交易中的机器学习：理论、模型、实践和算法交易 - 页 555 1...548549550551552553554555556557558559560561562...3399 新评论 Vizard_ 2018.01.06 21:28 #5541 马克西姆-德米特里耶夫斯基。所以我不知道今生该相信什么......一切都要反复检查。基准是救命稻草）））)各种转换和削减。最上面的是原始数据。train = rms sample with light sql. test = OOS. time = rms time in sec. Aleksey Terentev 2018.01.06 23:04 #5542 关于数据集的排放，市场可以使用这种方法。 Alexander_K2 2018.01.06 23:05 #5543 我有时会从这个论坛上想。这一切都很安静，很沉闷。而突然出现一些人，如弗拉基米尔或维扎_或最可疑的podotr，并开始展示大师级的课程。他们是谁？各位，请出示护照和教育文凭!:)))) [删除] 2018.01.07 07:50 #5544 桑桑尼茨-弗门科。只有那些与目标变量有关系的预测因子才应该被使用。不管是 "线性 "还是 "非线性"，都与措辞非常准确的 "有关系 "无关。这一点和文中的其他内容都很清楚，但在一个固有的非线性模型中，属性与目标的相关性与此有什么关系？我写过为什么在回归模型中需要它，但在分类中不需要，因为它不是目标而是类......去深入了解我在写什么 :) СанСаныч Фоменко 2018.01.07 08:13 #5545 马克西姆-德米特里耶夫斯基。这一点和文中的其他内容都很清楚，但在一个固有的非线性模型中，属性与目标的相关性与此有什么关系？我写了为什么在回归模型中需要它，但在分类中不需要，因为它不是目标，而是类......更深入地阅读我写的东西 :)我不需要读得更深--我完全理解你，但你根本不理解我。我写的是 过度训练（overfitting）--这是所有分类模型的主要敌人。过度拟合模型的行为在未来是不确定的。为了打击这种完全的邪恶，我认为有两种工具。1.从噪声中摆脱预测器的输入集2.仔细测试。所有这些我都是根据自己的计算结果写的，我向你保证有很大的量，我已经做了一年多了。我懒得去搜索，然后形成一个可读的psot，因为我没有目的去说服任何人。PS。你一直坚持认为噪音预测者是无害的，甚至是有用的--你不是第一个，有很多这样的人，他们被称为占星家。 [删除] 2018.01.07 08:37 #5546 桑桑尼茨-弗门科。你一直坚持认为噪音预测器是无害的，甚至是有用的--你不是第一个，有很多这样的人，他们被称为占星家。我在哪里写过这样的东西？ СанСаныч Фоменко 2018.01.07 08:49 #5547 马克西姆-德米特里耶夫斯基。 我在哪里写过这个？重新阅读你的帖子。ну это и все далее по тексту понятно, но причем здесь корреляция признака с целевой в изначально нелинейной модели а я написал зачем она (корреляция) нужна в случае регрессионной, а в классификации нет, потому что там вообще не целевая а классы事实证明，我的猜测，我认为我们的分歧是基于以下几点。你反对相关性，我从来没有写过预测变量和目标变量之间的相关性。这就是所谓的谈话。我一直写道：预测者必须与 目标变量有关 。我从来都不是指"关系"这个词意义上的相关、线性、非线性回归。此外，分类算法给出的所有预测器 "重要性 "算法也让我不满意。看看我的例子：目标：性别，有男性/女性的类别，预测因素：服装，有裙子/裤子的价值。 [删除] 2018.01.07 09:40 #5548 SanSanych Fomenko: 重新阅读你的帖子。事实证明，我的猜测，我认为我们的分歧是基于以下几点。你反对相关性，我从来没有写过预测变量和目标变量之间的相关性。这就是所谓的谈话。我一直写道：预测者必须与 目标变量有关 。我从来都不是指"关系"这个词意义上的相关、线性、非线性回归。此外，分类算法给出的所有预测器 "重要性 "算法也让我不满意。看看我的例子：目标：性别，有男性/女性的类别，预测因素：服装，有裙子/裤子的价值。是的，只是有时它被写成特征与目标应该完全相关，即应该有一个线性的依赖关系。我写道，对于回归模型 来说，至少有一个性状应该与目标有线性关系，这可能是合理的。关于 "关系"，我当然同意 :) [删除] 2018.01.07 09:42 #5549 Vizard_。 基准化拯救））)各种转换和削减。最上面一个是原始数据。训练 = r.采样与光平方测试 = OOS.时间 = r.时间（秒）。即使是远期的好结果也不一定是随后在卡片上产出利润的前兆 :)上面已经提到了交叉验证，我认为这是最好的办法。 Aleksey Terentev 2018.01.07 10:23 #5550 过度学习--发生在大权重（~10^18）的情况下，是多重共线性的结果，导致不稳定的A（x，w）模型。 过度学习的处理方法是：提前停止模型学习，限制权重的增长（L1（Lasso）和L2正则化），限制网络中的连接（Dropout），也可能应用惩罚函数（ElacticNet，Lasso）。而L1正则化导致了对特征的选择，因为它对其权重系数进行了归零。 去除 "噪音 "特征就是选择特征。这方面是有方法的。这并不总是有利于模型，所以有时会使用L2正则化（有助于解决多重共线性的问题）。 SanSanych Fomenko，你关于特征和目标关系的说法有点自以为是。因为你怎么能断言一些尚未被证明的东西；这正是MO模型的建立目的。一个已建成的工作模型给出了一些估计，即与 "某某 "的精确度有关系。而长裤和短裙的例子，显示了研究者对研究地区知识的匮乏，因为在这样一个模型中，你抛开了关于地点、时间、居住地区的经纬度等有价值的特征。 在建立一个模型之前，你应该了解被调查的领域，因为魔鬼和天才一样，都在细节中。PS。有争论是一件好事。它们有助于打磨观点，教你为论文提供良好的论据，并导致共同的真理。 1...548549550551552553554555556557558559560561562...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
所以我不知道今生该相信什么......一切都要反复检查。
基准是救命稻草）））)
各种转换和削减。最上面的是原始数据。
train = rms sample with light sql. test = OOS. time = rms time in sec.
