Ticarette makine öğrenimi: teori, pratik, ticaret ve daha fazlası - sayfa 1263

 
Aynı ARIMA'yı paramparça eden yuvarlanan regresyon
 
Maksim Dmitrievski :
Aynı ARIMA'yı paramparça eden yuvarlanan regresyon

Her şeyi öğrenemezsiniz ve tüm MO yöntemleri yaklaşık olarak eşdeğerdir. Hemen hemen her şeye uygun bir şey bulabilir ve ardından gerisini deneyebilirsiniz. Ancak, diyelim ki, hem Bayes hem de NN sonuç vermezse, o zaman diğerleri ve boşuna denerler - sadece zaman kaybetmek için. Gerekirse bu daha sonra yapılabilir.

 
Yuri Asaulenko :

Her şeyi öğrenemezsiniz ve tüm MO yöntemleri yaklaşık olarak eşdeğerdir. Hemen hemen her şeye uygun bir şey bulabilir ve ardından gerisini deneyebilirsiniz. Ancak, diyelim ki, hem Bayes hem de NN sonuç vermezse, o zaman diğerleri ve boşuna denerler - sadece zaman kaybetmek için. Bütün bunlar daha sonra yapılabilir.

peki, birlikte gerçekten uygulama sorusunu veriyorlar) MCMC aracılığıyla örnek örnekler, bu NS'yi öğretin - genel olarak, henüz daha iyisini bulamadım

bunun için yine de bir varlık veya bir varlık grubu seçin, ardından MCMC aracılığıyla başka bir regresyon yararlı olabilir
 
Yuri Asaulenko :

İlginç olan varyasyon problemleri ve Theano.

Tehdit Sistemi kurmak için değişken yöntemler kullanacağım, ancak henüz herhangi bir yaklaşım bulamadım.

bende aynısını arıyorum :)

 
Maksim Dmitrievski :

peki, birlikte gerçekten uygulama sorusunu veriyorlar) MCMC aracılığıyla örnek örnekler , bu NS'yi öğretin - Henüz daha iyisini bulamadım

Yani bu MO değil ve bu nedenle birlikte değil.)) Carla için ikisine de ihtiyacınız yok.)

 
Yuri Asaulenko :

Yani bu MO değil ve bu nedenle birlikte değil.)) Carla için ikisine de ihtiyacınız yok.)

Eh, kısacası, ben yüzerken hepsini nasıl bir araya getireceğim. Banal seçeneklerin sıralanmasıyla sonuçlar elde edilir, bu veya bu durumda neden tam olarak iyi veya çok iyi sonuçlar elde edilmediğini anlamak zordur.

benzer kütüphaneler aracılığıyla görselleştirmek gerekli olacaktır - bkz.

 
Maksim Dmitrievski :

Eh, kısacası, ben yüzerken hepsini nasıl bir araya getireceğim. Banal seçeneklerin sıralanmasıyla sonuçlar elde edilir, bu veya bu durumda neden tam olarak iyi veya çok iyi sonuçlar elde edilmediğini anlamak zordur.

Yani hepimiz yüzüyoruz. Sadece seçenekleri nadiren değiştiririm, ancak kanepede daha çok uzanırım - ya okurum (bir tablet iyi bir şeydir) ya da düşünüyorum - ne yapacağım.)) Yapmadan önce, hepsini gözden geçirmek güzel olurdu kafamda ve sonra nasıl ...

 
Maksim Dmitrievski :

Karşılaştırmalar gösteriyor. pek bir fark yok.. orman bir klasik. Alglib'de, MT5'te mükemmel bir şekilde doğal olarak bulunur. Yeni sürüme geçmek istiyorum, ancak şu ana kadar bununla ilgili sorunlar var

Elbette dll'yi bağlayabilirsiniz ama sonra insanlara nasıl neşe verilir

Yanılmıyorsam, fark sadece öğrenme hızındadır. Geri kalanında, her şey aynı şekilde yeniden eğitilmelidir. En azından açıklama değişmedi ve derinlik kısıtlamaları, hatalar vb. eklenmez.
Evet ve orman, özellikle NN'ye kıyasla en hızlı öğrenme yöntemlerinden biridir.

 
elibrarius :

Evet ve orman, özellikle NN'ye kıyasla en hızlı öğrenme yöntemlerinden biridir.

Evet, ama ormanın sınıflandırması çok tuhaf. NN veya Bayes, bulanık mantığa ve verilerin genelleştirilmesine daha yakındır.

 
elibrarius :

Yanılmıyorsam, fark sadece öğrenme hızındadır. Geri kalanında, her şey aynı şekilde yeniden eğitilmelidir. En azından açıklama değişmedi ve derinlik kısıtlamaları, hatalar vb. eklenmez.
Evet ve orman, özellikle NN'ye kıyasla en hızlı öğrenme yöntemlerinden biridir.

öğrenme oranı iyidir, kullanımdaki yanıt ve yapının yükleme süresi kötüdür, çünkü orman dosyaları büyüktür. 300 mb'a kadar çıktım.

serileştirmede bir sorun var. Orman daha sonra dosyadan geri yüklendiğinden daha hızlı eğitilir ve kaydedilir.

Ormanın artık daha küçük dosyalar oluşturduğunu söylüyorsa, bu çok büyük bir ivmedir.

NS, aksine, öğrenmesi daha uzun sürer, ancak yanıt anındadır. Sınıflandırmanın kalitesinde bir fark yoktur. Her şeyi kullanabilirsiniz, ancak kutudan çıkan orman çalışır ve Ulusal Meclis'in yapılandırılması gerekir.