Ticarette makine öğrenimi: teori, pratik, ticaret ve daha fazlası - sayfa 495

 
Alyoşa :
Her şey yolunda, sonuç sıfır, bu kadar küçük bir örneklemde sonucun istatistiksel olarak önyargılı olmadığı için şanslısınız. Ve geriye dönük olarak, eşitliğe hiç bakmanıza bile gerek yok, herhangi bir değişiklik olmaksızın kolayca üstel yapılabilir.

Peki forvet için bir set seçerken neye odaklanmalı?

 
Alyoşa :

Ne yazık ki, yanılıyorlar ve bu sadece "cahiller" ve züppeler için normal değil, Minsky'yi ve çok katmanlı algılayıcıların "boşluğuna" ilişkin yetkili görüşünü hatırlayın)))

Habré hakkındaki makaleler hakkında genellikle sessizim, forumlarda doldurma, %99,9 reklam, bilimsel pop ve açık sözlü çöp, örtük bir biçimde %0,1 mantıklı düşünceler, “satırlar arasında” gibi.

Şahsen, algoritmanın nasıl çalıştığını anlamak için neye ihtiyacınız olduğunu destekleyin, kendiniz yapın ve kontrol etmek için ağdan kütüphaneleri kullanın.

Evet ve ağda çoğunlukla yeniden gönderiler vb., çok sayıda video ve kodda veya kodda belirli bir uygulamanın birkaç örneği var, ancak tanıdık olmayan bir programlama dilinde.

 
Oleg otomatı :

FA hariç tüm cahiller

sadece FA uch

;))


Düzgün nefes almana izin vermiyorum .. nefes al ve sakinleş

 
Maksim Dmitrievski :

ve tüm bunlar ekstrapolasyon söz konusu olduğunda ..

alglib kütüphanesine RF yazanlar da mı eğitimsiz insanlar?

ve r blogcuları da cahil, görünüşe göre

https://www.r-bloggers.com/extrapolation-is-tough-for-trees/


Yetkili kişilere atıfta bulunduğumuzda, bu sonuca güvendiğimiz anlamına gelir. Bunu ancak sonuçları iyi dergilerde nitelikli editörlerle yayınlayan çok ünlü kişilerle yapabilirsiniz.


Neden bahsediyorsun? Blog hakkında? Otorite mi?


Bağlantınız, cahil dediğim kişilere klasik bir bağlantıdır.

Yazar, uygulamada son derece sınırlı bir model olan doğrusal regresyon alır ve orada bir şey tartışır.

Doğrusal regresyon için, girdi verilerinin özellikleri son derece önemlidir ve sonuçların güvenilir olduğunu doğrulamak çok önemlidir. Makalede nerede?


Bunlar, herhangi bir model için geçerli olan istatistiklerin temelleridir.


Bu konum, istatistik aksiyomu (ve bu arada tüm matematik) tarafından çok kısaca formüle edilmiştir: ÇÖP GİR - ÇÖP ÇIKTI.

Bunu bilmeyen veya uygulamayan bir kimse, kanaatimce, perceptron kelimesini bilse de bilmese de yoğun cahillerdendir.

 
San Sanych Fomenko :

Yetkili kişilerden bahsettiğimizde sonuca güveniyoruz demektir. Bunu ancak sonuçları iyi dergilerde nitelikli editörlerle yayınlayan çok ünlü kişilerle yapabilirsiniz.


Neden bahsediyorsun? Blog hakkında? Otorite mi?


Bağlantınız, cahil dediğim kişilere klasik bir bağlantıdır.

Yazar, uygulamada son derece sınırlı bir model olan doğrusal regresyon alır ve orada bir şey tartışır.

Doğrusal regresyon için, girdi verilerinin özellikleri son derece önemlidir ve sonuçların güvenilir olduğunu doğrulamak çok önemlidir. Makalede nerede?


Bunlar, herhangi bir model için geçerli olan istatistiklerin temelleridir.


Bu konum, istatistik aksiyomu (ve bu arada tüm matematik) tarafından çok kısaca formüle edilmiştir: ÇÖP GİR - ÇÖP ÇIKTI.

Bunu bilmeyen veya uygulamayan bir kimse, kanaatimce, perceptron kelimesini bilse de bilmese de yoğun cahillerdendir.


teneke, hepiniz burada ya da başka bir şeyle uğraşıyorsunuz

 

Orman tahmin edebilir mi? Evet.
İyi yapıyor mu? Numara.

 
Dr. tüccar :

Orman tahmin edebilir mi? Evet.
İyi yapıyor mu? Numara.


RF KESİNLİKLE tahminde bulunamaz, bu, yukarıdaki makalede gösterildiği gibi karar ağaçlarının yapısından kaynaklanmaktadır.

 
Maksim Dmitrievski :

RF KESİNLİKLE yaklaşıklık yapamaz, bu, yukarıdaki makalede gösterildiği gibi karar ağaçlarının yapısından kaynaklanmaktadır.


Teneke!

Ekstrapolasyon ve yaklaşıklık KESİNLİKLE farklı kavramlardır.


Hiç ayık değil misin?

 
San Sanych Fomenko :

Teneke!

Ekstrapolasyon ve yaklaşıklık KESİNLİKLE farklı kavramlardır.


Hiç ayık değil misin?


evet, yanlışlıkla kelimeleri karıştırdım çünkü o sırada yaklaşıklık hakkında okuyordum

 

İşte ilginç bir örnek, bir keresinde bu konuya toksik tarafından gönderilmiş.
Bu durumda ekstrapolasyon, "bilinen noktalar bulutunun" dışında bir tahmin olacaktır.

Bilinen noktalar iyi bir şekilde kümelenirse, ekstrapolasyonun çoğu model için sorunlara neden olmadığı açıktır.
Ancak bilinen noktalar bariz kümeler olmadan daha rasgele yerleştirilmiş olsaydı, o zaman tahminin kendisi daha kötü olurdu ve ekstrapolasyon güvenilir olmazdı.

Her şey tahmin edicilerle ilgili, eğer modele herhangi bir çöp tıkarsanız, o zaman gerçekten iyi bir ekstrapolasyon olmayacak.
Özellikle forex için, ideal tahmin edicileri bulmanız pek olası değildir; Finansal veriler üzerinde asla ekstrapolasyon ticareti yapmam.