Ticarette makine öğrenimi: teori, pratik, ticaret ve daha fazlası - sayfa 2787

 
СанСаныч Фоменко #:

Trigonometrik fonksiyonların ya da bu seviyedeki herhangi bir şeyin akıl yürütme seviyesinde olduğumuz sürece, tek bir nedenden ötürü bir gerekçe yoktur - bir gerekçe oluşturmak imkansızdır, çünkü bu tür gerekçelerin amacı beyan edilmemiştir ve amaca ulaşma kriteri bilinmemektedir.

Ve MO'daki amaç tektir - uydurma hatasını azaltmak ya da daha doğrusu makine öğrenimi modelinin tahmin hatasını azaltmak. Ve bir kısıtlama ile: tahmin hatası gelecekte fazla değişmemelidir.

ve amaç her zaman aynıdır - açgözlü bir algoritma tarafından tüm çöplerin aptalca aranması ve bunun için güç eksikliği hakkında ulumak yerine mantık ve yeterlilik....

evet, tahminler (tutarlı) istikrarlı olmalıdır - siz buna "hata değişmemeli" diyorsunuz, tahminin kendisi zaman serilerinde (dinamiklerde) değişecektir...

bu araçların nasıl çalıştığını bilmeden, araçlar hakkında yaptığınız reklam açıklamalarından daha ileri gidemezsiniz... elinize bir balyoz verilmiş - IV=0.02 eşiğinize atıfta bulunarak onu sallıyorsunuz(Chapayev misiniz???? ) - BU DÜŞÜK(!) bir bağlantıdır - öyleyse neden burada sloganlarınızı sallıyorsunuz... ve yeterli analiz önerilerini mashkas olarak adlandırıyorsunuz (geçmişte hiç var olmadıkları yerde)... kendi reklam başlığınızı açın.

ve MO evet - her yerde aynı şekilde ve AYNI AMAÇLA çalışır - ve Py ve diğer kütüphanelerde hiç IV değildir - ama öz değişmez, - görünüşe göre, veri analizinin özünü anlamayan siz - sadece adaylar ve araçlar hakkında sloganlar atabilir ve aptalca "kara kutunuza" çöp yükleyebilirsiniz - ve tahminlerinizi amaçlanan amaç için kullanmak bile rahatsız etmedi....

kendi promosyonlarınız için bir şube açın ve orada bağırın -- eğer yayık analizinden başka bir şey yapamıyorsanız (normal sonuçlar bile değil) -- hurda metaliniz için başkalarının fikirlerini almaya çalışan lanet bir koleksiyoncu gibi görünüyorsunuz ("araç" kelimesi hariç - nasıl çalıştığını bile anlamamışsınız) -- LogisticRegression ne yapmadı?

=== cevap vermek zorunda değilsiniz! (kişisel bilgi değeriniz = benim için 0)... lineer cebir yorumlarınız IV'te daha da düşük

 
Aleksey Nikolayev #:

Örneklemin histogramlarını dönüşümden önce ve sonra basitçe karşılaştırabilirsiniz. Sonuncusu hedef forma daha yakınsa (örneğin normal veya tekdüze dağılım), o zaman dönüşüm iyidir). Histogram çizmek yerine, hedefe uygunluk için testler düşünebiliriz (sırasıyla normallik veya tekdüzelik için).

Plakaları parabolik şekilde yapmıyorlar mı? Formüle göre oldukça)

Evet, bakın ve görsel olarak hedefe daha yakın olanı seçin) Ancak bu dönüşümün ne yaptığı ve neden diğerlerinden daha iyi olduğu konusunda hiçbir mantık yoktur.

Bu parabollere ulaşmak uzun zaman aldı)))))) Ve filtreler gerçekten çatlak))))

 
JeeyCi #:

ve amaç her zaman aynıdır - açgözlü bir algoritma tarafından tüm çöplerin aptalca aranması ve bu iş için güç eksikliği hakkında kükreme yerine mantık ve yeterlilik....

evet, tahmi̇nler geçerli̇ olmali - si̇z buna "hata deği̇şmemeli̇" di̇yorsunuz, tahmi̇ni̇n kendi̇si̇ zaman seri̇si̇ i̇çi̇nde (di̇nami̇k olarak) deği̇şecekti̇r...

bu araçların nasıl çalıştığını bilmeden araçlar hakkındaki reklam sözlerinizden daha ileri gidemezsiniz... elinize bir balyoz verilmiş - IV=0.02 eşiğinize atıfta bulunarak onu sallıyorsunuz(Chapayev???? misiniz) - BU DÜŞÜK(!) bir bağlantıdır - öyleyse neden burada sloganlarınızı sallıyorsunuz... ve yeterli analiz önerilerini mashka olarak adlandırıyorsunuz (geçmişte hiç var olmadıkları yerde)... kendi reklam başlığınızı açın

ve MO evet - her yerde aynı şekilde ve AYNI AMAÇLA çalışır - ve Py ve diğer kütüphanelerde hiç IV değildir - ancak öz değişmez - görünüşe göre, veri analizinin özünü anlamayan siz - sadece adaylar ve araçlar hakkında sloganlar atabilir ve aptalca "kara kutunuza" çöp yükleyebilirsiniz - ve tahminlerinizi amaçlanan amaç için kullanma zahmetine bile girmediniz....

reklam kampanyalarınız için bir şube açın ve orada bağırın -- çalkantı analizinden başka bir şey yapamıyorsanız (normal sonuçlar bile değil) -- hurda metaliniz için başkalarının fikirlerini almaya çalışan lanet bir koleksiyoncu gibi görünüyorsunuz ("araç" kelimesi hariç - nasıl çalıştığını bile anlamamışsınız) -- LogisticRegression'da yanlış olan neydi?