我有时会从这个论坛上想。这一切都很安静，很沉闷。而突然出现一些人，如弗拉基米尔或维扎_或最可疑的podotr，并开始展示大师级的课程。他们是谁？各位，请出示护照和教育文凭!:))))
只有那些与目标变量有关系的预测因子才应该被使用。不管是 "线性 "还是 "非线性"，都与措辞非常准确的 "有关系 "无关。
这一点和文中的其他内容都很清楚，但在一个固有的非线性模型中，属性与目标的相关性与此有什么关系？
我写过为什么在回归模型中需要它，但在分类中不需要，因为它不是目标而是类......去深入了解我在写什么 :)
这一点和文中的其他内容都很清楚，但在一个固有的非线性模型中，属性与目标的相关性与此有什么关系？
我写了为什么在回归模型中需要它，但在分类中不需要，因为它不是目标，而是类......更深入地阅读我写的东西 :)
我不需要读得更深--我完全理解你，但你根本不理解我。
我写的是 过度训练（overfitting）--这是所有分类模型的主要敌人。过度拟合模型的行为在未来是不确定的。
为了打击这种完全的邪恶，我认为有两种工具。
1.从噪声中摆脱预测器的输入集
2.仔细测试。
所有这些我都是根据自己的计算结果写的，我向你保证有很大的量，我已经做了一年多了。
我懒得去搜索，然后形成一个可读的psot，因为我没有目的去说服任何人。
PS。
你一直坚持认为噪音预测者是无害的，甚至是有用的--你不是第一个，有很多这样的人，他们被称为占星家。
你一直坚持认为噪音预测器是无害的，甚至是有用的--你不是第一个，有很多这样的人，他们被称为占星家。
我在哪里写过这样的东西？
我在哪里写过这个？
重新阅读你的帖子。
事实证明，我的猜测，我认为我们的分歧是基于以下几点。
你反对相关性，我从来没有写过预测变量和目标变量之间的相关性。
这就是所谓的谈话。
我一直写道：预测者必须与 目标变量有关 。我从来都不是指"关系"这个词意义上的相关、线性、非线性回归。此外，分类算法给出的所有预测器 "重要性 "算法也让我不满意。
看看我的例子：目标：性别，有男性/女性的类别，预测因素：服装，有裙子/裤子的价值。
重新阅读你的帖子。
事实证明，我的猜测，我认为我们的分歧是基于以下几点。
你反对相关性，我从来没有写过预测变量和目标变量之间的相关性。
这就是所谓的谈话。
我一直写道：预测者必须与 目标变量有关 。我从来都不是指"关系"这个词意义上的相关、线性、非线性回归。此外，分类算法给出的所有预测器 "重要性 "算法也让我不满意。
看看我的例子：目标：性别，有男性/女性的类别，预测因素：服装，有裙子/裤子的价值。
是的，只是有时它被写成特征与目标应该完全相关，即应该有一个线性的依赖关系。
我写道，对于回归模型 来说，至少有一个性状应该与目标有线性关系，这可能是合理的。
关于 "关系"，我当然同意 :)
基准化拯救））)
各种转换和削减。最上面一个是原始数据。
训练 = r.采样与光平方测试 = OOS.时间 = r.时间（秒）。
即使是远期的好结果也不一定是随后在卡片上产出利润的前兆 :)
上面已经提到了交叉验证，我认为这是最好的办法。
过度学习的处理方法是：提前停止模型学习，限制权重的增长（L1（Lasso）和L2正则化），限制网络中的连接（Dropout），也可能应用惩罚函数（ElacticNet，Lasso）。
而L1正则化导致了对特征的选择，因为它对其权重系数进行了归零。
去除 "噪音 "特征就是选择特征。这方面是有方法的。这并不总是有利于模型，所以有时会使用L2正则化（有助于解决多重共线性的问题）。
SanSanych Fomenko，你关于特征和目标关系的说法有点自以为是。因为你怎么能断言一些尚未被证明的东西；这正是MO模型的建立目的。一个已建成的工作模型给出了一些估计，即与 "某某 "的精确度有关系。
而长裤和短裙的例子，显示了研究者对研究地区知识的匮乏，因为在这样一个模型中，你抛开了关于地点、时间、居住地区的经纬度等有价值的特征。
在建立一个模型之前，你应该了解被调查的领域，因为魔鬼和天才一样，都在细节中。
PS。有争论是一件好事。它们有助于打磨观点，教你为论文提供良好的论据，并导致共同的真理。