Aprendizado de máquina no trading: teoria, prática, negociação e não só - página 413
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Sim, eles provavelmente fizeram-no para que você pudesse ter mais de 2 aulas... então provavelmente será mais agrupado e você pode usar outros métodos como k-means :)
Em geral, sugiro usar um único neurônio com uma função de ativação tanh, que tem uma área de definição de (-1;+1), para classificar a compra/venda.
Menos dados, e mais óbvios.
SoftMax, sim puramente para classificação, onde o número de classes pode ser qualquer uma. Recordar(encontrar) a tarefa de classificar as flores de íris.
E resultados por tanh (ou, alternativamente, pecado) são muito convenientes, em seguida, para exibir no gráfico como um indicador.
https://en.wikipedia.org/wiki/Activation_function
Na imagem da tela, o gráfico inferior. Verde/vermelho são sinais de treinamento; roxo/azul são previsões do modelo treinado.
Não percebo nada do que fazer com o k significa... O MS Azure tem-no, mas como uma solução pronta, mas aqui é apenas um motor e como interpretar os seus resultados não é nada claro...
bem, isto é para agrupar dados homogêneos, funciona sem professor, ou seja, o número de aulas (clusters, neste caso) não é conhecido antecipadamente
Em geral, sugiro usar um único neurônio com uma função de ativação tanh, que tem uma área de definição de (-1;+1), para classificar a compra/venda.
Menos dados, e mais óbvios.
SoftMax, sim puramente para classificação, onde o número de classes pode ser qualquer uma. Recordar(encontrar) a tarefa de classificar as flores de íris.
E resultados por tanh (ou, alternativamente, pecado) são muito convenientes, em seguida, para exibir no gráfico como um indicador.
https://en.wikipedia.org/wiki/Activation_function
Na imagem da tela, o gráfico inferior. Verde/vermelho - sinais de treino, roxo/azul - previsão com base no modelo treinado.
Um neurónio não é insuficiente se a amostra for grande? )
Um neurónio não é suficientemente pequeno se a amostra for grande? )
Desculpa, eu estava a falar da camada de saída. =)
Desculpa, eu estava a falar da camada de saída. =)
Fiz uma grelha em algibeira com saída linear, mas com limitação de alcance de -1 a 1, e ainda ocasionalmente sai do alcance após o treino com novos dados,
por isso estou a pensar em adicionar softmax agora.
Eu fiz uma grade em algibeira com uma saída linear, mas com um limite de alcance de -1 a 1, e ocasionalmente ainda sai do alcance depois de aprender novos dados,
por isso estou a pensar em adicionar softmax agora.
se sair dos limites, pode ser considerado um sinal muito bom = 150% ))
Sim, às vezes em vez de 0,1 pode haver 1, talvez porque os valores são normalizados de forma diferente no treinamento e depois no processo de negociação, as amostras são diferentes
Bem, é para agrupamento de dados homogêneos, funciona sem professor, ou seja, o número de aulas (clusters, neste caso) não é conhecido antecipadamente
Porque é que não se sabe? O número de clusters a dividir em - definido na inicialização como valor de entrada: K - número desejado de clusters, K>=1
Suponha que eu tenha dividido os dados em 4 grupos, o que devo fazer com eles?
Fiz uma grelha em algibe com uma saída linear, mas com um limite de alcance de -1 a 1, e ainda ocasionalmente sai do alcance após o treino com novos dados,
por isso estou a pensar em adicionar softmax agora.