Машинное обучение в трейдинге: теория, модели, практика и алготорговля - страница 3040

[СанСаныч Фоменко]

mytarmailS #:
Я как то давно пробовал

Стоит заморачиваться? или брать upSample

[mytarmailS]

СанСаныч Фоменко #:

Стоит заморачиваться? или брать upSample

Стоит сравнить.. 

Я просто из любопытства смотрел

[СанСаныч Фоменко]

mytarmailS #:
Стоит сравнить.. 

Я просто из любопытства смотрел

Сравнить не понятно как. По идее   upSample за счет дублирования одинаковых данных должно вести к переобучению, которое сразу не выявишь.

[mytarmailS]

СанСаныч Фоменко #:

Сравнить не понятно как. По идее   upSample за счет дублирования одинаковых данных должно вести к переобучению, которое сразу не выявишь.

почему не выявишь?  трейн, тест , валидация и вперед

[СанСаныч Фоменко]

mytarmailS #:

почему не выявишь?  трейн, тест , валидация и вперед

Жаль, авар поменял

[mytarmailS]

СанСаныч Фоменко #:

Жаль, авар поменял

почему?

[Maxim Dmitrievsky]

Милитаризм пришел и в эту милую няшную тему

[Aleksey Vyazmikin]

Maxim Dmitrievsky #:
Милитаризм пришел и в эту милую няшную тему

Так это снайпер у него?

[mytarmailS]

Пытаюсь как то линеаризировать пространство, или просто перевести нелинейное в более линейное пространсво. Заинтерисовался алгоритмом  "HLLE"

https://en.wikipedia.org/wiki/Nonlinear_dimensionality_reduction

довольно интересно выглядит... Мне кажеться что АМО будет проще распознавать такие закарлючки чем цену как она есть

может кто подскажет почему идет такое мерзотное искажение цветов в анимации когда я закидываю сюда?

Кароч вот так выглядит преобразованая цена алгоритмом

кому охота поиграться

p <- cumsum(rnorm(400,sd = 0.01))+100
p <- stats::embed(p,dimension = 20)[,20:1]
plot(p[,20],t="l",pch=20)

library(dimRed)
emb <- embed(p, "HLLE", knn = 15)

pp <- [e-mail][,20]
xx <- emb@data@data

par(mar=c(2,2,2,2), mfrow=c(1,2))
plot(pp,t="l",pch=20)
plot(xx,t="p",pch=20)

for(i in 1:nrow(xx)){
  Sys.sleep(0.05)

  plot(pp,t="l",pch=20)
  points(i,pp[i],col=2,lwd=6)
  plot(xx, t="p",lwd=2,pch=20)
  points(xx[i,1],xx[i,2],col=2,lwd=6)
}

[Maxim Dmitrievsky]

ну manifold learning с теми же проблемами, что pca

запаришься подбирать для нестационарных рядов