Ticarette makine öğrenimi: teori, pratik, ticaret ve daha fazlası - sayfa 2391

 
Maksim Dmitrievski :
bu arada, python 3.9 konsolda 3.8'den belirgin şekilde daha hızlı, ona geçtim

lyama karlarını yüksek sıklıkta saymak için böyle şiddetli görevler olmasa da, şimdilik 3.7))

 
Maksim Dmitrievski :

bu, işlemlerin açılmasına izin veren/yasaklayan ikinci modeldir.

onlar. üretimde, daha sonra 2 model kullanılır

Açık. Bir ayrımcım var. En azından bir süre önce, farklı özelliklerdeki en iyi modelleri toplayan ve bunları tek bir Uzman Danışman olarak ayrıştıran bir komut dosyası uyguladım.

Belki de meta modeli aynı anda birkaç optimal üretken modele uygulamaya değer?

denemek zorunda kalacak
 
esenlik :

Açık. Bir ayrımcım var. En azından bir süre önce, farklı özelliklerdeki en iyi modelleri toplayan ve bunları tek bir Uzman Danışman olarak ayrıştıran bir komut dosyası uyguladım.

Belki de meta modeli aynı anda birkaç optimal üretken modele uygulamaya değer?

aynı zamanda bir ayrımcıdır, yani. bir grup 2 model basitçe yeniden eğitildi

ama döngüyü henüz uygulamadım, orada tüm işlevlerin yeniden yapılması gerekiyor

belki birkaç, henüz net değil

 
Maksim Dmitrievski :

aynı zamanda bir ayrımcıdır, yani. bir grup 2 model basitçe yeniden eğitildi

ama döngüyü henüz uygulamadım, orada tüm işlevlerin yeniden yapılması gerekiyor

Senaryolarımı atabilirim, belki yardımcı olabilirler.

 
esenlik :

Senaryolarımı atabilirim, belki yardımcı olabilirler.

nasıl yapılacağı açık görünüyor

 

Maksim Dmitrievski

bir makale yazabilirim

bu harika olurdu) sizden makaleler görmek her zaman mutlu olur.

 
Evgeni Gavrilovi :

bu harika olurdu) sizden makaleler görmek her zaman mutlu olur.

Ben kendim her zaman yeni bir şeyden mutluyum, ama her seferinde böyle bir şey bulmak gittikçe zorlaşıyor)

öncekine göre niteliksel bir değişiklik olmasa da yazmak için bir neden göremiyorum

 
Maksim Dmitrievski :

Ben kendim her zaman yeni bir şeyden mutluyum, ama her seferinde böyle bir şey bulmak gittikçe zorlaşıyor)

öncekine göre niteliksel bir değişiklik olmasa da yazmak için bir neden göremiyorum

GMM yerine bu derin sinir ağının nasıl kullanılacağına dair bir örnek paylaşabilir misiniz?

https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/estimator/DNNClassifier

değiştirilmesi gerekiyor

gmm = mixture.GaussianMixture(n_components=75, covariance_type='full').fit(X)

buna: tf.estimator.DNNClassifier

tf.estimator.DNNClassifier  |  TensorFlow Core v2.4.1
tf.estimator.DNNClassifier  |  TensorFlow Core v2.4.1
  • www.tensorflow.org
A classifier for TensorFlow DNN models. Inherits From: , Used in the notebooks Used in the tutorials Example: Input of and should have following features, otherwise there will be a : if is not , a feature with whose value is a . for each in : if is a , a feature with whose is a . if is a , two features: the first with the id column name, the...
 
Evgeni Gavrilovi :

Bu derin sinir ağının GMM yerine nasıl kullanılacağına dair bir örnek paylaşabilir misiniz?

https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/estimator/DNNClassifier

değiştirilmesi gerekiyor

buna: tf.estimator.DNNClassifier

hayır, bunlar tamamen farklı şeyler.

 
Maksim Dmitrievski

MLPClassifier da bu görev için uygun değil mi?

Bir örneğin hangi sınıfa ait olduğunu tahmin etmek için bir yöntem vardır.

https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.neural_network.MLPClassifier.html