Neuronų tinklo atsargų prognozavimas tensorflow, tik aprašytas algoritmas...

Kiekvienoje skilimo pusėje kelmai balsuos su dauguma toje vietoje esančių pavyzdžių. Čia ribos yra apie 70, 90 ir Kita vertus, ji vis dar apima kai kurias galvos braižymo parametrų reikšmes. Kartais sakoma, kad ML nebūtų reikalinga, jei žmonės matytų didelius matmenis. Norėdami pamatyti šį algoritmą veikiant, apsvarstykime problemą, kurią turi išspręsti NFL generaliniai vadovai: Tie, kurių laikas viršija 4,59, taip pat sėkmingai balsuoja iš antrojo kelmo, tačiau šis kelmas yra svertinis tik 0,16, o bendras balsų svoris - iki 0, Rezultatas atrodo taip: Tai vis dar yra nedidelis duomenų rinkinys, pagal kurį matuojama, kad linijiniai modeliai yra pranašesni, nes pernelyg didelio pavojaus rizika padaryti didelius pinigus su dvejetainiais pasirinkimais net didesnė nei įprasta. Tokio modelio tikslumas būtų geriausias, jei manysime, kuris atsakymas, 1 ar 0, dažniausiai pasitaiko duomenyse. Aukščiau, mes apžvelgėme tik dvejų metų duomenis.

Konkrečiau, ansamblis numato sėkmę pavyzdžiams, kurie yra virš arba dešinėje pusėje iš bent 3 eilučių. Po atsitiktinio dalijimo duomenimis santykiu 8: Greičiausias būdas įsisavinti turi saučių klaidingų teigiamų rezultatų, o vienintelis klaidingas neigiamas yra Odell Beckham Jr. Tokiu atveju turėtume gauti bent 3 iš 5 balsų, kad gautume daugumą, reikalingą sėkmingam ansamblio balsavimui.

Kaip matome čia, yra du kelmai, kurie sprendžiami pagal 40 yardų brūkšnys. Neteisingai priskirtas elementas priskiriamas didesniam svoriui, kad jis būtų rodomas kito klasifikatoriaus treniruočių pogrupyje su didesne tikimybe. Kiekviena iš šių paveikslėlių rodo bendrą sėkmės balsų svorį, kurį gauna pavyzdys iš ansamblio, naudojančio tą neuronų tinklo atsargų prognozavimas tensorflow funkciją, pogrupio.

Tie, kurių laikas viršija 4,59, taip pat sėkmingai balsuoja iš antrojo kelmo, tačiau šis kelmas yra svertinis tik 0,16, o bendras balsų svoris - iki 0, Tačiau, net jei yra geriausių variantų prekybos patarimai funkcijų, mes vis dar galime suprasti sprendimų kelmų ansamblį analizuodami, kaip jis vertina kiekvieną atskirą funkciją.

Čia supaprastinau tik vieną iš jų: Šie pavyzdžiai, kurių 40 metrų brūkšninis laikas viršijo 4,55, gauna sėkmingą balsavimą iš pirmojo kelmo, tačiau šis balsas yra 0,30 svorio. Sprendimų kelmai pagerėja tuo, kad pavyzdžiai suskirstomi į dvi dalis pagal vieno požymio vertę. Čia aš stengsiuosi tai paaiškinti konceptualiai.

Kaip matysime kai kuriuose investavimo pavyzdžiuose vėliau, gebėjimas prisitaikyti prie netiesinių ryšių tarp savybių ir rezultatų gali būti pagrindinis pranašumas, palyginti su tradicine linijine ir logistine regresija, naudojama daugelyje investavimo veiksnių modelių.

Neuronų tinklo atsargų prognozavimas tensorflow Kaip rodo šie pavyzdžiai, padaryti didelius pinigus su dvejetainiais pasirinkimais pasaulio duomenys apima keletą modelių, kurie yra linijiniai, bet taip pat ir daugelis kitų. Horizontalių linijų atveju yra daugiau sėkmių nei nesėkmių virš linijų ir daugiau nesėkmių nei sėkmės žemiau linijų, todėl pavyzdžiai su 40 yardų brūkšneliais, viršijančiais šias linijas, gaus iš šių kelmų balsus, o žemiau linijų - ne balsų.

Tai vis dar yra nedidelis duomenų rinkinys, pagal kurį matuojama, kad linijiniai modeliai yra pranašesni, nes pernelyg didelio pavojaus rizika yra net didesnė nei įprasta.

Suprasti „AdaBoost“

Kaip matote, šis paprastas modelis atpažįsta plačią formą, kur atsiranda sėkmė ir nelinijiniu būdu. Iš viso tai atneša mums 16 funkcijų. Norėdami pamatyti realesnį šių metodų taikymo pavyzdį, mes išplėsime pirmiau aptartą pavyzdį.

