Машинное обучение в трейдинге: теория, модели, практика и алготорговля - страница 3012

 
mytarmailS #:

Я уже это слышу больше года..

 R можно выучить за неделю

Видимо не все такие талантливые.

Ну и код там не простой же - я пробовал переделать, но информации мне оказалось мало в интернете для решения задачи.

Ещё минус R в том, что нет простого решения для распараллеливания вычислений между компьютерами.

 
Aleksey Vyazmikin #:

Разница по сути только в объемах данных и нагрузки на процессор при применении модели.

Ну и плюс, листья легче ансамблировать, собирая в группы и раздавая веса (я назвал это гербарием :) ).

Используется же много деревьев для создания правил, а значит сигналы пересекаются, чего нет просто в одном дереве.

Понял почему мне претит такая идея, потому что association (rules e.g) != causation :)

 
Aleksey Vyazmikin #:

Ещё минус R в том, что нет простого решения для распараллеливания вычислений между компьютерами.

ага , конечно...

професиональное мнение , професионального пользователя R

 
Maxim Dmitrievsky #:

Понял почему мне претит такая идея, потому что association (rules e.g) != causation :)

это не association rules

 
Maxim Dmitrievsky #:

Понял почему мне претит такая идея, потому что association (rules e.g) != causation :)

Не совсем так - тут скорей казуальные правила (реальность не известна конечно) объединяется в ассоциативные правила для прогноза целевой. В принципе так работают леса, но без сложных вывертов.

Как раз и является в период отбора оценить случайное правило, или в нём есть какая то обоснованная зависимость. Пока оценивал только устойчивость правила на временных интервалах.

Впрочем, научить действительно находить модель причинно следственную связь - задача сложная.

 
mytarmailS #:

ага , конечно...

професиональное мнение , професионального пользователя R

Я изучал этот вопрос между прочем, и консультировался по нему.

Вы знаете, как любой код с любой библиотекой распараллелить без сильных потерь в скорости в R?

 
Aleksey Vyazmikin #:

Я изучал этот вопрос между прочем, и консультировался по нему.

Вы знаете, как любой код с любой библиотекой распараллелить без сильных потерь в скорости в R?

https://win-vector.com/2016/01/22/running-r-jobs-quickly-on-many-machines/

https://www.google.com/search?q=run+code+on+multiple+computers+in+R&oq=run+code+on+multiple+computers+in+R&aqs=chrome..69i57j33i160l4.4082j0j15&sourceid=chrome&ie=UTF-8


первые ссылки гугла, первые КАРЛ!!!

как вы дорогу переходите??   специалисты..

Running R jobs quickly on many machines
Running R jobs quickly on many machines
  • 2016.01.22
  • jmount
  • win-vector.com
R itself is not a language designed for parallel computing. It doesn’t have a lot of great user exposed parallel constructs. What saves us is the data science tasks we tend to use R for are themselves are very well suited for parallel programming and many people have prepared very good pragmatic libraries to exploit this. There are three main...
 
Ну через дерево надо. Это быстро, и мини тестер.
 

Так я и говорю - нужны специальные библиотеки - почитайте что нашли:

"

Link against superior and parallel libraries such as the Intel BLAS library (supplied on Linux, OSX, and Windows as part of the Microsoft R Open distribution of R). "

"

 
Aleksey Vyazmikin #:

Так я и говорю - нужны специальные библиотеки - почитайте что нашли:

"

Link against superior and parallel libraries such as the Intel BLAS library (supplied on Linux, OSX, and Windows as part of the Microsoft R Open distribution of R). "

"

и ЧТО?

Причина обращения: