Integrated Cloud Datalab simplifies data processing with Cloud BigQuery, Cloud Machine Learning Engine, Cloud Storage, and Stackdriver Monitoring. Authentication, cloud computation and source control are taken care of out-of-the-box. Multi-Language Support Cloud Datalab currently supports Python, SQL, and JavaScript (for BigQuery...
RFにおける予測変数の重要性の判断も、説明もなくアニーリングなどという 意味不明なものを出して（何の関係があるんだ？）
そのため、このような「曖昧な」回答が多くなっています。
議論が行われているレベルでは
ALGLIBのレベルとは、ノヴゴロド近郊の村の集団農場のレベルであることをはっきりさせておこう。このレベルが自分に合っていると繰り返し書いていますね。それで十分なのかもしれませんが、なぜ怒るのでしょうか？
アニールだの賄賂 だのという戯言を押し付けるのもいい加減にしろ。
そんなこと言わないで...
Rの ほとんどを試しましたが、このアニールが一番効果的です。
なぜGBMでなくAdaなのか、回答が抽象的で曖昧。
なぜなら、それらに限らず、試したことがあるからです。プロトコルはまだ持っています。
はい、ベストはアダですか？はい、森林との関係で5％、最大で7％です。そして、それ以上のものを知らない。
また、「オーバートレーニングの多さ」とは何でしょうか？何を言ってるんだ？オーバートレーニングに関しては、あなたのモデルがオーバートレーニングされていないことを示すあなたの投稿を思い出すことができません。
オーバートレーニングはモデルに全く依存しないのではなく、依存するのだということを、私は繰り返し説明することができます。
議論が行われているレベルでは
ALGLIBのレベル、つまり集団農場のレベル、ノヴゴロド近郊の村のレベルを明確にします。このレベルが自分に合っていると繰り返し書いていますね。それで十分なのかもしれませんが、なぜ怒るのでしょうか？
アニールだの賄賂 だのという戯言を押し付けるのもいい加減にしろ。
そんなこと言わないで...
Rのほとんどを試しましたが、このアニールが一番効果的です。
なぜGBMでなくAdaなのか、回答が抽象的で曖昧。
なぜなら、それらに限らず、試したことがあるからです。プロトコルはまだ持っています。
はい、ベストはアダですか？はい、森林との関係で5％、最大で7％です。そして、それ以上のものを知らない。
また、「オーバートレーニングの多さ」とは何でしょうか？何を言ってるんだ？オーバートレーニングに関しては、あなたのモデルがオーバートレーニングされていないことを示すあなたの投稿を思い出すことができません。
オーバートレーニングはモデルに全く依存しないのではなく、依存するのだということを、私は繰り返し説明することができます。
ビニングとブースティングの違いは何ですか？ ビニングでは、最初はフィッティングが少なく、偶然の要素が多いのですが、ブースティングでは、2番目の残骸にフィッティングし、さらに3番目の残骸にフィッティングするというように、フィッティングを繰り返しています。そして、完全なオーバーフィットに陥ってしまうのです。つまり、RFは最初からかなり "粗い "状態にできるのですが、時間がないので再確認してみますね。
私のモデルはすべて再トレーニングされています :) なぜなら、まだ恒久的なパターンが見つかっていないからです。
Alglibは、畳み込み、PCA、クラスタリング、ニューラルネットワークアンサンブル、フォレストなど、ほとんどすべての機能を持っています。
そして著者は、ニューラルネットワークなどを崇高に扱うのではなく、カシコク・回帰の通常の道具と考え、他の手法の中で一括りにしないと書いています。このような現実的なアプローチが好きです。
アニーリングなどについては、私もよくわからないのですが、すべてのモデルを評価する普遍的な方法があるのでしょうか？
叩きと自慢の違いは何ですか？ 叩きでは最初の調整が少なく、偶然の要素が強いのですが、自慢では2回目の残りで調整し、3回目で調整する、といった具合です。そして、完全なオーバーフィットに陥ってしまうのです。つまり、RFは最初からかなり "粗い "状態にできるのですが、時間がないので再確認してみますね。
私のモデルはすべて再トレーニングされています :) なぜなら、まだ恒久的なパターンが見つかっていないからです。
Alglibは、畳み込み、PCA、クラスタリング、ニューラルネットワークアンサンブル、フォレストなど、ほとんどすべての機能を持っています。
そして著者は、ニューラルネットワークなどを崇高に扱うのではなく、カシコク・回帰の通常の道具と考え、他の手法の中で一括りにしないと書いています。このような現実的なアプローチが好きです。
アニーリングなどは、すべてのモデルに適用できる普遍的な手法なのでしょうか？ すべてのモデルには独自の評価方法があり、それによって最適な方法で学習させることができるはずです。
これまで何度か、私の立場から初歩的なことを説明しようとしたことがあります。失敗しました。
カレットで2〜3ヶ月過ごせば、違う考え方、質的な違いが出てくるはずだ、とアドバイスできる。
