Introducción a Machine Learning con Scikit Aprender y Python Mientras que mucha gente le gusta hacer que suene realmente compleja, aprendizaje automático es bastante simple en su núcleo y puede ser mejor concebido como la clasificación de la máquina. Aprendizaje automático brilla cuando el número de dimensiones excede lo podemos representar gráficamente, pero aquí es una buena representación 2D de la máquina de aprendizaje con dos características: La imagen de arriba se ha tomado de la parte 11 de esta serie, donde mostramos un ejemplo muy básico de cómo un Apoyo Vector Machine (SVM) funciona. Este ejemplo particular y el estimador específico que vamos a utilizar es SVC lineal. Si eso significa nada para ti ahora, que es perfectamente aceptable. La imagen de arriba es tomada por la alimentación a través de los conjuntos de datos de coordenadas x, y, como: [1,2], Como puede ver, este conjunto de datos tiene algunos pares más grandes, y algunos pares más pequeños. Qué SVM se va a hacer es ayudarle a encontrar la línea divisoria perfecta entre los datos. Entonces podemos dar un paso más allá, y pedir a la SVM para predecir qué "grupo" una coordenada como [0.8,0.92] pertenecería a. Con características (pensar en ellos como dimensiones) como 2D o 3D, es realmente muy simple de visualizar y para nosotros los seres humanos sólo miran el gráfico y hacer algunas agrupaciones de base. Aprendizaje de máquina, sin embargo, puede ser utilizado para analizar, por ejemplo, 100 Características (100 dimensiones). Pruebe usted mismo con 5 millones de muestras. Esta serie tiene que ver con la máquina de aprendizaje de una manera práctica y práctica, utilizando el lenguaje de programación Python y el módulo scikit-learn (sklearn). Nuestro ejemplo utilizado aquí es analizar las características fundamentales de las empresas que cotizan en bolsa (acciones), la comparación de estos fundamentales para el rendimiento del valor de mercado de las acciones en el tiempo. Nuestro objetivo es ver si podemos usar la máquina de aprendizaje para identificar buenas acciones con fundamentos sólidos que importa para que podamos invertir en ellos. Voy a tratar de cubrir más ejemplos de aprendizaje automático en el futuro, ya que cada algoritmo de aprendizaje automático es bastante específico para el "tipo" de problema que pueda tener. Un apoyo Vector Machine (SVM) es ideal para algunas tareas, pero muy pobre para los demás. Hay muchos otros algoritmos de aprendizaje automático para aprender sobre, y no hay mucho más que aprender acerca de la máquina de aprendizaje en general. Vamos a tomar sólo una pequeña parte del pastel por algoritmo de aprendizaje automático que utilizamos. El aprendizaje de máquina, en su mayor parte, no es aprendizaje real en absoluto, aunque a mucha gente en los medios de comunicación en general temen traficante con eso como la premisa. Con la máquina de aprendizaje, podemos realizar muchas tareas increíbles y dar la apariencia, o probablemente mejor poner: "la ilusión" de la inteligencia, pero no es realmente la inteligencia como la conocemos. La verdadera pregunta, sin embargo, es si lo que importa al final? Si el resultado final es el mismo, y logró de una manera mucho más eficiente, entonces ¿qué importa cómo se llegó a la conclusión? Hay muchas aplicaciones en las que esta forma de computación es superior a la inteligencia humana. Correctamente pesaje y análisis de todos los aspectos es simplemente hacer mejor con menos prejuicios, y mucho más rápido, por las computadoras. Hay dos categorías principales de aprendizaje automático: Aprendizaje supervisado Aprendizaje no supervisado. Dentro de aprendizaje supervisado, tenemos la clasificación y regresión. Recuerde que antes, cuando dije aprendizaje automático es realmente sólo la clasificación de la máquina? Sigue siendo, pero también hay una forma específica de aprendizaje máquina llamada clasificación. Así, el aprendizaje supervisado es donde nosotros, el científico, supervisamos y en ocasiones especie de guía del proceso de aprendizaje. Podríamos decir lo que algunos de los datos es, y dejar algo a la pregunta. Dentro de aprendizaje supervisado, tenemos la clasificación, que es donde ya tenemos las clasificaciones hechas. Un ejemplo de ello sería el tutorial de reconocimiento de imágenes que hicimos, donde se tiene un conjunto de números, y usted tiene un desconocido que desea encajar en una de sus categorías predefinidas. Luego tenemos la regresión, aún en fase de aprendizaje supervisado, que es quizás mejor llama inducción o algo por el estilo, en el que tenemos ciertas variables conocidas de los datos en cuestión y, a continuación, utilizando la muestra pasada o datos históricos, podemos hacer predicciones sobre lo desconocido . Un ejemplo aquí sería lo que Facebook hace a usted cuando se adivina donde usted vive. Dada su red y la gente que tiene los lazos más cercanos y se comunica, y de dónde son, Facebook continuación, puede adivinar que tú también eres de ese lugar. Otro ejemplo sería si nos muestra un millón de personas, y luego encontramos una persona desconocida que tiene el pelo rubio y piel pálida. Tenemos curiosidad lo ojos de color que tienen. Nuestro algoritmo de regresión probablemente sugerirá nuestra nueva persona tiene los ojos azules o grises, con base en las muestras anteriores. Ahora, de inmediato banderas rojas probablemente deberían ir fuera aquí. Para ti filosofía mayores por ahí, usted sabía que había un problema de inmediato cuando usamos el razonamiento inductivo. Para el resto de ustedes, el problema es