Обучение с подкреплением является одной из наиболее активно развивающихся областей, связанных с созданием искусственных интеллектуальных систем. Оно основано на том, что агент пытается максимизировать получаемый выигрыш, действуя в сложной среде с высоким уровнем неопределенности. Дается исчерпывающее и ясное изложение идей...
クロスエントロピーを求めるには、まず2つの事象の条件付きエントロピーを求める必要があり、それを今やっているのだが......。
そして、フィードバックでモデルが動作する瞬間にモデルエントロピーの推定が必要となる。シグナルを発行したことで、このシグナルのエントロピーを計算し、結論を導き出すことができるのです。信号のエントロピーが増大した。まあ、くそったれ、落ちたもんだ、これが俺たちの蒸気機関車だ・・・。
トレンドトレードの場合 - はい、その通りです。マイケル、もっと早く行こうよ、僕の義父はすでにFXのお金のラッシュで僕の顔に拳をねじ込んでいるから、エントロピー／非エントロピーに集中することを許してくれないんだ......。
クロスエントロピーを求めるには、まず2つの事象の条件付きエントロピーを求める必要があり、それを今やっているのだが......。
私とは別のクロスエントロピーをお持ちのようで、お役に立てないようです。自転車も持っていますが、どちらがいいかは議論しません。）
Rのパッケージに目を通したところ、https://cran.r-project.org/web/packages/EMVC/EMVC.pdf、エントロピーとクロス・エントロピーの両方を求め、予測因子をフィルタリングするのがよさそうです。
私は情報理論を勉強したことはありませんが、Rでエントロピーを扱った経験があります。
基本的にエントロピーが高いほど、データにはカオスが多いということになる。エントロピーが大きい予測器は、むしろターゲットとの関連性が低い。逆に、エントロピーが低いということは、予測因子と予測因子が容易に識別できることを示す。
非エントロピーはエントロピーの逆で、エントロピーに比べて新しい知識をもたらさない、ただ便宜上導入されたものです。予測器のエントロピーが大きければ、非エントロピーは小さくなる。エントロピーが小さければ、非エントロピーが大きいということです。熱と冷気、光と闇などと同じで、一方が他方にシームレスに流れ込んでいくのです。
しかし、それだけでなく、クロスエントロピーの存在もあるのです。これは、2つの予測因子を合わせたものがターゲットにどのように関係しているかということで、クロスエントロピーが高いと悪く、低いと良いということです。機械学習では、エントロピーの高い2つの予測器を一緒に使うと、クロスエントロピーが低くなることがよくあります。それぞれの予測変数が単独ではターゲットとの関連性が低くても（両方ともエントロピーが高い）、一緒になれば正鵠を射ることができる（クロスエントロピが低い）のです。そのため、単純に各予測子のエントロピーを個別に測定し、その推定値に従って集合を選択することはできない。クロスエントロピーの低い予測因子全体を選択する必要がありますが、例えば、個々のエントロピーがどうなっているかは見ません。
以下はその例です。
1) エントロピーの高い予測器。ターゲティングクラスを予測する方法は全くない。
2) エントロピーの低い予測器。よく見ると、予測変数の値が0から0.25、もしくは0.4以下であれば、クラス値＝1である。それ以外の場合は、class = 2 とする。これはMOで使うにはとても便利な予測ツールです。
3) 2つの予測変数があり、それぞれが高いエントロピーを持ち、モデルは最初の予測変数のみ、または2番目の予測変数のみを使用してターゲットを予測することは決してできない。しかし、それらを一緒に描くことによって（X軸は1番目の値、Y軸は2番目の値）、それらが一緒にターゲットのクラスについて非常に良い情報を与えることがすぐにわかります（両方の予測変数が同じ符号＝クラス1、異なる符号＝クラス2）。クロスエントロピーの低い例です。
主要部品だけかな？
http://padabum.com/d.php?id=223567
さよか
よみきり
http://padabum.com/d.php?id=223567
さよか
読書再開・・・いつ終わるんだろう？
本をありがとうございました。
いいえ、インストールプロセスとのこのようなリンクはダウンロードされません））。
本をありがとうございました。
いいえ、インストールプロセスとのこのようなリンクはダウンロードされません））。
インストールすることなく、すべて正常にダウンロードされています。
pdfが空白の場合、djvuに変換して送信することができます。主要部品だけかな？
主成分はターゲティング解析を行わずに算出しています。主成分を見つけることは可能だが、それが正しいターゲットの予測に有用かどうかは事前に分からない。
そして、クロスエントロピーは特定のターゲットとの関係で計算することができ、その結果、どの予測変数が邪魔で削除すべきかが分かります。
EMCVパッケージを試してみたかった、もっと前から気づいていればよかった、うまくいったら、後日ここに使用例を載せますね。
何の設定もなく、すべて正常にダウンロードできています。
すみません、間違って「ダウンロード」ボタンを押してしまい、exeがあります。
All is OK.
すみません、「ダウンロード」ボタンを間違えて押してしまいました。いいんです。
ただの広告ボタンです、海賊版サイトにはもっと経験を積むべきでしょう ))