Aš kelis kartus bandžiau daugiapakopę rinkodarą.

Trečiasis kelmas prideda papildomą sėkmės balsavimą, kurio svoris yra maždaug 0,22 pavyzdžiai su priimančiais laivų statyklomis už žaidimą virš arba taip. Čia yra neuronų tinklo atsargų prognozavimas tensorflow šaltinis, jei norite, kad matematika būtų už jos ribų Didinimo algoritmas: Galiausiai, jei jis nepavyks tarp 4,55 ir 4,59, tada jis gauna sėkmingą balsavimą iš vieno kelmo, bet ne kito. Sprendimų kelmai yra paprasčiausias modelis, kurį galėtume sukurti, tik atspėti tą pačią etiketę kiekvienam naujam pavyzdžiui, nesvarbu, koks jis atrodė.

Kaip ir logistinis regresijos modelis, kelmų ansamblis mėgsta plačius imtuvus, kurie yra sunkesni ir greitesni. Ji nesuteikia jokio svorio vertikaliam šuoliui. Tai galime spręsti kaip regresijos problemą, kaip nurodyta pirmiau pateiktoje lentelėje, arba mes galime perrašyti ją kaip klasifikaciją, pažymėdami kiekvieną pavyzdį kaip sėkmę 1, oranžinė arba gedimą 0, mėlynaremiantis jų NFL produkcija.

Kitos funkcijos, kolegijos priimančiosios aikštelės, esančios viename žaidime, paveikslėlis atrodo taip: Mes galime kreiptis į tai kaip prižiūrimą mokymosi problemą, naudodami ankstesnius žaidėjus kaip pavyzdžius. Galbūt interpretavimo problemos nėra unikalios mašinų mokymosi modeliams! Kita vertus, ji vis dar apima kai kurias galvos braižymo parametrų reikšmes.

Kiekvienoje skilimo pusėje kelmai balsuos su dauguma toje vietoje esančių pavyzdžių. Geriausių variantų prekybos patarimai svarbiausiomis koledžo gamybos priemonėmis matome aiškų nelinijiškumą, kurį logistikos regresija tikrai praleido.

Norėdami rasti sprendimą, kuris geriausiai atitinka pavyzdžius, mes galime išbandyti kiekvieną įvesties funkciją kartu su visomis galimomis ribomis ir pamatyti, kuris iš jų suteikia geriausią tikslumą. Parengtų imtuvų pavyzdžiai. Pavyzdžiai, kurių aukštis viršija 88, gauna sėkmę iš abiejų kelmų, o tai sudaro ne mažiau kaip 0,32 0,10 ir 0,22 svorį. Čia ribos yra apie 70, 90 ir Tai rodo, kad net naudojant standartinius statistinius metodus, imčių mėginių klaidų lygis nėra geras netinkamo mėginio klaidos prognozuotojas.

Bendras vaizdas atrodo taip. Tai reiškia, kad bendras sėkmės balsų svoris tiems, kurie yra šio diapazono, svyruoja iki maždaug 0, Yra trys kelmai, kurie žiūri į šią funkciją.

Kiekvienas iš jų turi tam tikrą informaciją apie juos tuo metu kartu su jų vidutiniais priimančiais laivų neuronų tinklo atsargų prognozavimas tensorflow per NFL nuo iki m.

Mes įtrauksime tuos metrikus iš savo galutinio kolegijos sezono kartu su karjeros rezultatais.

Forex broker palyginimas malaizija vėžlių prekybos sistemos taisyklės be dvejetainių signalų.

Bendrajame ansamblyje yra penki kelmai, kurių slenksčiai rodomi dviguba dvejetainė fx parinktis mt4 punktyrinės linijos. Du kelmai žiūri į jų kiemų brūkšnį vertikalią ašįdalijant į vertes tarp 4,55 ir 4, Praktikoje mes norime įtraukti daugiau informacijos, kad pagerintume tikslumą.

„ADABOOST“ SUPRATIMAS - - MAŠINA MOKYMASIS -

Sprendimų kelmų ansambliai apibendrina linijinius modelius, suteikdami galimybę pamatyti netiesinius ryšius tarp etikečių ir individualių savybių. Vejapjove robotas atsiliepimai, didesnė komandos gavėjų statyklų rinkos dalis yra kaip aš galiu uždirbti daugiau pinigų iš namų, bet didesnis absoliutus priimančių laivų statyklų skaičius vienam žaidimui yra blogas. Logistinės regresijos metu sukurtas modelis turi tam tikras numatomas parametrų reikšmes: Grįžtant prie mūsų didinimo algoritmo, prisiminkite, kad kiekvienas atskiras modelis ansamblio balsuose yra pavyzdys, pagrįstas tuo, ar jis yra virš ar žemiau modelio ribos savo funkcijai.

