트렌드 전략 관련 ML(Decision Tree/Forest) 개발팀을 모집하고 있습니다. - 페이지 9

 
Maxim Dmitrievsky :
여기 메시지의 사이트에서 그룹 자체는 어떤 이유로 전화의 터미널에서만 만들 수 있습니다 :) 모든 종류의 기계와 기타 구타당한 노인 경비원의 말을 듣는 것은 의미가 없습니다. 나는 유용한 것을 들어 본 적이 없습니다. 그들을

지금까지이 서비스가 전화로만 작동하는 것이 유감입니다. 대체 플랫폼에 대해 생각해야합니다. 아마도 누군가가 이와 같은 것을 알고 있습니까? 사진을 공유하고 어떻게든 편집할 수 있는 게시판, 별도의 채팅, 기발한 아이디어의 컨테이너 같은 것이 지루하다고 생각합니다.

"오빠"와 관련하여 사람들이 무언가를 하고 싶다면 기회를 주지 않겠습니까? 팀의 목표는 아이디어를 토론하는 것이 아니라 합리적인 결정을 찾기 위해 이러한 아이디어를 테스트하는 것입니다.

막심 드미트리예프스키 :
유전학은 차량을 개발할 때 다소 쓸모없는 것입니다. 나무보다 과적합이 훨씬 더 많기 때문입니다. 과적합에도 불구하고 강화를 통해 훨씬 더 빠른 매개변수가 선택되지만 몇 초 만에 선택됩니다. 시계열의 시장에는 일정한 패턴이 없으며 인접한 상관 TS에서 가져와야하므로 더 안정적입니다. 사실, 모든 것이 매우 간단하지만 모두가 잘못된 행을 배치하고 잘못된 일을 하고 있습니다. 그러나 이것을 이해하고 쇠퇴와 절망을 느끼려면 깊이 파고들어야 합니다. 어쨌든 사람이 많을수록 좋지만 fluderast plz는 아닙니다. :)

나는 나무를 만드는 유전적 방법에 대해 이야기하고 있습니다. 폭식을 기반으로 하는 트리 분해의 원리(가장 큰 범위를 포함하는 분기 예측자가 먼저 선택된 경우) 이 접근 방식은 일반적으로 정확할 수 있지만 테스트해야 하는 편차가 작은 대안이 있는 경우가 많습니다. 그리고 일반적으로 최대 확장으로 트리를 구축하는 접근 방식이 샘플에 빠르고 근접한 최상의 솔루션을 제공하는지 확신할 수 없습니다. 예, 하지만 맞습니까? ... 다른 시퀀스가 왜 다른지 잘 모르겠습니다. 재교육에 영향을 미치나요?

인접 상관 계열은 무엇을 의미합니까? 예를 들어 설명할 수 있으며 이것이 더 큰 안정성을 제공해야 하는 이유는 무엇입니까?

내 분해 방법을 확인하고 싶습니다. 합리적인 입자가 있다고 생각합니다. 오랫동안 작동하는 소수의 패턴을 잡을 수 있지만 얼마나 자주 나타나는지는 아직 명확하지 않습니다.

 
Igor Makanu :

그리고 당신은 아프지 않습니다, 나는 기회가 있을 때마다 성격에 대한 토론으로 전환하려고 하는 사람들을 결코 이해하지 못했습니다 - Wiki to help "Ad hominem"

내가 왜 당신의 성격에 대해 이야기해야 합니까? 그에 반해 나는 당신을 잘 알지 못합니다. 그러나 나는이 스레드에서 귀하의 활동 원칙을 알 수 있습니다.이 스레드는 "아무것도 오지 않을 것이며 지금 말할 것입니다"라는 슬로건에 해당하는 것 같습니다. 그러므로 나는 어떻게 든 건설적으로 말하는 대신에 아무 것도 나오지 않는 원칙을 생성한다고 말합니다. 그러나 당신은 무엇을 위해 추구합니까? 세상은 부패하기 쉽고 반복될 수 없다는 사실을 알고 있기 때문에 여기에 모인 모든 사람들을 위해 시간을 절약하고 싶습니까? 감사합니다. 그렇다면 길을 잃은 영혼은 평화를 찾아야 하며, 그들 자신 외에는 아무도 그들을 위해 이 일을 하지 않을 것입니다. 알겠습니까?

