알겠습니다. 반나절의 시간을 가집니다. 계산을 스케치해 보겠습니다. 그러나 문제는 개별 기능 구현의 작은 뉘앙스에 있을 수 있으므로 자신의 도구에서 직접 확인하는 것이 좋습니다. 예를 들어 ZZ 표시"카테고리 보기"에서 오른쪽으로 한 바씩 이동할 수 있습니다. ZZ 무릎이 있는 곳으로 이동하지 않았습니다.거기에서 도함수 ZZ 의 부호의 표시기 변경으로 끝납니다. 글쎄, 다른 많은 함정. 학습률이 높을수록 더 정확합니다. 가장 중요한 것은 표시가 엿보이지 않고 대상이 엿봐야한다는 것입니다. 이것이 본질입니다. 그러나 사실은 남아있고, 특히 ZZ(기울기)는 당장의 표적이 되어 미래를 내다보는 추세와 현시점에서 이상적인 위치의 방향을 보여주고 있다.
직접 말하십시오. 오늘은 일요일이고 서두를 곳이 없으며 모든 곳에 진실이 있습니다. 나는 당신의 방법이 근본적인 이유가 있는 꽤 좋은 방법인 스트레이트 샬롯이라고 생각하지 않습니다.
뭐라고 말해야 할까요? 나는 "나의"방법에 대해 이야기하지 않았습니다.
당신은 뭔가에 대해 웃고 있으므로 나에게 이야기하면 함께 웃을 것입니다.
고마워, 난 이미 웃었어
고마워, 난 이미 웃었어
계산 결과를 보는 것이 바람직합니다.
알겠습니다. 반나절의 시간을 가집니다. 계산을 스케치해 보겠습니다. 그러나 문제는 개별 기능 구현의 작은 뉘앙스에 있을 수 있으므로 자신의 도구에서 직접 확인하는 것이 좋습니다. 예를 들어 ZZ 표시 "카테고리 보기"에서 오른쪽으로 한 바씩 이동할 수 있습니다. ZZ 무릎이 있는 곳으로 이동하지 않았습니다. 거기에서 도함수 ZZ 의 부호의 표시기 변경으로 끝납니다. 글쎄, 다른 많은 함정. 학습률이 높을수록 더 정확합니다. 가장 중요한 것은 표시가 엿보이지 않고 대상이 엿봐야한다는 것입니다. 이것이 본질입니다. 그러나 사실은 남아있고, 특히 ZZ(기울기)는 당장의 표적이 되어 미래를 내다보는 추세와 현시점에서 이상적인 위치의 방향을 보여주고 있다.
좋아, 반나절의 자유 시간이있을 것입니다 ..
R에서는 3분 안에 완료할 수 있으므로 Sanych가 정말 증명을 원하면 이 3분을 보낼 수 있습니다.
이 "3분" 동안 무엇을 해야 하는지 이해하고 계십니까? 이해가 되었다면 처음부터 속도를 높이고 편집하지 않고도 0에서 3분 만에 하는 camtasia로 비디오를 녹화하십시오.
이 "3분" 동안 무엇을 해야 하는지 이해하고 계십니까? 이해가 되었다면 처음부터 속도를 높이고 편집하지 않고도 0에서 3분 만에 하는 camtasia로 비디오를 녹화하십시오.
여기...
순수한 정현파가 예측 가능하고 두 경우 모두 모델이 오류 없이 예측하기 때문에 정현파에 노이즈를 추가했습니다.
make. sin <- function(){
t <- seq( 0 , 50 , 0.1 )
s <- sin (t)
return (s)
}
S <- make. sin ()
noise <- rnorm(length(S))
S <- (S+noise)+ 1000
# х енкель для создания скользящего окна
hankel <- function(data, r= 5 ) {
do .call(cbind,
lapply( 0 :(r- 1 ),function(i) { data[(i+ 1 ):(length(data)-(r- 1 -i))]}))}
S <- hankel(S)
# делаем зиг и целевую с него
library (TTR)
make.zz <- function(ch= 0.2 ){
zz <- ZigZag(S[,ncol(S)], change = ch, percent = T, retrace = F, lastExtreme = T)
n <- 1 :length(zz);
for (i in n) { if (is.na(zz[i])) zz[i] = zz[i- 1 ]}
dz<-c(NA,diff(zz))
sig<-ifelse(dz> 0 , 1 , ifelse(dz< 0 , 0 , NA))
return (list(label=sig , zz=zz))
}
Y <- make.zz()
layout( 1 : 2 )
# рисуем для наглядности синусоиду ,
# зигзаг на ней и внизу бинарный сигнал бай/сел
plot(S[,ncol(S)],t= "l" )
lines(Y$zz,col= 4 ,lwd= 2 )
plot(Y$label ,t= "l" )
# подготовка данных
dat <- na.omit( cbind.data.frame(var=S, label=Y$label) )
label <- as.factor(dat$label)
dat <- dat[,-ncol(dat)]
# тренировки модели
tr <- 1 : 400
ts <- 401 :nrow(S)
library (randomForest)
# тренируем модель как есть те целевая
# не заглядывает в будущее на один шаг
rf1 <- randomForest(label[tr]~., dat[tr,])
pr1 <- predict(rf1, dat[ts,])
# теперь тренируем вторую модель которая
# уже пробует предсказать следующее значение
label2 <- label[- 1 ]
dat2 <- dat[-nrow(dat),]
rf2 <- randomForest(label2[tr]~., dat2[tr,])
pr2 <- predict(rf2, dat2[ts,])
# проверяем результаты
library (caret)
#ошибка без попытки предсказать
confusionMatrix(pr1,label[ts])
#ошибка с предсказанием на шаг
confusionMatrix(pr2,label2[ts])
예측 없는 평균
정확도: 0.7895
예측과 함께
정확도: 0.6702
추신: 모멘텀 대신 예측 변수에 사인파 자체가 있기 때문에 자세히 읽지 않았습니다. 오버레이 노이즈가 있는 5가지 값
mytarmailS :
예측 없는 평균
정확도: 0.7895
예측과 함께
정확도: 0.6702
잘...
숲에서의 속도는 증명이 필요했던 ZZ shift 없이 10% 더 빠릅니다. ZZ는 특정 순간에 미래를 예측하기 때문에 그것을 변속할 필요가 없습니다.
잘...
숲에서의 속도는 증명이 필요했던 ZZ shift 없이 10% 더 빠릅니다. ZZ는 특정 순간에 미래를 예측하기 때문에 그것을 변속할 필요가 없습니다.
그것은 아무것도 증명하지 않습니다.
규칙은 간단합니다. 훈련을 위한 데이터를 준비할 때 신호 생성 방식에 관계없이 목표를 왼쪽("미래로")으로 한 막대 이동 합니다. 이유를 짐작할 수 없습니까?
혹시 모르니 자세히 적어보겠습니다.
행운을 빕니다