ニューラルネットワークの入力に投入する指標群を見つけること。ディスカッションを行います。結果を評価するためのツールです。 - ページ 9

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lea >> :

価格シリーズのラップはあまり求めていない。すでに指標の集合（すなわち変換された価格系列）があるので、この集合の次元を減らす必要がある。


そのためには、ソーマ・オルガナイゼーション・マップの可能性も検討されることをお勧めします。これにより、次元をより小さくすることができます。また、州の配列も強調されます。また、独立成分分析という分析もある。もっともっと期待できるのですが、今のところ完全には把握しきれていません。独立成分の分析に興味があれば - 知らせてください。
 
joo >> :

最適化に関する本をいくつか紹介します。ダウンロードしたばかりで、まだ暑い。

....................................添付できないようです。http://torrents.ru から入手しました。


もう少し方向性を明確にしてもよかったのでは？
 
IlyaA >> :
もう少し方向性を明確にしたほうがよかったのでは？

オンデマンドで「最適化」。


http://torrents.ru/forum/viewtopic.php?t=1591908e

http://torrents.ru/forum/viewtopic.php?t=2139370e

http://torrents.ru/forum/viewtopic.php?t=1327023e

http://torrents.ru/forum/viewtopic.php?t=711214e

http://torrents.ru/forum/viewtopic.php?t=2346898e

http://torrents.ru/forum/viewtopic.php?t=2123107e

 

joo さんありがとうございます。イントリゲーターは私のボードブックでした。:)チェックするというか、資料を勉強するというか。

 

これは、数学者の友人が、「入力の相関をなくすにはどうしたらいいか」という質問に対して書いたものです。

"主成分法 "がそれのようです。http://www.statsoft.ru/home/ textbook/modules/stfacan.html を参照してください。あなたの場合、どの程度効果があるのかはわかりません。しかし、線形相関はそれをうまく排除するはずです。"

調べてみるよ。

 

PCAはデータ変換と 次元削減であり、すなわちデータ変換後に（基準にしたがって）最適な新しい入力データを見つける。

初期データから非相関のデータを選択する必要がある場合は、多変量回帰がルールとなる。例えば、指標のセットがあれば、統計ソフトで多変量回帰を丁寧に行い、適切な指標のセットを見つけることができます。

 
IlyaA писал(а)>>

また、そのためにソーマ・オルガナイゼーション・マップの可能性を調べることもお勧めします。その方が、より次元が低くなります。また、州の配列も選択することになる。また、独立成分分析という分析もある。だいぶ期待できるのですが、今のところ思い切り屈服していません。独立成分の分析に興味があれば - 知らせてください。

自己組織化マップは、PCAが失敗した場合に検討されます。

独立成分分析という言葉は聞いたことがあるが、具体的にどのようなものか理解していない。

現在は、自作の行列ライブラリをベースにPCAを実装する予定です。

IlyaA さんが書き込みました >>1

計算はエクセルで行いました。

タフであること :)

 
lea >> :
IlyaA さんが書き込みました(・A・)>>。

計算はエクセルで行いました。

タフであること :)

それはまた別の話ですが...。MQL5で強度計算を頭の中でプログラミングするようになったのか...と、自分を追いつめています。:)

 
TheXpert >> :

だから、使い方を間違えたり、準備したりしたんでしょうね。

私自身、画像圧縮の仕事をしたことがあります。圧縮の度合い（主成分の数）と入力の情報量によって、誤差がゼロになることもあれば、そうでないこともある。

簡単な例で試してみてください。

アトラクターに最適です :)写真では試していません。問題は、列の構造だと思うんです。前処理をしていない。

 
joo >> :

iliarrさんに賛成です。フィットしそうだ。

フィッティングせずにバリエーションを提案しました。フィッティングとは、テストセットへの調整を意味しますが、ここでは完成したシステムをその上でテストしているだけなのです。使いたくなければ使わなければいい、それはあなたの自由です。
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