Aprendizado de máquina no trading: teoria, prática, negociação e não só - página 2300
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Engraçado, é claro - encontrar a correlação AUDNZD = AUD/USD / NZD/USD é uma tarefa muito difícil para a NS.
Embora talvez o pacote seja tão falho.
Tal como na tabela de multiplicação, devem ser dados mais exemplos diferentes.
No caso da multiplicação da floresta, será simplesmente uma média (por exemplo, 500) dos exemplos de aprendizagem mais próximos. A fórmula exacta nunca será encontrada.
Exemplo para 2 exemplos de treinamento e 2 árvores na floresta.
Formado
6*4=24
6*7=42
Se perguntarmos ao modelo
6*6
ela vai encontrar o
6*4=24
6*7=42
E vai calcular
(24+42)/2=66/2=33
Por 6*5 ele responderá da mesma forma.
Quanto mais diferentes escolhas intermediárias no treinamento, mais precisa será a resposta.
Sim
)))) então o que você quer?
adicionar camadas ocultas
)))) então o que você quer?
Adicionar camadas ocultas.
O quê, a tarefa é tão difícil?
)))) então o que você quer?
Adicionar camadas ocultas.
Portanto, é improvável que chegue a 99% com 10 camadas.
A tarefa é assim tão difícil?
Qual é o melhor resultado com que função de ativação da camada de saída?
e quantos neurónios de saída? Um?
O quê, a tarefa é assim tão complicada?
Não, uma camada é primitiva, é apenas uma multiplicação de peso.
Para um problema tão simples, uma camada, de acordo com a teoria, é suficiente.
Então é improvável que 10 camadas sejam 99%.
Essa é a tua teoria.
Para uma tarefa tão simples, uma camada, de acordo com a teoria, é suficiente.
Portanto, é improvável que 10 camadas tenham 99% de precisão.
se o problema pode ser resolvido com 100% de precisão através da definição manual de pesos (e funções de ativação), então há um número mínimo necessário de camadas e neurônios. menos precisão pode ser muito menor.
Acho que esta tarefa é uma delas.
Uma nova funcionalidade para trabalhar com a importância dos recursos
Vou ter de experimentar à minha vontade
https://medium.com/bcggamma/gamma-facet-a-new-approach-for-universal-explanations-of-machine-learning-models-b566877e7812