트레이딩의 머신러닝: 이론, 모델, 실전 및 알고리즘 트레이딩 - 페이지 3387

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Aleksey Vyazmikin #:

이 선형 관계는 어떻게 정의되나요? 자세히 설명해 주시겠어요?

매우 유사한 규칙을 제거하고 활성화 지점을 기준으로 유사성을 결정합니다.

코드를 게시했습니다.
자세한 내용은 다음과 같습니다.


다른 활성화 포인트는 무엇인가요?
 
mytarmailS #:
코드를 게시했습니다.
자세한 내용은 다음과 같습니다.
h ttps:// rdrr.io/cran/caret/man/findLinearCombos.html

그 과정을 직접 설명해 주셨으면 합니다.

자, 여기 번역기가 있습니다:

"

세부 사항

QR 분해는 행렬의 전체 순위를 결정한 다음 종속성에 관련된 열 집합을 식별하는 데 사용됩니다.

이를 '해결'하기 위해 열을 반복적으로 제거하고 행렬의 순위를 다시 확인합니다.

하위 선택 패키지의 trim.matrix 함수도 같은 목적을 달성하는 데 사용할 수 있습니다.

"

설명에서 많은 것이 명확하지 않습니다. 우선 우리가 말하는 행렬은 무엇이며 어떻게 얻을 수 있습니까?

내 메일 #:
다른 활성화 포인트는 무엇인가요?

리프의 규칙이 실행 된 경우 이것이 리프 활성화이며, 이는 리프가 모델의 최종 답변을 형성하는 데 사용됨을 의미합니다. 테이블은 잎의 수에 따라 구성되며 각 행은 활성화된 경우 "1", 활성화되지 않은 경우 "0"으로 레이블이 지정됩니다.

 

영어로 된 책을 읽기 어려운 분들을 위해 코줄에 대한 몇 가지 기본 논문을 스케치해 보았습니다. 그리고 제가 만든 버전에 따라 가장 잘 작동하는 파이썬의 예제도 소개합니다. 기사를 원하시나요?


 
Aleksey Vyazmikin #:
1. Google QR 매트릭스 분해, 한마디로 말할 수있는 것은 아닙니다.

2. 이 방법을 사용하면 불필요한 기능의 최대 1/3을 제거 할 수 있습니다.
 
Maxim Dmitrievsky #:

영어로 된 책을 읽기 어려운 분들을 위해 코줄에 대한 몇 가지 기본 논문을 스케치해 보았습니다. 그리고 제가 만든 버전에 따라 가장 잘 작동하는 파이썬의 예제도 소개합니다. 글을 원하시나요?

그러세요.
 
mytarmailS #:
어서요.

이론에 추가할 다른 책을 막 끝냈어요.

좋은 이론보다 더 실용적인 것은 없다고 하거든요.

 
mytarmailS #:
1. Google QR 매트릭스 분해, 한마디로 말할 수 있는 것이 아닙니다.

2. 이 방법을 사용하면 불필요한 기능의 최대 1/3을 제거 할 수 있습니다.

1. 분해에 대해 묻는 것이 아니라 매트릭스가 어디에서 왔는지 묻는 것입니다.

2. 이것은 근거없는 주장처럼 보입니다. 제 생각에는 제 방법으로 필요한 것보다 더 많이 제거할 수 있습니다.

 
Aleksey Vyazmikin #:

1. 분해에 대해 묻는 것이 아니라 매트릭스의 출처를 묻는 것입니다.

2. 근거 없는 주장처럼 보입니다. 제 생각에는 제 방법은 필요한 것보다 더 많은 것을 제거 할 수 있습니다.

1 기능이있는 매트릭스

2 선형적으로 의존하는 기능 또는 모든 것에 대해 이야기하고 있습니까?
 
mytarmailS #:
기능 매트릭스 1개

2 선형적으로 의존하는 기능 또는 모든 기능에 대해 이야기하고 있나요?

1. 이 행렬은 어떻게 얻나요? 저 안에 있는 숫자는 무엇인가요?

2. 규칙에 대해 이야기하고 있습니다. 제 접근 방식에서는 규칙이 어떻게 그리고 무엇으로부터 도출되었는지는 중요하지 않지만, 응답이 훈련 샘플의 다른 응답과 유사하면 추가 정보를 전달하지 않습니다.

 

왜 많은 수의 징후가 악한가요? 코줄에 관한 책에서 흥미로운 그래프입니다.

특징의 수에 따라 훈련 샘플에서 동일한 예를 찾을 확률입니다.

특징이 14개(또는 10개) 이상이면 손실 없이 줄일 수 없는 규칙이 많이 생깁니다.


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