이고르 마카누 :

당신은 자존감이 낮습니까? ...

저는 자존감이 낮습니다. 이것이 토론에 어떻게 도움이 될까요?


이고르 마카누 :

나는 내가 모르는 사람들에게 무례하고 싶지 않습니다. 내 양육은 허용하지 않습니다 ... 여기에 내가 당신의 환상을 보는 메시지가 있습니다.

아, 네, 상황을 바꾸려고 하고 있고, 전문가 팀을 모으고 있습니다. 말하자면, 외부에서 어떻게 보이는지 알 수 있습니다. 여기에서 똑똑하고 재능있는 사람들을 모집하고 서두르십시오 .... 거기에서 도망칩니다. , 당신은 그것을 .... 그리고 나는 여기에서 원처럼 보입니다

)))))))

당신은 내 환상을 참조하십시오 - 훌륭합니다! 그래서 모든 것이 손실되지 않습니다! 상상력이 없고 다른 사람의 환상을 볼 줄 모르는 사람은 새로운 것을 만들 수 없습니다. 그런 사람들은 심판의 날을 기다리며 고난을 받습니다.

이고르 마카누 :

아, 네, 상황을 바꾸려고 하고 있고, 전문가 팀을 모으고 있습니다. 말하자면, 외부에서 어떻게 보이는지 알 수 있습니다. 여기에서 똑똑하고 재능있는 사람들을 모집하고 서두르십시오 .... 거기에서 도망칩니다. , 당신은 그것을 .... 그리고 나는 여기에서 원처럼 보입니다

)))))))

그래서 그들은 즉시 당신이 팀에서 일하는 것이 불쾌하고, 당신이 생각하기에 어리석은 일을 해야 할 때 누군가가 당신에게 무엇을 하라고 말하면 즐겁지 않다고 말할 것입니다. 내가 당신의 메시지를 올바르게 이해 했습니까?

 
Aleksey Vyazmikin :

그래서 그들은 즉시 당신이 팀에서 일하는 것이 불쾌하고, 당신이 생각하기에 어리석은 일을 해야 할 때 누군가가 당신에게 무엇을 하라고 말하면 즐겁지 않다고 말할 것입니다. 내가 당신의 메시지를 올바르게 이해 했습니까?

잘못된

나는 이미 공개 도메인에서 필요한 청중을 찾으려면 무엇을 줄 수 있는지 시도해야한다고 썼습니다.

당신은 순서도를 그리고 코드의 일부를 배치하기 시작했습니다. 음, 그것은 일종의 긍정적이지만, 슬프게도 관심을 불러일으키지 않습니다. 체계적인 접근 방식이 없습니다. 그러한 프레젠테이션에는 관심이 없습니다.

이 주제의 첫 페이지에 있는 첫 번째 메시지만 체계적으로 공식화되었지만, 의미론적 부하를 전달하지 않습니다.

좋아, 다시 한 번 ... 나를 심각하게 생각하지 마십시오. 그러나 아아, 당신은 저에게 말하고 있습니다. 그리고 나는 항상 통과 할 수없고 대답하지 못합니다. 이제 필요한 정보를 찾는 측면에서이 포럼이 필요합니다.

 
Maxim Dmitrievsky :
사람들이 비슷한 일을하고 있습니다 https://smart-lab.ru/blog/353092.php

예, 흥미로운 블로그, 감사합니다.

그의 아이디어와 "임의의 트리 분석을 통한 중요한 예측인자의 탐색"에 대한 기사도 주목할 만하며 프로세스의 검증 및 명시적 자동화가 필요합니다.

 
Igor Makanu :

체계적인 접근 없음 - 그러한 프레젠테이션에 관심 없음

그래서 나는 무언가를 자세히 씹기 위해 기사를 쓰는 것이 아닙니다(그리고 제 생각에는 모든 것이 1점씩 재현될 수 있습니다 - 그렇지 않습니까?). 저는 기계 학습을 옹호하는 것이 아닙니다. 누가 그것이 무엇인지 물었고 나는보고 읽을 곳을 링크했습니다. 제 방식, 지금 하고 있는 일에 관심이 있으신 분들은 제 생각의 본질을 더 자세히 설명할 준비가 되어 있습니다.

