Ticarette makine öğrenimi: teori, pratik, ticaret ve daha fazlası - sayfa 1291

 
Maksim Dmitrievski :

Ayrıca harika KNIME yazılımı var, her türlü güçlendirme, veri analizi ve görselleştirme var

ücretsiz ve programlama olmadan

Tüm yazılımı öğrenemezsiniz.)) Tek bir şeyle idare edebilirsiniz - R, Python veya başka bir şey. Bir şeyde dur. Ve yeterli. Eh, sadece sen öyle hissediyorsan.))

Botanik uzmanları, her türlü ağaç-orman, en azından çapraz veya eğimli bir şey inşa edebilir mi? Her durumda, yalnızca yatay-dikey bölümlerin kombinasyonlarını görüyorum.

 
Yuri Asaulenko :

Tüm yazılımı öğrenemezsiniz.)) Tek bir şeyle idare edebilirsiniz - R, Python veya başka bir şey. Yeterlik. Eh, sadece sen öyle hissediyorsan.))

Botanik uzmanları, her türlü ağaç-orman, en azından çapraz veya eğimli bir şey inşa edebilir mi? Her durumda, yalnızca yatay-dikey bölümlerin kombinasyonlarını görüyorum.

Ovali çocukluktan sevmemiş, çocukluktan bir açı çizmiş. İkili bölmeler var ve sigmoidler yok

artırmak mümkün görünüyor, ancak emin değilim
 
Maksim Dmitrievski :

Ovali çocukluktan sevmemiş, çocukluktan bir açı çizmiş. İkili bölmeler var ve sigmoidler yok

Kare paralel yüzlü değil, en azından bir çokgen isterim. 2x+3y-7z > N olamaz mı? Bu sadece eğik bir düzlem. Bölünmenin ne olduğunu önceden nasıl bilebilirim?

 
Yuri Asaulenko :

Kare paralel yüzlü değil, en azından bir çokgen isterim. 2x+3y-7z > N olamaz mı? Sadece düz bir şey. Bölünmenin ne olduğunu önceden nasıl bilebilirim.

Evet, sınıflandırma için hazır özellikleri ağaca göndermenin daha iyi olduğu açıktır, ancak bu özelliklerin seçimi, yani. tahmin ediciler oluşturmak, sinir ağları için uygun bir görevdir.

Bu arada, görev örnekteki diğer basit özelliklerden dönüştürülmüş daha karmaşık bir özellik aramak olduğunda, kümeleme için sinir ağları olabilir mi?

 
Yuri Asaulenko :

Kare paralel yüzlü değil, en azından bir çokgen isterim. 2x+3y-7z > N olamaz mı? Sadece düz bir şey. Bölünmenin ne olduğunu önceden nasıl bilebilirim.

açıkça doğrusal olarak ayrılmış noktalarda iyi çalışmıyor, aksi takdirde fark olmadığını söylüyorlar. Ormanın daha çok bilinmeyen "kalıpları" aramak için ve NN'nin bilinen sinyalleri işlemek için kullanıldığına dair bir şey duydum.

 
Alexey Vyazmikin :

Bu arada, görev örnekteki diğer basit özelliklerden dönüştürülmüş daha karmaşık bir özellik aramak olduğunda, kümeleme için sinir ağları olabilir mi?

Ulusal Meclis için oldukça uygun bir görev. Soru, verilerin hazırlanmasında ve ayrıca aslında - orada aranacak ve dönüştürülecek bir şey var mı? Aksi takdirde, NN gerçekten orada olmayan bir şey bulacaktır, çünkü herhangi bir veride her zaman bazı modeller olacaktır.) Mükemmel bir şekilde öğrenecek ve onları kararlı bir şekilde bulacaktır, ancak yalnızca bu VR'de.) Diğer VR'lerde bu basitçe mevcut değildir ve NN her türlü saçmalığı taşıyacaktır. Bazıları bunu fazla takmakla karıştırıyor.

 
Yuri Asaulenko :

Ulusal Meclis için oldukça uygun bir görev. Soru, verilerin hazırlanmasında ve ayrıca aslında - orada aranacak ve dönüştürülecek bir şey var mı? Aksi takdirde, NN gerçekten orada olmayan bir şey bulacaktır, çünkü herhangi bir veride her zaman bazı modeller olacaktır.) Mükemmel bir şekilde öğrenecek ve onları kararlı bir şekilde bulacaktır, ancak yalnızca bu VR'de.) Diğer VR'lerde bu basitçe mevcut değildir ve NN her türlü saçmalığı taşıyacaktır. Bazıları bunu fazla takmakla karıştırıyor.

Ben daha çok, tahmin edicilerin dönüşümü ve genelleştirilmesinden bahsediyorum, örneğin, basitleştirilmiş bir şekilde, 2 tahmincimiz var ve aralarında herhangi bir basit matematiksel işlem yapmak aynı cevaba yol açıyor, o zaman bu onların tanımlama için ortak özelliğidir. bir kümede, oldukça ilkel - sıfırın gücüne bir sayı, ancak nöronlardaki formüller ve NS ilkesi nedeniyle bu tür birkaç dönüşüm olabilir.

Ek özellikler gibi kümeler, halihazırda ağaçların/ormanların/desteklerin sınıflandırılmasını iyileştirebilir.
 
Bu arada, otomatik ağaç oluşturmanın bir başka sorunu da, tahmin edici grupları içindeki mantıksal bağlantıların kaybıdır. Bu, diyelim ki ölçmek için 10 tahminciniz olduğunda, diyelim ki uzaydaki noktalar varsa ve diğer tahmin gruplarından bağlantılar eklemeden önce grup içindeki herhangi bir bağlantıyı ortaya çıkaracak olanın bu tahmin edicilerin birleşimi olduğunu biliyorsunuz.
 
Yuri Asaulenko :

Bunu biliyorsanız ve gerçekten var ise (buna fenomenin gelişim döngüsü diyelim , bu da olayları düzenli olarak tekrar ediyorsa), o zaman kolayca kullanabilirsiniz.

Tarihte böyle şeyleri ancak her şey olup bittiği zaman görebilirim . Gerçek zamanlı olarak - geçiyorum.) Bu arada, sinyali ancak tamamlandıktan sonra tanımlayabildiğimizde bu yaygın bir durumdur. Bu genellikle sinyal işlemede yapılır.

neden sadece tarih?

hacimlere bak

her zaman aynı anda maksimum kene sayısı

bir trendin veya düz bir stratejinin çalışacağı zamanı kolayca tahmin edebilir ve ayarlayabiliriz

:

 
Renat Akhtyamov :

neden sadece tarih?

hacimlere bak

her zaman aynı anda maksimum kene sayısı

bir trendin veya düz bir stratejinin çalışacağı zamanı kolayca tahmin edebilir ve ayarlayabiliriz

:

Hacimler, trendden düz duruma bir durumdaki bir değişikliği tahmin etmeye yardımcı olur, ancak genel olarak "zorluksuz" olmaktan uzaktır, genel olarak, "trend / düz" durumunu tahmin etmek, birim başına bir sonraki artışın yönünden çok daha doğru değildir. zaman, doğrulukta %57 civarında bir yerde, bazı inanılmaz sayılar hakkında söyledikleri, açıkça bir hatanın sonucu.