Ticarette makine öğrenimi: teori, pratik, ticaret ve daha fazlası - sayfa 632

 
Maksim Dmitrievski :

Takviyeli öğrenme için buradayım, her şeyle ilgileniyorum, ilginç bir makale buldum, satın almaya ve MB'yi bot'a bağlamaya çalışıyorum

https://hackernoon.com/the-self-learning-quant-d3329fcc9915

sadece bir tür saçmalık var, sonunda sadece bir sebepten dolayı satın almayı öğreniyor

Ben de aynı duruma sahibim - NS sınıflandırıcısı genellikle bir sınıfa girer. Sınıflar uyumlu hale getirilmelidir. Ama bir sınıfın %95'ine ve ikincinin %5'ine sahibim. *20 satır hacmi arzu yok.
Bu, o makaledekiyle aşağı yukarı aynı ve anladım.

Bence regresyona / tahmine geçmeyi düşünüyorum - deney yapmak, orada ne olacak ...

 
Maksim Dmitrievski :

Takviyeli öğrenme için buradayım, her şeyle ilgileniyorum, ilginç bir makale buldum, satın almaya ve MB'yi bot'a bağlamaya çalışıyorum

https://hackernoon.com/the-self-learning-quant-d3329fcc9915

sadece bir tür saçmalık var, sonunda sadece bir sebepten dolayı satın almayı öğreniyor

Eh, kendisi orada bunun normal olduğunu açıkladı, çünkü açık bir yükseliş eğilimi var. Orada bir yorumcu ayrıca menajerinin uzun bir pozisyonda kalmayı tercih ettiğini söylüyor. Ve yazarın kendisi hikayenin kısa uzunluğundan bahsediyor. Ayrıca kodda, ödülün değerini zaman içinde ayarlamak için gama kullanmadı.

Genel olarak makale, koddaki iki iyi kitaplığa bağlantılar sağlaması açısından yararlıdır.
Biri çeşitli piyasa verilerini yüklemek için, diğeri ise verilere çeşitli göstergeler uygulamak içindir. kendim aldım.


https://www.quandl.com/tools/python
https://mrjbq7.github.io/ta-lib/

 
elibrarius :

Ben de aynı duruma sahibim - NS sınıflandırıcısı genellikle bir sınıfa girer. Sınıflar uyumlu hale getirilmelidir. Ama bir sınıfın %95'ine ve ikincinin %5'ine sahibim. *20 satır hacmi arzu yok.
Bu, o makaledekiyle aşağı yukarı aynı ve anladım.

Bence regresyona / tahmine geçmeyi düşünüyorum - deney yapmak, orada ne olacak ...

Ben de bu durumla karşı karşıyayım.
Özellik seçimi, düzenlileştirme ve birçok bırakma, modeli daha kararlı hale getirir. Tümü hizalanmamış, saf zaman serisi akışı.

Nedense derslerle çok uğraştım. Benim durumumda (ml-asistan), sinyaller tek bir sayı [-1,1] ile kaydedilir. Yani, teoride, hemen bir gerileme oluşturabilirsiniz (ki bu da oldukça iyi sonuç verir), ancak daha az "okunabilir" bir tahmin vardır.
Sınıflandırma için onları sınıflara bölmek ve softmax fikrine göre sınıfların toplamını 1.0'a eşitlemek gerekir. Ancak sonunda, onları sıfıra göre basitçe bölmenin en doğru olduğu ortaya çıktı, model, hedeften bağımsız olarak sınıfların toplamını 1'e normalleştirir.

Ancak üçüncü sınıf geçişi eklerken, nedense sürekli yeniden eğitim. Belki de yanlış pişiriyorum. =)

 
elibrarius :

Ben de aynı duruma sahibim - NS sınıflandırıcısı genellikle bir sınıfa girer. Sınıflar uyumlu hale getirilmelidir. Ama bir sınıfın %95'ine ve ikincinin %5'ine sahibim. *20 satır hacmi arzu yok.
Bu, o makaledekiyle aşağı yukarı aynı ve anladım.