그러나 나는 나의 특정한 방법을 위해 여기 있는 것이 아니라 거래에 MO(의사결정 트리)를 적용하기 위한 다양한 아이디어에 대한 포괄적인 토론과 구현을 위해 여기에 있습니다.

관심이 없었습니다, 죄송합니다.

 
Aleksey Vyazmikin :

괜찮은!

누구와 함께할 의향이 있습니까?

나는 MO 문제를 연구한 경험에 대해 알고 있지만 프로그래밍에 대해서는 잘 모릅니다. 어떤 언어로 작업하십니까?

관찰자로서. 나는 주로 플러스, 자바 및 시샤프에서 때때로 파이썬으로 프로그래밍합니다. 프로젝트 에 대한 github 계정을 만들고 거기에 공예품을 게시하는 것이 좋습니다. MO에 대한 브랜치에서와 같이 "balablabla"에서는 참여할 시간이 없다는 점을 솔직히 인정하지만, 가능하면 코드에 표현된 아이디어를 보며 기쁘게 생각합니다.

물론 우리 활동의 세부 사항을 감안할 때 공개적으로 성배를 보는 것은 놀라운 일이지만 그럼에도 불구하고 다양한 종류의 예비 부품, 아이디어 및 접근 방식의 파편이 유용할 수 있습니다.
 
Aleksey Vyazmikin :

지금까지이 서비스가 전화로만 작동하는 것이 유감입니다. 대체 플랫폼에 대해 생각해야합니다. 아마도 누군가가 이런 것을 알고 있습니까? 사진을 공유하고 어떻게든 편집할 수 있는 게시판, 별도의 채팅, 기발한 아이디어의 컨테이너 같은 것이 지루하다고 생각합니다.

"오빠"와 관련하여 사람들이 무언가를 하고 싶다면 기회를 주지 않겠습니까? 팀의 목표는 아이디어를 토론하는 것이 아니라 합리적인 결정을 찾기 위해 이러한 아이디어를 테스트하는 것입니다.

나는 나무를 만드는 유전적 방법에 대해 이야기하고 있습니다. 폭식을 기반으로 하는 트리 분해의 원리(가장 큰 범위를 포함하는 분기 예측자가 먼저 선택된 경우) 이 접근 방식은 일반적으로 정확할 수 있지만 테스트해야 하는 편차가 작은 대안이 있는 경우가 많습니다. 그리고 일반적으로 최대 확장으로 트리를 구축하는 접근 방식이 샘플에 빠르고 근접한 최상의 솔루션을 제공하는지 확신할 수 없습니다. 예, 하지만 맞습니까? ... 다른 시퀀스가 왜 다른지 잘 모르겠습니다. 재교육에 영향을 미치나요?

인접 상관 계열은 무엇을 의미합니까? 예를 들어 설명할 수 있으며 이것이 더 큰 안정성을 제공해야 하는 이유는 무엇입니까?

내 분해 방법을 확인하고 싶습니다. 합리적인 입자가 있다고 생각합니다. 오랫동안 작동하는 소수의 패턴을 잡을 수 있지만 얼마나 자주 나타나는지는 아직 명확하지 않습니다.

전화로 사이트를 생성하고 대응할 수 있습니다. 그들은 또한 회원권 판매와 같이 수익을 창출할 수 있기를 원했습니다. 저축과 저축과 같은 도구를 서로 연관시키려면 하나를 다른 예측 변수로 만드십시오. 관계가 명확하고 기능과 대상 간의 상관 관계가 좋습니다.
 
toxic :

관찰자로서. 나는 주로 플러스, 자바 및 시샤프에서 때때로 파이썬으로 프로그래밍합니다. 프로젝트에 대한 github 계정을 만들고 거기에 공예품을 게시하는 것이 좋습니다. MO에 대한 브랜치에서와 같이 "balablabla"에서 참여할 시간이 없다는 점은 솔직히 인정하지만, 가능하면 코드에 표현된 아이디어를 보며 기쁘게 생각합니다.

