Ticarette makine öğrenimi: teori, pratik, ticaret ve daha fazlası - sayfa 2555

[Maxim Dmitrievsky]

mytarmailS # :
Peki sınıf neden doğru tahminde bulunmuyor? Çünkü alıntılar, dağıtım değil, modelin beklediğiyle aynı değildir. Ve doğru dağıtımdan alıntılar yaparsanız, muhtemelen iyi olacaktır.

bir dene öyle yaptığımı ya da puanladığımı hatırlamıyorum, benzer bir düşünce varmış gibi geldi bana

ama büyük ihtimalle geçmişle gelecek arasında bir bağlantı yok. Onlar. n çubukların gelecekteki durumunu tahmin etmek o kadar kolay değildir ve 1-2 adım ilerisinden daha zor olabilir.

[mytarmailS]

Maksim Dmitrievski # :

bir dene öyle yaptığımı ya da puanladığımı hatırlamıyorum, benzer bir düşünce varmış gibi geldi bana

ama büyük ihtimalle geçmişle gelecek arasında bir bağlantı yok. Onlar. n çubukların gelecekteki durumunu tahmin etmek o kadar kolay değildir ve 1-2 adım ilerisinden daha zor olabilir.

Teoride: gelecekteki dağılımı tahmin etmek, bir serinin hareketli ortalamasını tahmin etmekle neredeyse aynı ve bu, fiyatı tahmin etmekten daha kolay, daha fazla atalet var .. belki yarın bir ruh hali olursa deneyeceğim

[Aleksey Nikolayev]

Maksim Dmitrievski # :

Gelecekte modelin de çalışması gerektiğini varsayarsak), her zaman çeşitli türlerde (gürültü dahil) hatalar olacağını varsayarsak, görev bir denge bulmaktır. Yani temelde aynı şey.

aslında ben bu sorunu farklı bir şekilde çözüyordum o yüzden yönlendirici sorular yazıyorum

Küresel bir bakış açısıyla bakarsanız, size katılıyorum. Sonuç olarak hangi algoritma setinin alındığı önemli değildir - onu kullanırken ortaya çıkan sorunlar her zaman aynı olacaktır.

Bu arada, fxsaber tarafından bugün blogunda biraz benzer bir fikir (tipik olmayan gösterge değerlerine sahip işlemlerin atılması) dile getirildi.

[Rorschach]

70'lerden bir kitap okudum, otokorelasyon yoksa tahminin mümkün olmadığını söylüyor. Bu konuda daha güncel bir şey var mı?

[Valeriy Yastremskiy]

Alexey Nikolaev # :

Küresel bir bakış açısıyla bakarsanız, size katılıyorum. Sonuç olarak hangi algoritma setinin alındığı önemli değildir - onu kullanırken ortaya çıkan sorunlar her zaman aynı olacaktır.

Bu arada, fxsaber tarafından bugün blogunda biraz benzer bir fikir (tipik olmayan gösterge değerlerine sahip işlemlerin atılması) dile getirildi.

Tamamen katılıyorum. Koridorun dinamik genişliğe sahip dalgalanmaları, tahminde denge seçimini ve olasılığını gerektirir.

[Sceptorist]

Yeni başlayanlara söyleyin, bir test cihazında/optimizerde bir Uzman Danışmanın optimizasyonu bir MO mudur?

[Farkhat Guzairov]

Sceptorist # :
Yeni başlayanlara söyleyin, bir test cihazında/optimizerde bir Uzman Danışmanın optimizasyonu bir MO mudur?

Optimizasyon en çok bir sinir ağı öğrenme sürecine benzer.

Önceden, en alakalı setleri elde etmek için optimizasyon otomasyon çözümleri bile vardı.

[Maxim Dmitrievsky]

Model seçimi konulu ders

bir yanlış anlaşılma olmasın diye, tabiri caizse

[Aleksey Nikolayev]

Sceptorist # :
Yeni başlayanlara söyleyin, bir test cihazında/optimizerde bir Uzman Danışmanın optimizasyonu bir MO mudur?

MO sadece bir algoritma koleksiyonudur. Bazıları için test optimizasyonu oldukça uygundur. Örneğin, KNN'de optimal K'yi bulmanız gerekiyorsa. Ancak çoğu algoritmanın kendine özgü optimizasyon yöntemi vardır. Örneğin, sinir ağlarında gradyan inişi.

Genel olarak cevap, belirli bir modelin verilen optimizasyon algoritmalarına (numaralandırma ve genetik optimizasyon) uyum sağlama yeteneğine bağlıdır.

[Aleksey Nikolayev]

Maksim Dmitrievski # :

Model seçimi konulu ders

yanlış anlaşılma olmasın diye tabiri caizse

Vorontsov muhtemelen Rusya'daki en iyi MO uzmanıdır. Bu nedenle kurs iyi olmalı, ancak BT çalışanları için olduğu için, bizim için temel ve önemli matematik burada atlanmıştır. Ticarette matematiksel yöntemlerin uygulanması için temel, basitleştirilmiş biçimlerinin nadiren uygun olduğunu defalarca fark ettim.

ML, tahmin edicilerin ve P(X,Y) yanıtlarının değişmez bir ortak dağılımı olduğu varsayımına dayanır (örneğin Tibshirani'ye bakınız). Buradan, Y=f(X) regresyonunun hesaplanabileceği koşullu olasılık Py(Y|X) hesaplanabilir. Sonuç olarak, bu regresyon herhangi bir MO modeli tarafından yaklaştırılır. Fiziksel dünyada, bu teori az çok işe yarar. Ama ticarette değil. P(X,Y)'nin zamanla (durağan olmama) öngörülemeyen bir şekilde değiştiği ve tüm teorinin biraz çöktüğü ortaya çıktı.

Bir şekilde teorinizi oluşturmalısınız ve işte zaten - kim ilgileniyor) En yaygın yaklaşım, durağanlığı görmezden gelmek ve ardından sonuçlara şaşırmak ve MO hakkında şikayet etmektir)