Bence regresyona / tahmine geçmeyi düşünüyorum - deney yapmak, orada ne olacak ...

10-12 bin örnekten: ~ 800'ü 1. sınıf, kalanı 0. Gerçek bu.)

Bir eğitim dizisindeki sınıfların oranının gerçeğe yakın olması gerektiğini akıllı bir kitapta okudum.

 
Yuri Asaulenko :

10-12 bin örnekten: ~ 800'ü 1. sınıf, kalanı 0. Gerçek bu.)

Bir eğitim dizisindeki sınıfların oranının gerçeğe yakın olması gerektiğini akıllı bir kitapta okudum.

ve diğer akıllı kitaplarda sınıfların dengelenmesi/birleştirilmesi gerektiğini söylüyorlar.

Forex'te genel nüfus hakkında hiçbir fikrimiz yok ve sağlıklı mantığa göre sınıflardaki eleman sayısı yaklaşık olarak şuna eşit olmalıdır.

 
Merhaba!!! Negatif entropinin anlamını gerçekten açıklayabilecek biri var mı? Sade bir dille....
 

Akıllı bir adamdan rastgelelik hakkında ilginç bir video


 
Michael Marchukajtes :
Merhaba!!! Negatif entropinin anlamını gerçekten açıklayabilecek biri var mı? Sade bir dille....

İşte akıllı insanların söyledikleri:

"Negentropi θ, geçmişle ilgili karakteristik bellek miktarı tarafından belirlenen belirli bir "yapısal" değere karşılık gelir. Büyük θ için, karmaşık hiyerarşik yapılar geniş bir aralıkta, küçük θ için, yapılar küçük bir aralıkta ortaya çıkar ve θ → 0 için, yani geçmiş hakkında bilgi eksikliği, Markov süreçlerine sınırlayıcı bir geçiş var".

Aslında bu, sürecin Markovyen olmayan doğasını karakterize eden bir niceliktir. Çünkü Olasılık dağılımlarıyla çalıştığım için, dağılımların "kuyruklarının" ortaya çıkmasından bu şeyin sorumlu olduğunu öğrendim.
 
Michael Marchukajtes :
Merhaba!!! Negatif entropinin anlamını gerçekten açıklayabilecek biri var mı? Sade bir dille....

Entropi, düzensizlik veya kaosun bir ölçüsüdür, negentropi (negatif entropi) bir nezaket ölçüsü ve kendi kendine örgütlenme derecesidir. Bardakta çözünmemiş şeker minimum entropiye sahiptir; tamamen çözündükten sonra sistem maksimum entropiye sahiptir. Sistemi orijinal durumuna döndürmek için, bir kristalleşme koşulu oluşturmak için dışarıdan entropi almak gerekir. NS ile ilgili olarak, sistem sürekli olarak dışarıdan yeni bilgileri emmeli ve gereksiz bilgilerden kurtulmalıdır, aksi takdirde entropi artışı ölümüne yol açacaktır.

 
Yousufkhodja Sultonov :

Entropi, düzensizlik veya kaosun bir ölçüsüdür, negentropi (negatif entropi) bir nezaket ölçüsü ve kendi kendine örgütlenme derecesidir. Bardakta çözünmemiş şeker minimum entropiye sahiptir; tamamen çözündükten sonra sistem maksimum entropiye sahiptir. Sistemi orijinal durumuna döndürmek için, bir kristalleşme koşulu oluşturmak için dışarıdan entropi almak gerekir. NS ile ilgili olarak, sistem sürekli olarak dışarıdan yeni bilgileri emmeli ve gereksiz bilgilerden kurtulmalıdır, aksi takdirde entropi artışı ölümüne yol açacaktır.

Harika yorum. Aynen öyle.