Aprendizado de máquina no trading: teoria, prática, negociação e não só - página 638
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Para encontrar a entropia cruzada, primeiro é preciso encontrar a entropia condicional de dois eventos, que é o que estou a fazer agora....
E a estimativa da entropia do modelo é necessária no momento da execução do modelo com base no feedback. Tendo emitido um sinal, podemos calcular a entropia deste sinal e usá-lo para tirar conclusões. A entropia do sinal aumentou. Bem, que se lixe, caiu - é a nossa locomotiva a vapor....
Para a negociação de tendências - sim, exactamente. Michael, vamos mais rápido, porque o meu sogro já está a torcer os punhos na minha cara numa corrida de dinheiro do Forex, não me permite focar na entropia/não-centrismo...
Para encontrar a entropia cruzada, primeiro é preciso encontrar a entropia condicional dos dois eventos, que é o que estou a fazer agora....
Você tem outra entropia cruzada que a minha, não pode ajudar. Embora eu também tenha uma bicicleta, não vou discutir o que é melhor :)
Se já deu uma olhada nos pacotes do R sobre o assunto, parece quehttps://cran.r-project.org/web/packages/EMVC/EMVC.pdf seria bom para você encontrar tanto a entropia quanto a centralidade cruzada e filtrar os preditores.
Eu não estudei teoria da informação, mas tenho alguma experiência com entropia em R.
Basicamente, quanto maior a entropia, mais caos há nos dados. Um preditor com alta entropia está bastante pouco relacionado com o alvo. Por outro lado, a baixa entropia indica que o preditor é facilmente identificado a partir do preditor.
A não-entrropia é o oposto da entropia, não traz novos conhecimentos em comparação com a entropia, apenas é introduzida por conveniência. Se o preditor tem uma grande entropia, então a não-entropia é pequena. Se a entropia é pequena, então a não-entropia é grande. É como o calor e o frio, luz e escuridão, etc., um flui sem problemas para o outro.
Mas não é só isso, também há o cruzamento de centros. É assim que os dois preditores juntos estão relacionados com o alvo, a centralidade alta é má, a baixa é boa. Na aprendizagem mecânica acontece frequentemente que dois preditores com alta entropia quando usados juntos dão baixa centralidade cruzada, que é o que todos nós precisamos. Mesmo que cada um dos preditores possa estar mal associado ao alvo por si só (alta entropia para ambos), mas juntos podem atingir o alvo (baixa entropia cruzada). Portanto, não se pode simplesmente medir a entropia de cada preditor separadamente, e escolher um conjunto de acordo com a estimativa. Você precisa selecionar todo o conjunto de preditores com baixa centralidade cruzada, eu, por exemplo, não olho para qual é a entropia deles individualmente.
Aqui estão alguns exemplos -
1) Preditor com alta entropia. Não há forma de prever a classe alvo.
2) Preditor com baixa entropia. Se você olhar com atenção, se o valor do preditor for de 0 a 0,25 ou inferior a 0,4, então o valor da classe = 1. Caso contrário, classe = 2. Este é um preditor muito útil para usar em MO.
3) Dois preditores, cada um com alta entropia, e o modelo nunca será capaz de prever o alvo usando apenas o primeiro ou apenas o segundo preditor. Mas ao desenhá-los juntos (o eixo X é o valor do primeiro, e o valor Y do segundo) podemos ver imediatamente que eles juntos dão muito boa informação sobre a classe do alvo (mesmo sinal para ambos os preditores = classe1, sinal diferente = classe2). Este é um exemplo de baixa centralidade cruzada.
Talvez apenas os componentes principais?
http://padabum.com/d.php?id=223567
nenhum agradecimento
lendo novamente... quando é que vai acabar
http://padabum.com/d.php?id=223567
nenhum agradecimento
a ler outra vez... quando é que vai acabar?
Obrigado pelo livro.
Não, esses links com o processo de instalação não fazem o download)).
Obrigado pelo livro.
Não, esses links com o processo de instalação não fazem o download)).
Tudo é descarregado normalmente, sem qualquer instalação
pdf está em branco, eu posso converter para djvu e enviarTalvez apenas os componentes principais?
Os componentes principais são calculados sem análise de destino. É possível encontrar os principais componentes, mas não se sabe antecipadamente se são úteis para prever o alvo certo.
E a centralidade cruzada pode ser calculada em relação a um alvo específico, e o resultado dirá quais os preditores que devem ser removidos porque interferem.
Eu queria experimentar o pacote EMCV, gostaria de ter notado antes, se ele funcionar, postarei exemplos de seu uso aqui mais tarde.
Tudo é descarregado normalmente, sem qualquer configuração.
Desculpa, carregaste no botão "download" errado e há um exe.
Está tudo bem.
Desculpe, carreguei no botão "download" errado. Está tudo bem.
É apenas um botão de publicidade, é hora de ser mais experiente em sites piratas ))