Ticarette makine öğrenimi: teori, pratik, ticaret ve daha fazlası - sayfa 2392

[Maxim Dmitrievsky]

Evgeni Gavrilovi :

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

Bunlar farklı modeller. GMM, olasılık yoğunluk tahmini ve örnek örnekleme için kullanılır ve sınıflandırıcı sınıflandırır

görünüşe göre, CatBoost'u bir sinir ağı ile değiştirmek istiyorsunuz. Ama bu pek mantıklı değil.

[Evgeni Gavrilovi]

Maksim Dmitrievski :

Bunlar farklı modeller. GMM, olasılık yoğunluk tahmini ve örnek örnekleme için kullanılır ve sınıflandırıcı sınıflandırır

Görünüşe göre CatBoost'u bir sinir ağı ile değiştirmek istiyorsunuz. Ama bu pek mantıklı değil.

orada sinir ağının GMM'den daha uygun olduğunu yazıyorsunuz

https://www.mql5.com/en/forum/356331#comment_19373237

[Maxim Dmitrievsky]

Evgeni Gavrilovi :

orada sinir ağının GMM'den daha uygun olduğunu yazıyorsunuz

https://www.mql5.com/ru/forum/356331#comment_19373237

Üretken ağlar ve otomatik kodlayıcılarla ilgiliydi. Klasik versiyonları test ettim, daha kötüler. Bu konuya daha önce yazdım ve pitorch gibi kodu attım.

[Maxim Dmitrievsky]

Evgeni Gavrilovi :

orada sinir ağının GMM'den daha uygun olduğunu yazıyorsunuz

https://www.mql5.com/ru/forum/356331#comment_19373237

Bu modele bir göz atın https://sdv.dev/SDV/user_guides/timeseries/par.html

Henüz kendim denemedim, oluşturmak ve görselleştirmek gerekli olacak

anladığım kadarıyla model aktif geliştirme aşamasında, geliştiriciler ile direkt iletişime geçebilirsiniz

+ yeni fikirlerle birlikte inceleme için yeni bir makale gönderdi

[Evgeni Gavrilovi]

Maksim Dmitrievski

teşekkür etmek.

[Maxim Dmitrievsky]

Evgeni Gavrilovi :

teşekkür etmek.

İncil yüklü değil, çok fazla hata var. Muhtemelen eski bir sürüm.

[Maxim Dmitrievsky]

Bir bilgisayarda veya google colab'da yüklü olmayan bazı numpai sürümlerini çeker

nampay'ı colab'da yeniden yükledikten sonra çalıştı

bazı çarpık canavarlar bu kütüphaneleri yazıyor

[Evgeni Gavrilovi]

Maksim Dmitrievski :
Bir bilgisayarda veya google colab'da yüklü olmayan bazı numpai sürümlerini çeker

bu sürüm 0.5.0 normaldir.

https://pypi.org/project/sdv/0.5.0

[Maxim Dmitrievsky]

Evgeni Gavrilovi :

bu sürüm 0.5.0 normaldir.

https://pypi.org/project/sdv/0.5.0

işbirliğinde sonuncusu başlatıldı. Modelin işlevselliğini git üzerinde içmeniz gerekiyor, sadece python modülünü kopyalayabilirsiniz. Aksi halde nasıl çalıştığı belli değil, kullanım kılavuzunda açıklama yok.

ve onun hakkında hiçbir şey söyleme

[Evgeni Gavrilovi]

Maksim Dmitrievski :

işbirliğinde sonuncusu başlatıldı. Modelin işlevselliğini git üzerinde içmeniz gerekiyor, sadece python modülünü kopyalayabilirsiniz. Aksi halde nasıl çalıştığı belli değil, kullanım kılavuzunda açıklama yok.

from sdv.timeseries import PAR

pr_c = pr.copy()
X = pr_c[pr_c.columns[ 1 :]]
sdv = PAR.fit(X)

uyum sağlandı, ardından bir hata oluştu: fit() gerekli 1 konumsal bağımsız değişken eksik: 'timeseries_data'

görünüşe göre bir zaman serisi göndermek için başka bir formata ihtiyacınız var

https://sdv.dev/SDV/user_guides/timeseries/par.html