぎないようにする必要があると理解しています...」と。

次元の呪い、特に赤で強調され、大きな文字で書かれているのを読む。


アレクセイ・ヴャジミキン

どのような形式でファイルに保存すればよいのでしょうか？

どのようなフォーマットが必要ですか？

 

これはExpertのもので、先週のニューロビットコイン予測、最初の画面はフィルターなし、2番目は同じだが「確信」フィルター40あり。
ユーロはこの品質にはならないが、それに近いものだ。



 
mytarmailS:

水槽の中の人たちへ!!!

同義語は、兆候/特徴/予測 ...

指示は ルールを含むあらゆる ものになり得ますが、ルールは何にもなり 得ません。

価格はサインかもしれないが、価格はルールではない！ 重要でないものは何か？

関数は記号かも しれないが、関数は規則ではない。関数の上に特別な規則が作られるかもしれないが、これは「！！」と同じではない。

数学的変換は 2+2の符号に なり得るが、2+2は規則ではなく、 数学的変換である。何が理解されていないのか？

そして、数学的変換をルールと呼び、関数をルールと呼び、私があなたを理解していないことに驚くと、私は緊張し、また、あなたの投稿を3回読み、あなたの言いたいことを理解しようとすると、私は緊張します。それに、「もっとはっきりしろ」と言っても、反論が始まると、「必要なのか」と思ってしまう...。


次元の呪いを 読む、赤と大文字で強調しました。


どっちがいい？

それはすべて個人の認識のレトリックです。

csvのような読みやすい形式で保存する必要があります。

 

このパイソン、魅力的なんですよ。攪拌をしなければならないのです。書いています。

tmpIn=In
tmpOut=Out
I=np.arange(len(Out))
np.random.shuffle(I)
for i in range(len(Out)):
  In[i]=tmpIn[I[i]]
  Out[i]=tmpOut[I[i]]

ガラクタを出している。InとOutをループさせる前にリセットすると、うまくいくんです。逐一確認することができた。

 
Aleksey Vyazmikin：

1.すべては個人の認識の レトリックです。

2.csv などの読みやすい形式で保存します。

1.くそったれアレクセイ、お前の町の教師がみんな 個性的な認識を持って いたら、ある者は「B」を「zyu」とし、別の者は「69」（個性的）とするだろ。とか、もう一人は69とか、やっぱり読めないんだなって実感しますよね!!!私はあなたの言うことを読む、私は理解できない、私は緊張する、あなたは私が理解できないので、質問の答えが得られない、時間は無駄、無駄、この愚かな個性の認識から誰が良くなったのですか？

そして、何があなたを妨げているのでしょうか？

ロールシャッハ：

このパイソンの面白いところ。ミキシングをしなければならない。しています。

ガラクタを出している。InとOutのサイクルの前にリセットしたら、使えるようになった。逐一確認することができます。

このパイソン、何に使うんだ？

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