アニーリングなどについても、すべてのモデルに適用できる普遍的な方法なのか、それとも何なのか、はっきりしません。 各モデルには独自の評価方法があるはずで、それを通じて、この特定のものを最適な方法でトレーニングできるはずです。
アニーリングはアフリカでのアニーリングで、目的・目標はほぼ同じです。ローカルな最小値ではなく、グローバルな最小値を求めることができるようにする。
ADAは分かりませんが、NSの場合はアニールが非常に良い結果を出しています。ビルトインのものはアニーリングパラメータをあらかじめ設定する必要があり、あまり好きではないので、これまでの学習結果に基づいてパラメータを変えながら手動でアニーリングしています。
HZZ ところで、アニーリングをしない複雑なNSは、一般に何も教えてくれませんね。
そうですね、でもとても優れているので、今の段階では引きずり込みません)+ 年率20%以上の収入を得ることは不可能と書いている...。まずはそのような発言から始めて、ディテールを深めていくのが常套手段でしょう :)
マキシム、タバコをやめる。他人の言葉を鵜呑みにする、他人に帰する、など。
+コメントの一部が削除されました。同じように、ガラガラヘビという 言葉の作者をファ（Fomenko）に決めつけてはいけない）。
マキシマムカ、禁煙してください。文脈を無視した発言、他人の言葉を鵜呑みにする等＋一部コメント削除。
+コメントの一部が削除されました。また、ガラガラヘビの ファ（Fomenko）の言葉の著作権を帰属させないこと）。
思ったことは口に出すと言うことです
そして、何かが出てくる...ワークフローは非人間的です。
ガラケーの間違いでした（笑)。SanSanychも以前、同じようなことを書いてましたが、ナンセンスというかなんというか
(怠け癖があり、次の仕事のアイデアが全くないため、何か新しいことを学ぼうと思いました。もちろん、もうかなり古いことかもしれませんが)RFから始めて、RFを経てPythonにたどり着きました。Pythonは私のSciLabソフトウェアと双方向で互換性がある（と言われている）ので。さて、今回はPythonのパッケージのレビューにやってきました。
合計で12万個以上のパッケージがあります。その中から、機械学習については約70名、ディープラーニングを含むニューラルネットワークについては約70名です。ルーブリックを検索してみると、他のセクションに表示されるパッケージもあるようです。
他社から直接配給されるパッケージは含まれていません。また、MoD、RF National Assembly、ADAなど、我々にとって興味深いテーマに関するパッケージもたくさんあります。
他の会社では、機械学習、ツリー、NS、ADAに関連するものなどがあります。
多くのパッケージはC/C++で作られているので、パフォーマンスを心配する必要はありません。Pythonはあくまでインターフェース（スクリプト言語）なのです。実のところRもそうだ。
全体として、面白い時間を過ごしている）。
なぜGBMではなくAdaなのか、回答には曖昧な抽象的な表現が多すぎる。
採点では、「正確さ」（正解率）を使ってモデルを評価することが非常に多い。私の考えでは、これはトレーディングモデルの評価としては最も弱く、最も不適切なものであり、避けるべきものだと思います。このスレッドで、カッパ、fスコア、loglossなど、いろいろなものを試してみることを提案しました。
RのAdaは（Rに限らずかもしれませんが）、学習時に少し変わったビルトインの分類モデル推定を使うので、「精度」と比較するとかなり優れています。
(怠け癖があり、次の仕事のアイディアが全くないため、何か新しいことを学ぼうと思ったのです。）RFから始めて、RFを経てPythonにたどり着きました。Pythonは私のSciLabソフトウェアと双方向で互換性がある（と言われている）ので。さて、パッケージレビューに来ました。
全部で12万個以上のパッケージがあります。そのうち、機械学習に関するものが約70、ディープラーニングを含むニューラルネットワークに関するものが約70です。私はルーブリックで検索したので、パッケージは他のセクションに表示されるかもしれません。
他社から直接配給されるパッケージは含まれていません。また、MoD、RF National Assembly、ADAなど、我々にとって興味深いテーマに関するパッケージもたくさんあります。
他の会社では、機械学習、ツリー、NS、ADAに関連するものなどがあります。
多くのパッケージはC/C++で作られているので、パフォーマンスを心配する必要はありません。Pythonはあくまでインターフェース（スクリプト言語）なのです。実はRもそうなんです。
全体として、面白い時間を過ごしている）。
もっとチェックする https://cloud.google.com/datalab/
AutoMLの方向性はそこでも発展している - サービスは特定のタスクのためのモデルを勝手にピックアップする
分類では、「精度」（正解率）を使ってモデルを評価することが非常に一般的です。私見では、これはトレーディングモデルの評価としては最も弱く、最も不適切であり、避けるべきものである。このスレッドで、カッパ、fスコア、loglossなど、いろいろなものを試してみることを提案しました。
RのAdaは（Rに限らずかもしれませんが）、学習時の分類モデルのビルトイン評価を少し変えて使っていて、「精度」に比べてずっと優れています。
一般的な取引では、取引期間やストップロス・レベルは全てに追加されるべきで、プログラム自体も定期的に再トレーニングを行うので、そのように評価することは難しいのですが...残念です :)