交易中的机器学习:理论、模型、实践和算法交易 - 页 1919 1...191219131914191519161917191819191920192119221923192419251926...3399 新评论 Aleksey Vyazmikin 2020.07.26 17:40 #19181 一张这样的照片 给出了这个利润图 mytarmailS 2020.07.26 17:49 #19182 Aleksey Vyazmikin: 如何截图,是否可以这样保存,然后直接从空白表加载,模型就出现了? 是 阿列克谢-维亚兹米 金。 这就是你如何解释这种叠加? 嗯,这是一个集群,它看起来像 多维空间中的物体在三维空间中组合成这样的团块,这样你就可以在三维空间中看你的100-500维数据,并以某种方式估计它们的结构。 Aleksey Vyazmikin: 顺便说一下,你如何将颜色强行设置为类--我不明白什么是什么? 在这里,颜色已经通过变量target设置好了,你看有三种颜色,这是你的目标,分三类 Aleksey Vyazmikin 2020.07.26 17:50 #19183 顺便说一下,上面带有岛屿的图片是在我的预测器转换方法之后,这是转换之前的原始样本的样子 两个星云... 数据本质上是一样的,但结果,甚至是视觉上,是不同的。所以我不知道如何使用这个工具,除了作为对样本准备学习的评估....。 mytarmailS 2020.07.26 17:53 #19184 Aleksey Vyazmikin: 例如,一个3D模型在一个单独的窗口中打开,你甚至不能对它进行截图,你能像这样保存它,然后直接从一个空白表加载它,模型就出现了吗? 你甚至可以用它来识别新的数据 Aleksey Vyazmikin 2020.07.26 17:54 #19185 mytarmailS: 好吧,它是集群,它看起来像 多维空间中的物体在三维空间中聚集在一起,这样你就可以在三维空间中看你的100-500维数据,并以某种方式估计它们的结构。 也许目标应该是按这些岛屿的数量来确定?我不明白这种可视化的定性评估。 我看到背面是黑色的,其余的是1,2,3--我如何将其转化为颜色? target <- as.factor(target) # target нужен для того чтобы окрасить точки в цвет целевой scatter3d(x = um.res[,1], y = um.res[,2], z = um.res[,3], groups = target, grid = FALSE, surface = FALSE, ellipsoid = FALSE, bg.col = "black") Aleksey Vyazmikin 2020.07.26 17:54 #19186 mytarmailS: 你甚至可以用它来识别新的数据 你是什么意思,什么数据?从哪里来? mytarmailS 2020.07.26 17:58 #19187 Aleksey Vyazmikin: 也许目标应该是按这些岛屿的数量来确定?我不明白这种可视化的定性评估。 你必须明白,这些集群是一个客观现实,是你的数据的真实结构... 你的目标是一个主观的现实,这就是为什么你的类标签与集群结构无关的原因 看看这个例子,你就会明白一切。 你必须指定颜色--背面是黑色的,而其他的是1,2,3--你如何将其转化为颜色? 请看手册中的评论,那里有所有的内容。 mytarmailS 2020.07.26 18:01 #19188 Aleksey Vyazmikin: 你是什么意思,什么样的数据?从哪里来? ))) 与通常的福雷斯特网一样,新的数据出现,它可以被保存的模型所识别 Aleksey Vyazmikin 2020.07.26 18:04 #19189 mytarmailS: 你必须明白,这些集群是一个客观现实,是你的数据的真实结构...你的目标是一个主观的现实(自我现实),所以你的类别标签与集群的结构没有关系。 所以,我在想,如果我们把这个样本分割成这些岛屿,并且已经在里面做了模型训练,会怎么样? 不同的聚类表明影响结果的因素不同,或者说它们的权重不同。 只有这个部门应该如何做...... 这里顺便从另一个角度看所有相同的完整数据--4个集群是可见的 mytarmailS 2020.07.26 18:06 #19190 Aleksey Vyazmikin: 所以我不知道如何使用这个工具,除了作为培训的样本准备度的评估....。 按照预期使用它--将多维空间可视化,以评估数据结构,是否有集群或它是一个点云,等等。 1...191219131914191519161917191819191920192119221923192419251926...3399 新评论 您错过了交易机会: 免费交易应用程序 8,000+信号可供复制 探索金融市场的经济新闻 注册 登录 拉丁字符(不带空格) 密码将被发送至该邮箱 发生错误 使用 Google 登录 您同意网站政策和使用条款 如果您没有帐号,请注册 可以使用cookies登录MQL5.com网站。 请在您的浏览器中启用必要的设置,否则您将无法登录。 忘记您的登录名/密码? 使用 Google 登录
一张这样的照片
给出了这个利润图
如何截图,是否可以这样保存,然后直接从空白表加载,模型就出现了?
是
这就是你如何解释这种叠加?
嗯,这是一个集群,它看起来像 多维空间中的物体在三维空间中组合成这样的团块,这样你就可以在三维空间中看你的100-500维数据,并以某种方式估计它们的结构。
顺便说一下,你如何将颜色强行设置为类--我不明白什么是什么?
在这里,颜色已经通过变量target设置好了,你看有三种颜色,这是你的目标,分三类
顺便说一下,上面带有岛屿的图片是在我的预测器转换方法之后,这是转换之前的原始样本的样子
两个星云...
数据本质上是一样的,但结果,甚至是视觉上,是不同的。所以我不知道如何使用这个工具,除了作为对样本准备学习的评估....。
例如,一个3D模型在一个单独的窗口中打开,你甚至不能对它进行截图,你能像这样保存它,然后直接从一个空白表加载它,模型就出现了吗?
你甚至可以用它来识别新的数据
好吧,它是集群,它看起来像 多维空间中的物体在三维空间中聚集在一起,这样你就可以在三维空间中看你的100-500维数据,并以某种方式估计它们的结构。
也许目标应该是按这些岛屿的数量来确定?我不明白这种可视化的定性评估。
我看到背面是黑色的,其余的是1,2,3--我如何将其转化为颜色?
你甚至可以用它来识别新的数据
你是什么意思,什么数据?从哪里来?
也许目标应该是按这些岛屿的数量来确定?我不明白这种可视化的定性评估。
你必须明白,这些集群是一个客观现实,是你的数据的真实结构...
你的目标是一个主观的现实,这就是为什么你的类标签与集群结构无关的原因
看看这个例子,你就会明白一切。
你必须指定颜色--背面是黑色的,而其他的是1,2,3--你如何将其转化为颜色?
请看手册中的评论,那里有所有的内容。
你是什么意思,什么样的数据?从哪里来?
)))
与通常的福雷斯特网一样,新的数据出现,它可以被保存的模型所识别
你必须明白,这些集群是一个客观现实,是你的数据的真实结构...
你的目标是一个主观的现实(自我现实),所以你的类别标签与集群的结构没有关系。
所以,我在想,如果我们把这个样本分割成这些岛屿,并且已经在里面做了模型训练,会怎么样?
不同的聚类表明影响结果的因素不同,或者说它们的权重不同。
只有这个部门应该如何做......
这里顺便从另一个角度看所有相同的完整数据--4个集群是可见的
所以我不知道如何使用这个工具,除了作为培训的样本准备度的评估....。
按照预期使用它--将多维空间可视化,以评估数据结构,是否有集群或它是一个点云,等等。