Машинное обучение в трейдинге: теория, модели, практика и алготорговля - страница 2313

[Forester]

Maxim Dmitrievsky:

взять 1-е 10 компонент ков. матрицы

Из матрицы не пойдет - она 100х100.

А надо из  нее не 10х10 или 10х100, а путем неких расчетов получить 10х1000. Т.е. для каждой из 1000 строк применить 10 ГК

[Maxim Dmitrievsky]

elibrarius:

Из матрицы не пойдет - она 100х100.

А надо из  нее не 10х10 или 10х100, а путем неких расчетов получить 10х1000. Т.е. для каждой из 1000 строк применить 10 ГК

каждая точка компоненты - это сумма произведений значений признаков на их ков. знач., насколько помню

посчитайте да сравните со sklearn

матрица может оказаться перевернутой, тогда с конца. Это надо дополнительно проверять там

[Forester]

Maxim Dmitrievsky:

каждая точка компоненты - это сумма произведений значений признаков на их ков. знач., насколько помню

посчитайте да сравните со sklearn

матрица может оказаться перевернутой, тогда с конца. Это надо дополнительно проверять там

В общем надо циклы, вроде тех, что были выше.

[Maxim Dmitrievsky]

elibrarius:
В общем надо циклы, вроде тех, что были выше.

там  s (bestfeatures) - как раз кол-во компонент, которые выбираются для обучения, вроде как

значение каждой компоненты умножается на значение признака и они складываются. И так для каждой строки исходного ряда.

надо вспоминать, некогда. Надо читать документацию.

[Forester]

Maxim Dmitrievsky:

там  s (bestfeatures) - как раз кол-во компонент, которые выбираются для обучения, вроде как

значение каждой компоненты умножается на значение признака и они складываются. И так для каждой строки исходного ряда.

надо вспоминать, некогда. Надо читать документацию.

Да, там результат совпадает с sklearn. Я поначалу с первым примером кода разбирался, а там было на всех 100 ГК.
Теперь все хорошо.

[mytarmailS]

Решил посмотреть что внутри сети,  на каждом слое..  Снизил размерность через umap до двух компонент в каждом слое

Сеть с тремя внутренними слоями, почти не тренированная, всего 400 примеров..  но все равно посмотреть прикольно..

[Vladimir Perervenko]

mytarmailS:

Решил посмотреть что внутри сети,  на каждом слое..  Снизил размерность через umap до двух компонент в каждом слое

Сеть с тремя внутренними слоями, почти не тренированная, всего 400 примеров..  но все равно посмотреть прикольно..

Это как Вам удалось?

А выход какой размерности?

[Vladimir Perervenko]

cemal:
У Людвига есть модели глубокого обучения без необходимости писать код, для обучения модели не требуются навыки программирования:https://ludwig-ai.github.io/ludwig-docs/

Установил недавно. Никак руки не дойдут проверить. Обещают чудеса.

[Maxim Dmitrievsky]

Вышла 2-я книга Лопеса Де Прадо, читал первую - понравилась. Вторая обещает быть не менее интересной

[mytarmailS]

Vladimir Perervenko:

Это как Вам удалось?

А выход какой размерности?

при прогнозе сети вытаскиваю состояния весов в  слоях, слои в виде матриц, из матриц делаю дата сет и в "юмап". Выход 2 размерности

сети из пакета "neuralnet"