Ticarette makine öğrenimi: teori, pratik, ticaret ve daha fazlası - sayfa 2361

Yeni yorum
 
mytarmailS :

"Tek seferde öğrenme" gibi bir şey deniyorum ama kendi yolumda veya karmaşık kalıpları basit bir şekilde aramaya çalışırsam...


Örnekte yaklaşık 1 ila 200 oranında bir geri tepme ve bir çok “geri tepme” veriyorum, bir örnekle eğitim gibi oluyorlar, sonra modelden olasılığı alıyorum ve yeni verilere bakıyorum model yüksek bir olasılık gösterdiğinde fiyat ne olur...

Bunlar, şu anki fiyatı bir tür kendi kalıbınızla karşılaştırmak ve yakınlık ölçüsüne bakmakla neredeyse aynı, sadece burada modelden olasılığa bakıyorum...


Dürüst olmak gerekirse, bazen. Birkaç anlaşma olmasına rağmen, kötü sonuçlanmıyor, ancak bu sadece bir model ve birçoğu olabilir

Örneğin, burada başarılı bir şekilde bulunan bir model var, ilki tren tipinde, geri kalan her şey yeni veriler

Fena değil bence

Ne şekilde antrenman yapıyorsun? Aşırı örnekleme kullanıyor musunuz? Gradyan inişli sınıflandırma, 200 örnekte 1 ile baş etmeyecektir.

 
Alexey Mavrin :

1) Nasıl antrenman yapıyorsunuz?

2) Aşırı örnekleme kullanıyor musunuz?

3) Gradyan inişli sınıflandırma, 1 ila 200 örnekle baş etmeyecektir.

1) orman

2) hayır

3) genetik olabilir

 
mytarmailS :

1) orman

2) hayır

3) genetik olabilir

Anladım. Ayrıca, muhtemelen aktif öğrenmeyi soruyorsunuz, OOS'tan en "başarısız" örnekleri eğitime ekleyin ve öğretimi bitirin.

 
Alexey Mavrin :

Anladım. Ayrıca, muhtemelen aktif öğrenmeyi soruyorsunuz, OOS'tan en "başarısız" örnekleri eğitime ekleyin ve öğretimi bitirin.

Değil..

Piyasa verilerine uygun doğru kuralların daha fazla oluşturulması

Bir araç olarak, sembolik regresyon (genetik programlama) hoşuma gitti ama bence çok fazla kaynak tüketiyor..

 
mytarmailS :

Değil..

Piyasa verilerine uygun doğru kuralların daha fazla oluşturulması

Bir araç olarak, sembolik regresyon (genetik programlama) hoşuma gitti ama bence çok fazla kaynak tüketiyor..

Kaktüs yemekten sıkıldınız mı? )

Sat'ta desen aradığınızı hayal edin

 
Maksim Dmitrievski :

Sat'ta desen aradığınızı hayal edin

Kaşta değil, gözde)

Ama sıkıcı matstat öğrenmek için bu önemli kabul edilmelidir) Ama yaratıcılığın kanatlarında uçmak istiyorum)

 

Modeli 10 ilkel özellik üzerinde eğitirseniz ve tüm pazarı tanımlamak istiyorsanız, bu normaldir ..

Ve bir durumu yüz işaret ve bütün bir modelle tanımlarsam, bu SB mi?

Hasta mısın?

 
mytarmailS :

Hasta mısın?

Seni destekliyorum. Forex'in arkasını kırın, tamamen kırın.

 
Aleksey Nikolaev :

Seni destekliyorum. Forex'in arkasını kırın, tamamen kırın.

))

Eh, en azından bir mizah anlayışıyla her şey yolunda

 
mytarmailS :

Modeli 10 ilkel özellik üzerinde eğitirseniz ve tüm pazarı tanımlamak istiyorsanız, bu normaldir ..

Ve bir durumu yüz işaret ve bütün bir modelle tanımlarsam, bu SB mi?

Hasta mısın?

tüm özellikler fiyatın türevleridir

tek yaptığınız MO'nun sizden daha iyi bildiği bir grup kural/ağaç oluşturmak

ROCKET'i alın ve özellikle bir miniRocket olduğu için bir sürü işaret oluşturun

Pekala, ya tüm dünyanın hasta olması ve d'artagnan olmanız umuduyla boynuzlarınızı dinlendirin.

MiniRocket: Fast(er) and Accurate Time Series Classification
MiniRocket: Fast(er) and Accurate Time Series Classification
  • Alexandra Amidon
  • towardsdatascience.com
Most state-of-the-art (SOTA) time series classification methods are limited by high computational complexity. This makes them slow to train on smaller datasets and effectively unusable on large datasets. Recently, ROCKET (RandOM Convolutional KErnel Transform) has achieved SOTA of accuracy in just a fraction of the time as other SOTA time...
1...235423552356235723582359236023612362236323642365236623672368...3399
Yeni yorum