Linijinis modelis, priešingai, verčia mus numatyti, kad kiekviename parametre bus skalės tiesiškai.

Ši nuotrauka atspindi faktą, kad ansamblis yra svorių vidurkis, o ne paprastas balsų dauguma. Mes pridėsime amžių, vertikalią šuolį, svorį ir absoliučius priėmimų, kiemų ir TD skaičius per žaidimą, kartu su komandos bendromis jų dalimis.

Sprendimų kelmų ansamblių vizualizavimas Jei mes turime daugiau nei du bruožus, tuomet sunku vizualizuoti visą ansamblį taip, kaip mes tai darėme aukščiau esančioje nuotraukoje. Kaip padaryti papildomas pajamas trys kelmai žiūri į priimamus kiemus kaip uždirbti internetu iš namų žaidime.

Kitas kamienas, kurio svoris yra 0,22, balsuoja sėkmingai visuose virš 88 pavyzdžių pavyzdžiuose. Tokio modelio tikslumas būtų geriausias, jei manysime, kuris atsakymas, 1 ar 0, dažniausiai pasitaiko duomenyse.

1 dalis. „AdaBoost“ supratimas naudojant Sprendimų kelmus

Norėdami pamatyti šį algoritmą veikiant, apsvarstykime problemą, kurią turi išspręsti NFL generaliniai vadovai: Jei atskirus modelius suskirstome į sub-ansamblius pagal jų išnagrinėtą bruožą, tada bendras modelis yra lengvai apibūdinamas pagal šiuos aspektus: Tikslesnis klasifikatorius priskiriamas didesniam svoriui, kad jis turės daugiau įtakos galutiniam rezultatui. Aukščiau, mes apžvelgėme tik dvejų metų duomenis.

Tai, ką pastaroji atrodo, plečiant mūsų pavyzdžius įtraukiant m. Norėdami neuronų tinklo atsargų prognozavimas tensorflow visas galimybes, mes galime surūšiuoti pavyzdžius pagal aptariamą funkciją ir išbandyti vieną slenkstį tarp kiekvienos gretimos pavyzdžių poros. Norėdami pažiūrėti, kaip, vėl pažvelkime į visų ansamblio kelmų vaizdą: Kiekvienas kelmas pasirenka funkciją, ty X2, ir a slenkstis, T ir neuronų tinklo atsargų prognozavimas tensorflow išskirstys pavyzdžius į dvi grupes abiejose slenksčio pusėse.

Jei dieną prekiauti manekenais tikros funkcijos svoris yra teigiamas, tuomet saugi forex prekyba šiai savybei, galima tikėtis didesnių sėkmės šansų, nesvarbu, koks didelis. Rezultatas atrodo taip: Pirmasis, kurio svoris yra 0,10, balsuoja sėkmingai visuose pavyzdžiuose su priimančiais kiemais per žaidimą bent 72 ar taip.

Čia pateikiami m. Nors šis sumažėjimas abstrakčiai atrodo mažas, reikia nepamiršti, kad kiekvienais metais yra didelių projektų, net jei sprendimus priima NFL GM, kurie visą laiką tiria šiuos žaidėjus. Po kiekvieno klasifikatoriaus parengimo, svoris priskiriamas klasifikatoriui taip pat remiantis tikslumu. Mokydami klasifikatorių bet kokiu lygiu, ada-boost priskiria svorį kiekvienam mokymo elementui.

Tik aprašytas algoritmas gali būti toliau tobulinamas, tačiau net ir ši paprastoji versija yra labai greita, palyginti su kitais ML algoritmais pvz. Kelmų ansamblis, kuriam šis apribojimas nėra privalomas, nesukurs tokios formos modelio, nebent jis gali surasti pakankamai duomenų duomenų, kad tai tiesa.

Jei pavyzdys turi 40 yardų brūkšninį laiką, viršijantį 4,59, tada jis gauna sėkmingą balsą iš abiejų šių kelmų. Nors ansamblio modelis užima vidutinį šių balsų vidurkį, šiuo atveju mes ne per toli, jei įsivaizduojame, kad kelmai turi vienodą svorį. Jei jos laikas yra mažesnis nei 4, tuomet jis iš abiejų greičiausias būdas įsisavinti. Kartais sakoma, kad ML nebūtų reikalinga, jei žmonės matytų didelius matmenis.

Parengtus žaidėjus: Bet koks šių metodų taikymas plačiam imtuvui bandytų numatyti NFL veikimą iš daugelio veiksnių, įskaitant bent jau tam tikrą žaidėjo atletiškumo ir tam tikros jų kolegijos veiklos matą.