Машинное обучение в трейдинге: теория, модели, практика и алготорговля - страница 3506

 

курица столб колесо = 10

что это? может должно быть  2 + 8 =10 или 5+5=10 или еще как то ?

ну да, возможно и так наверное но не уверен.

Так как же должно быть? И почему ты не пишеш понятным для всех языком? Как вообще тебя можно понять?

Все я нормально пишу, вы просто не хотите вникать и вообще я тут зря распинаюсь


ладно...

 
mytarmailS #:

курица столб колесо = 10

что это? может должно быть  2 + 8 =10 или 5+5=10 или еще как то ?

ну да, возможно и так наверное но не уверен.

Так как же должно быть? И почему ты не пишеш понятным для всех языком? Как вообще тебя можно понять?

Все я нормально пишу, вы просто не хотите вникать и вообще я тут зря распинаюсь


ладно...

Похоже, Вы один и не поняли алгоритм...

 
Aleksey Vyazmikin #:

Похоже, Вы один и не поняли алгоритм...

Ладно... 
 
Aleksey Vyazmikin #:

Вот об этом я и пишу - что принцип жадного выбора не оптимален, так как ухудшает выбор на последующих шагах.

Условия применимости

Общего критерия оценки применимости жадного алгоритма для решения конкретной задачи не существует, однако для задач, решаемых жадными алгоритмами, характерны две особенности: во-первых, к ним применим Принцип жадного выбора, а во-вторых, они обладают свойством Оптимальности для подзадач.

Принцип жадного выбора

Говорят, что к оптимизационной задаче применим принцип жадного выбора, если последовательность локально оптимальных выборов даёт глобально оптимальное решение. В типичном случае доказательство оптимальности следует такой схеме:

  1. Доказывается, что жадный выбор на первом шаге не закрывает пути к оптимальному решению: для всякого решения есть другое, согласованное с жадным выбором и не хуже первого.
  2. Показывается, что подзадача, возникающая после жадного выбора на первом шаге, аналогична исходной.
  3. Рассуждение завершается по индукции.
Конечно, жадный алгоритм не даёт гарантии глобального оптимума, поэтому давно ищут не-жадные для деревьев. Но пока это только академические исследования, а не рабочие пакеты. Вам нужны конкретные доводы в пользу того, что у вас используются именно нежадные.
 
Aleksey Nikolayev #:
Конечно, жадный алгоритм не даёт гарантии глобального оптимума, поэтому давно ищут не-жадные для деревьев. Но пока это только академические исследования, а не рабочие пакеты. Вам нужны конкретные доводы в пользу того, что у вас используются именно нежадные.

Суть то не в сопоставлении моего метода в конечном итоге (он не идеален), а в том, что я показал в экспериментах, что с каждой итерации вероятность выбора эффективного сплита (который будет с тем же вектором смещения на новых данных) уменьшается и это, по сути, является причиной получения неустойчивых моделей.

При этом я детализировал ситуацию по итерациям для каждого предиктора, и показал, что есть диапазоны, в которых предиктор даёт квантовые отрезки с высокой вероятностью устойчивости на новых данных. У всех предикторов по разному - отсюда вывод о важности последовательности выбора предикторов для сплита.

Вопрос в том, как можно влиять на вероятность выбора эффективного сплита (в моём случае двойной сплит - квантовый отрезок). Если можно увеличить вероятность, то ошибочных сплитов будет меньше.

 
Aleksey Vyazmikin #:

Суть то не в сопоставлении моего метода в конечном итоге (он не идеален), а в том, что я показал в экспериментах, что с каждой итерации вероятность выбора эффективного сплита (который будет с тем же вектором смещения на новых данных) уменьшается и это, по сути, является причиной получения неустойчивых моделей.

При этом я детализировал ситуацию по итерациям для каждого предиктора, и показал, что есть диапазоны, в которых предиктор даёт квантовые отрезки с высокой вероятностью устойчивости на новых данных. У всех предикторов по разному - отсюда вывод о важности последовательности выбора предикторов для сплита.

Вопрос в том, как можно влиять на вероятность выбора эффективного сплита (в моём случае двойной сплит - квантовый отрезок). Если можно увеличить вероятность, то ошибочных сплитов будет меньше.

Ужас) В ответ на попытку нормализации употребления одного термина вы просто высыпаете пригорошню новых терминов) Очевидно, этот алгоритм никогда не сойдётся ни к чему разумному и общедоступному)

 
Aleksey Nikolayev #:

Ужас) В ответ на попытку нормализации употребления одного термина вы просто высыпаете пригорошню новых терминов) Очевидно, этот алгоритм никогда не сойдётся ни к чему разумному и общедоступному)

Кто хочет понять - спрашивает, что не понимает.

 
Aleksey Vyazmikin #:

Кто хочет понять - спрашивает, что не понимает.

Чем ваш способ отличается от кластеризации?
#этодругое
 
Aleksey Vyazmikin #:

Похоже, Вы один и не поняли алгоритм...

:) 
Ню ню
 
Мне за вас загнать ваши определения в чатгпт и попросить расшифровку? Или сами сделаете.
С недавнего времени, арбитром на форуме принято считать чатгпт в некоторых кругах.