물론 우리 활동의 세부 사항을 감안할 때 공개적으로 성배를 보는 것은 놀라운 일이지만 그럼에도 불구하고 다양한 종류의 예비 부품, 아이디어 및 접근 방식의 파편이 유용할 수 있습니다.

문제의 사실은 그것이 작업에 참여하는 사람들의 폐쇄된(공개되지 않은 측면에서) 서클을 의미한다는 것입니다.

나는 이 접근 방식을 좋아한다:

1. 모두가 아이디어를 공통 냄비에 버립니다.

2. 아이디어를 논의하고, 명확하지 않은 부분이 있으면 질문하고 설명합니다.

3. 투표를 통해 더 흥미로운 아이디어를 선택하고 아이디어 캐리어를 첨부합니다.

4. 아이디어 전달자는 프레젠테이션을 하고 아이디어의 본질을 더 자세히 설명하고 대략적인 TOR를 형성합니다.

5. 팀 구성원은 아이디어를 받아들일 준비가 되었는지 여부를 스스로 결정합니다. 잠재적으로 이 아이디어를 구현할 준비가 된 사람은 모든 참가자와 함께 TOR를 완료합니다.

6. 이 아이디어에 대해 작업하기로 결정한 그룹과 함께 코드에 아이디어가 구현되어 있습니다.

7. 테스트 및 구현 오류 검색, 코드 최적화를 위한 중간 결과가 배치됩니다.

8. 동시에 이전에 더 적은 투표를 받은 다른 아이디어도 동일한 접근 방식으로 구현됩니다.

9. 기성 알고리즘/모듈이 공통 코드 상자에 추가되어 그룹의 모든 구성원이 사용할 수 있습니다.

따라서 순전히 수동적인 관찰은 그룹 구성원에게서 얻고자 하는 최선이 아닙니다.


보다 적극적인 참가자 가 추가 포인트를 받을 수 있으므로 투표 시 더 많은 비중을 차지할 수 있습니다.

영구적인 지시 사항도 있습니다.

1. 다양한 리소스에서 주제에 대한 정보 검색

2. 기능 및 대상이 있는 기성 데이터베이스 생성(다른 도구용)

3. 알고리즘 결과 수집 - 특정 기능 및 대상 세트가 있는 특정 도구에 대한 의사 결정 트리/포리스트. 그러면 모든 사람이 계산 결과로 작업하여 아이디어를 테스트할 수 있습니다.

 
Maxim Dmitrievsky :
전화로 사이트를 생성하고 대응할 수 있습니다. 그들은 또한 회원권 판매와 같은 것을 수익화할 수 있기를 원했습니다.

그렇다면 가능하지만 조금 후에 우리가 너무 적습니다. 그들은 그것에 대해 어디에 썼습니까? 그리고는 아무것도 찾을 수 없습니다.

막심 드미트리예프스키 :
저축과 저축과 같은 도구를 서로 연관시키려면 하나를 다른 예측 변수로 만드십시오. 관계가 명확하고 기능과 대상 간의 상관 관계가 좋습니다.

흥미로운. 그리고 거기에서 실제 시간 지연은 무엇입니까, 즉 일반적으로 수렴 전에 재상관이 얼마나 오래 지속됩니까?

 
Aleksey Vyazmikin :

그렇다면 가능하지만 조금 후에 우리가 너무 적습니다. 그들은 그것에 대해 어디에 썼습니까? 그리고는 아무것도 찾을 수 없습니다.

흥미로운. 그리고 거기의 실제 시간 지연은 무엇입니까? 일반적으로 수렴 전에 재상관이 얼마나 오래 지속됩니까?

그리고 어디선가 그들이 쓴 곳이 기억나지 않습니다. 어느 쪽인지 모르겠고 TF에 따라 다르고 사방에 따라 다릅니다. 어쨌든 시장 모델과 고유한 기능을 생각해 내는 것보다 쉽습니다.