Ticarette makine öğrenimi: teori, pratik, ticaret ve daha fazlası - sayfa 488

Yeni yorum
 
Maksim Dmitrievski :

peki, burada soru zaten doğru özelliklerde ve hedefte, çarpım tablosundan daha basit gibi görünse de, orada bile hata küçük değil

her şey tekrarlanabilirlik ile ilgili, eğer orada değilse, eğitimin doğruluğunu kontrol edemezsiniz, dolayısıyla hatalar. Forex'te, en azından bir şekilde ve bir yerde tekrarların çarpım tablosunda bir tekrar var, hayır, bu tamamen tıkanıklık.

Samimi olarak.
 
Andrey Kisselev :
her şey tekrarlanabilirlik ile ilgili, eğer orada değilse, eğitimin doğruluğunu kontrol edemezsiniz, dolayısıyla hatalar. Forex'te, en azından bir şekilde ve bir yerde tekrarların çarpım tablosunda bir tekrar var, hayır, bu tamamen tıkanıklık.

Samimi olarak.

Eh, evet, RF'nin hiçbir şekilde tahmin yapamadığı göz önüne alındığında

 
Sihirbaz_ :

ulaşıma-etkileşime açık olacak...


yazdıkları her yerde öyle değil ..)

 
Sihirbaz_ :

Çıngırak da sana yazdı))) Ama onu başka bir şey vermeye zorlamaya karar verdin.
Sürmek -
x = 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0
hedef = 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0
sonrasında -
x = 1 0 1 0 1 0 1 0 1 1
hedef = 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0
vb...
Yorumlanan örnekte daha kısa görünüyorsunuz.
doğruluk, kayıp, kappa...vb. ne gibi. İyi ki az önce yazmışsın.
ormanda görülecek bir şey var...


iyi, öyleyse iyi, şimdi stratejiyi orada bitiriyorum ve ne olduğunu göreceğiz :)

 

Merhaba nöronlar! Büyük beyinler))

İşte süper öngörülü bir program yaratan ve bir bankanın "zengin olmasına" "yardımcı olan" bir sinirbilimci hakkında bir film.



 
Aleksandr İvanov :

Merhaba nöronlar! Büyük beyinler))

İşte süper öngörülü bir program yaratan ve bir bankanın "zengin olmasına" "yardımcı olan" bir sinirbilimci hakkında bir film.




"texas elektrikli testere katliamı" izle, yeni film, rahatla

 

Sınıflandırma ve regresyon modellerinde bir takım sorunların ortak olduğunu düşünmeden edemiyorum.


Böyle bir problem, genellikle girdi değişkenleri arasında bir korelasyon olarak yorumlanan çoklu bağlantıdır, ancak bu tamamen doğru olmayabilir.


Genel anlamda çoklu bağlantı, modelleme çabalarımızı boşa çıkaran son derece tatsız bir sonuca yol açar:

  • model parametreleri tanımsız hale gelir
  • tahminin standart hataları sonsuz büyük olur


Çoklu doğrusallık, girdi değişkenleri (açıklayıcı değişkenler, tahmin ediciler) arasındaki doğrusal bir ilişki olarak anlaşılırsa, aşağıdaki resme sahibiz:

  • OLS tahminleri hala tarafsız olmasına rağmen, büyük varyans ve kovaryansa sahiptirler, bu da doğru bir tahmin yapmayı zorlaştırır.
  • Sonuç olarak, güven aralıkları daha geniş olma eğilimindedir. Bu nedenle, “boş hipotezi” reddetmeyebiliriz (yani, gerçek örnekleme oranı sıfırdır),
  • t'nin ilk sonucu nedeniyle, bir veya daha fazla katsayının oranları istatistiksel olarak önemsiz olma eğilimindedir.
  • Bazı regresyon katsayıları istatistiksel olarak önemsiz olsa da R^2 değeri çok yüksek olabilir.
  • OLS tahmin edicileri ve bunların standart hataları, verilerdeki küçük değişikliklere duyarlı olabilir


İşte çoklu bağlantının varlığını tanımak için R araçları sağlayan bir makale .

Multicollinearity in R
Multicollinearity in R
  • Bidyut Ghosh
  • www.r-bloggers.com
One of the assumptions of Classical Linear Regression Model is that there is no exact collinearity between the explanatory variables. If the explanatory variables are perfectly correlated, you will face with these problems: However, the case of perfect collinearity is very rare in practical cases. Imperfect or less than perfect...
 
San Sanych Fomenko :

Sınıflandırma ve regresyon modellerinde bir takım sorunların ortak olduğunu düşünmeden edemiyorum.


Böyle bir problem, genellikle girdi değişkenleri arasında bir korelasyon olarak yorumlanan çoklu bağlantıdır, ancak bu tamamen doğru olmayabilir.


Genel anlamda çoklu bağlantı, modelleme çabalarımızı boşa çıkaran son derece tatsız bir sonuca yol açar:

  • model parametreleri tanımsız hale gelir
  • tahminin standart hataları sonsuz büyük olur


Çoklu doğrusallık, girdi değişkenleri (açıklayıcı değişkenler, tahmin ediciler) arasındaki doğrusal bir ilişki olarak anlaşılırsa, aşağıdaki resme sahibiz:

  • OLS tahminleri hala tarafsız olmasına rağmen, büyük varyans ve kovaryansa sahiptirler, bu da doğru bir tahmin yapmayı zorlaştırır.
  • Sonuç olarak, güven aralıkları daha geniş olma eğilimindedir. Bu nedenle, “boş hipotezi” reddetmeyebiliriz (yani, gerçek örnekleme oranı sıfırdır),
  • t'nin ilk sonucu nedeniyle, bir veya daha fazla katsayının oranları istatistiksel olarak önemsiz olma eğilimindedir.
  • Bazı regresyon katsayıları istatistiksel olarak önemsiz olsa da R^2 değeri çok yüksek olabilir.
  • OLS tahmin edicileri ve bunların standart hataları, verilerdeki küçük değişikliklere duyarlı olabilir


İşte çoklu bağlantının varlığını tanımak için R araçları sağlayan bir makale .


yeni kelime için teşekkürler, bugün birkaç kez parladı :)

başka ne gibi sorunlar

 

Bugün ağımı perpcetron'a göre kontrol etmeye karar verdim. Mayıs-Haziran 2016 başına kadar optimize edilen EURUSD, 15 pip yayıldı.

kuyruğun kendisi

Genel olarak, sonuçtan kafa karışıklığı içindeyken.

 
forexman77 :

Bugün ağımı perpcetron'a göre kontrol etmeye karar verdim. Mayıs-Haziran 2016 başına kadar optimize edilen EURUSD, 15 pip yayıldı.

kuyruğun kendisi

Genel olarak, sonuçtan kafa karışıklığı içindeyken.

Ben de bir piç kurusuyum, hatta bir yerlerde şoktayım. Rastgele örnekler üzerinde denendi - sonuçlar harika. TC bunu henüz yapmadı.

Maxim diyor ki - eğitim uzun. 23 saatim var. Ama 3 ayda 1 kez olsa bile - ne çöp.)

Ve 3 ay boyunca kesinlikle yeterli, daha fazla kontrol edilmedi.

1...481482483484485486487488489490491492493494495...3399
Yeni yorum