=== cevap vermek zorunda değilsiniz! (kişisel bilgi değeriniz = benim için 0)... Doğrusal cebir yorumlarınız IV'te daha da düşük

Önceki metin mantıklıydı, ancak burada ne yapıldığının yanlış anlaşıldığını yansıtıyordu.

Size değil, burada bunu oldukça profesyonelce anlayan ve uygun araçlara sahip pek çok insan olmasına rağmen, hedefi ve hedefe ulaşma kriterlerini sürekli unutan diğer okuyuculara cevap verdim.

Ve bu metnin hiçbir anlamı yok, küçük bir kızın bir tür saldırısı. Cevap vermenin anlamını göremiyorum.

 
JeeyCi #:

ve amaç her zaman aynıdır - açgözlü bir algoritma tarafından tüm çöplerin aptalca aranması ve bu iş için güç eksikliği hakkında kükreme yerine mantık ve yeterlilik....

Olmadığını varsayalım)))))

Tahminlerin mantığı ve yeterliliği ile süreçlerin anlaşılması, bunların yokluğundan kesinlikle daha iyidir. Ancak istatistik ve teoride çoğu zaman şu veya bu metodolojinin neden işe yaradığına dair hiçbir açıklama yoktur. Bir kişi bir iğne atmış, orada bir şey ölçmüş ve Pi sayısını hesaplamış, bir başkası Nil'deki sellerin geçmişine bakmış ve bir sonrakini tahmin edecek ölçecek bir şey bulmuş. Eylemlerindeki mantık asgari düzeydedir.

Aynı şekilde satırlarda da doğru işaretleri bulmanız gerektiğini düşünüyorum, genel olarak neyi ölçeceğinizi))))

 
grev gözcüleri̇ yi̇ne ortaya çikti... Toplanma burada değil. ve tahminler burada değil. ve spekülasyonlarını başkalarına atfederek alıntı yapmayı öğrenemediler.
 
Valeriy Yastremskiy #:

Tahminlerin mantığı ve yeterliliği ile süreçlerin anlaşılması, bunların yokluğundan kesinlikle daha iyidir. Ancak istatistik ve teoride, şu ya da bu metodolojinin neden işe yaradığına dair hiçbir açıklama yoktur. Bir kişi bir iğne atar, orada bir şey ölçer ve Pi sayısını hesaplar, bir başkası Nil'deki sellerin geçmişine bakar ve bir sonrakini tahmin edecek ölçecek bir şey bulur. Eylemlerindeki mantık asgari düzeydedir.

Aynı şekilde satırlarda da)))) genel olarak neyi ölçeceğinizi)))) doğru işaretleri bulmanız gerektiğini düşünüyorum.

Buna katılmamak mümkün değil.


Ancak, tüm araştırmanın AMACINI anlamadan, nihai ürünü elde etme umudu olmadan çok hızlı bir şekilde öğretime, ilgili ders kitabının sunumuna geçildiğinin farkına varılmalıdır.

 

iğneler ve seller hakkında... bu sadece bir tesadüftü:

100500*10^3 1D rastgele yürüyüş üretiyoruz; tüm rastgele yürüyüş demetinden tek bir yörünge alıp incelersek, genel integral sonuçlarını gerçekten takip etmez. Bazı yerlerde onlarla çelişir.

Ve biz burada her zaman tek bir örnekle çalışıyoruz/ticaret yapıyoruz/eğleniyoruz. Başka örneğimiz yok.

 

СанСаныч Фоменко #:
  ...

"makale" yazıp da kendini savunamayanlar böyle yapar... Araştırma enstitüsüne karşı ilk iddialarında da görüldüğü gibi.

... herkes bir pisliktir.

 
СанСаныч Фоменко #:

Buna katılmamak elde değil.


Ancak, tüm çalışmanın AMACINI anlamadan, nihai bir ürün elde etme umudu olmadan çok hızlı bir şekilde öğretime, ilgili ders kitabının sunumuna kayıldığını fark etmek gerekir.

Ona giden yolu anlamadan hedefe varmak bir hayaldir))))))

Genel olarak, küresel değerlendirme ve analiz araçları olmadan yapılan pazar araştırması, kozmos veya en basit madde hakkında düşünmeye benzer ve kesilmiş araçlarla doğrulanabilen doğru teoriler mümkündür.))))))

Henüz farkına varılmamış bir takım yeni şeylerin neyi nasıl ölçeceği arayışına şimdi daha yakınım.))))) Bu, durumu daha doğru bir şekilde değerlendirecektir. Tahmin paradigması biraz yakın, ancak yine de görev farklı.

Mantık şu şekilde olmalıdır. Bir şeyi ölçeriz ve bu da durumun tanımıdır. Farklı durumlar için farklı parametreleri ölçeriz. Ve basitçe durum değişikliğini belirtiriz. Tabii ki, bir kütüphane / durum kümesi olmalıdır. Tüm ölçeklerde ve tiklerde ölçüm yapıyoruz. Umarım farklı ölçeklerdeki ölçümlerin mantığı aynı olur ve tik ölçekleri mum çubuğu ölçeklerinden çok farklı olmaz. İşte böyle)))))

 
Aykırı değerlerin kaldırılması da dahil olmak üzere birçok tutarsızlık elde edersiniz. Farklı hesaplamalara göre bunlar genellikle veri kümesi boyutunun %10'u kadardır. Onları sildiler ve ne ve aykırı değer yakalandığında model nasıl değişecek? )
Dönüşümlerde de durum hemen hemen aynıdır.
Ön işlemeyi klasik olarak yaparsanız, sonuçlar ham veriden daha kötü hale gelir.
Ya da metriklerdeki rastgele iyileştirmeler sistemikmiş gibi gösterilir.