Aprendizado de máquina no trading: teoria, prática, negociação e não só - página 1919
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Uma imagem como esta
dá este gráfico do lucro
como tirar uma foto da tela, é assim que ela pode ser salva e depois basta carregá-la a partir de uma folha em branco e o modelo aparece?
Sim
É assim que você interpreta este tipo de empilhamento?
Bem, é um aglomerado, parece-se com objetos no espaço multidimensional combinados em tais aglomerados em três dimensões, para que você possa olhar para seus dados dimensionais 100-500 em três dimensões, e de alguma forma estimar sua estrutura
A propósito, como é que se fixa as cores das aulas à força - não percebo o que é o quê?
Lá, as cores já estão definidas através do alvo variável, você vê que há três cores, este é o seu alvo em três classes
A propósito, a imagem acima com as ilhas está depois do meu método de conversão de previsão, e é assim que a amostra original se parece, antes da conversão
Duas nebulosas...
Os dados são essencialmente os mesmos, mas o resultado, mesmo visualmente, é diferente. Por isso não sei como usar esta ferramenta, excepto como uma estimativa da prontidão da amostra para aprender....
Por exemplo, um modelo 3D que se abre em uma janela separada e você não pode nem mesmo fazer uma captura de tela, você pode salvá-lo assim e depois basta carregá-lo a partir de uma folha em branco e o modelo aparece?
você pode até reconhecer novos dados com ele
Bem, são clusters, parece que objetos no espaço multidimensional se aglomeraram em três dimensões, para que você possa olhar para seus dados dimensionais 100-500 em três dimensões, e de alguma forma estimar sua estrutura
Talvez o alvo deva ser pelo número destas ilhas? Eu não entendo a avaliação qualitativa desta visualização.
Vejo que o verso é preto e o resto é 1,2,3 - como traduzo isto em cores?
você pode até reconhecer novos dados com ele
Como assim, que dados? De onde?
Talvez o alvo deva ser pelo número destas ilhas? Eu não entendo a avaliação qualitativa desta visualização.
Você tem que entender que estes clusters são uma realidade objectiva, a verdadeira estrutura dos seus dados...
o seu alvo é uma realidade subjectiva, é por isso que as suas etiquetas de classe não têm nada a ver com a estrutura de cluster
Olhe para o exemplo e você vai entender tudo.
tem de especificar a cor - o verso é preto, enquanto outros são 1,2,3 - como se traduz isto em cor?
Veja no manual, nos comentários, há de tudo
Como assim, que tipo de dados? De onde?
)))
Como com as redes Forrest usuais, novos dados apareceram, eles podem ser reconhecidos pelo modelo salvo
Você tem que entender que estes clusters são uma realidade objectiva, a verdadeira estrutura dos seus dados...
O seu alvo é uma realidade subjectiva (auto-realidade), por isso as suas etiquetas de classe não têm nada a ver com a estrutura dos clusters.
Então, eu estava me perguntando, e se dividíssemos esta amostra nestas ilhas e fizéssemos treinamento modelo dentro delas.
Diferentes grupos indicam diferentes factores que afectam os resultados, ou melhor, os seus diferentes pesos.
Só como esta divisão deve ser feita...
Aqui, a propósito, de outro ângulo, todos os mesmos dados completos - 4 clusters são visíveis
Por isso não sei como usar esta ferramenta, excepto como uma avaliação da prontidão da amostra para o treino....
Utilizar como pretendido - visualização do espaço multidimensional para avaliar a estrutura de dados, se existem clusters ou se é uma nuvem de pontos, etc.