que estamos haciendo predicciones aquí, usando la forma más débil de razonamiento. Dicho todo esto, los seres humanos han adeuda un poco de su evolución a su capacidad de hacer el razonamiento inductivo. No es del todo malo, pero la gente no le gusta usar el razonamiento inductivo y el análisis de regresión para cosas como el comercio de acciones. El problema es este razonamiento sigue la historia y hace predicciones para el futuro. Como sabemos y oímos muchas veces una y otra vez, la historia no es una representación del futuro. No quiero pasar mucho tiempo aquí, pero me gustaría señalar, por último, con la inducción, las computadoras son mejores que los humanos. Cuando se trata de razonamiento inductivo, los seres humanos tienen la tendencia a perder-juez y incorrectamente sopesar diversos atributos. En general, tienen mucho más sesgo, y otros defectos estadísticos que particularmente plaga razonamiento inductivo. Las computadoras no tienen estos problemas, y pueden realizar este razonamiento en un conjunto de datos mucho mayor a un ritmo astronómico más rápido que nosotros. Aprendizaje no supervisado es donde creamos el algoritmo de aprendizaje, entonces nos tiramos un montón de datos en el ordenador y dejamos que el sentido del ordenador de la misma. Los conceptos básicos de aprendizaje no supervisado es sólo tirar un masivo establecidos en la máquina de los datos, y la máquina, lo has adivinado, clasifica, o grupos, los datos. es por eso que los términos pueden ser confusos. Sólo recuerde que todo aprendizaje máquina es la clasificación de la máquina, y la versión específica de aprendizaje máquina llamada clasificación es donde estamos a categorías pre-definir, forzando la máquina para elegir uno. Los últimos términos principales Me gustaría tener a cubrir aquí antes de que lleguemos a nuestros pies mojados están probando y formación Cuando "entrenar" la máquina, aquí es donde nos damos los datos que es pre-clasificado. Así que de nuevo, con la serie de reconocimiento de imágenes, capacitamos a nuestra máquina, dándole ejemplos de 0s a través 9s. Cuando probamos este algo, utilizamos nuevas, datos no clasificados a la máquina, pero sabemos que la clasificación adecuada. Generalmente, usted alimenta a los datos a través de probarlo, entonces se corre las respuestas correctas a través de la máquina y ver cuántos la máquina tiene bien y el mal. Como es posible que pronto se encontrará, en realidad la adquisición de los datos necesarios para la formación y las pruebas es la parte más difícil. Para mí y Sentdex, que hace análisis de los sentimientos del texto, tuve la oportunidad de utilizar la película y comentario raspadas offline como mi formación y conjuntos de pruebas. Los comentarios vienen con el ranking, por lo que podrían entrenar y probar la máquina en conjuntos de datos masivos que fueron clasificados personalmente por los propios revisor. Hice esta foto hace mucho tiempo, pero me parece que todavía se aplica a la máquina de aprendizaje: Aunque creo que la máquina de aprendizaje en realidad es más complicado que eso, la mayoría de la gente tiende a leer sobre el aprendizaje automático y piensan que es increíblemente complicado, tanto en la programación y matemáticamente, por lo que se asustó. Mientras algoritmos de aprendizaje automático son realmente muy largo y complejo, es casi nunca tiene que escribir su propia, salvo sólo por diversión o simplemente para ver si se puede. En casi todos los casos de producción, que no quiere escribir su propia, ni debe. Usted tendrá que usar un algoritmo de revisión por pares, altamente eficiente y altamente probado. Para la mayoría de los casos más importantes, habrá un algoritmo muy eficaz disponible para usted. Debido a esto, en realidad no es necesario para que usted aprenda acerca de todos los mecanismos internos de aprendizaje automático para tener éxito con ella. Usted puede pensar en esto como cómo es probable que el tratamiento de su coche, el ordenador o el teléfono celular. Usted puede obtener una gran cantidad de la utilidad de estas cosas, pero es probable que en realidad sabemos muy poco acerca de todas las complejidades de ellos. El aprendizaje automático es de la misma manera. Lo mejor es entender algunos de los principales parámetros, como "tasa de aprendizaje", así como lo que el aprendizaje de máquina está haciendo realmente para usted, de que manera se puede entender cómo la mejor manera de aplicar la máquina de aprendizaje a un problema. Es por esto que me parece visualizar algunos ejemplos antes de pasar a dimensiones imposibles es una gran idea. Por supuesto, usted puede encontrar que usted es curioso sobre el funcionamiento interno, y me animo a alimentar su curiosidad. Los algoritmos son verdaderamente fascinante, y que sin duda mejorará su eficacia cuanto más se entiende los algoritmos que tiene la intención de emplear. El enfoque de este curso para aplicar en realidad un algoritmo de aprendizaje automático a un problema. Si eso suena como algo que te gusta hacer, dirígete a la siguiente tutorial. Existe 2 quiz / pregunta (s) para este tutorial. Inscríbete a + = 1 para el acceso a estos, descargas de vídeo y sin anuncios. Que seguimos contratos. De las opciones de estrategia de negociación kaskus. En las estrategias muy rentables tanto en indio. Las mejores estrategias neutrales un mercado de valores múltiples binarios, par pueden ayudarnos a diseñar mejores existencias comerciales sino una estrategia y. Comercio de pares usando la máquina Hace horas. 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