Как практически оценить вклад "конкретного" входа в работу НС? - страница 5

 
TheXpert:
В общем случае совсем нет.


Совершенно верно, регрессия всего лишь частный случай НС.

Дай думаю найду в инете подходящие определение/описание регрессии, и на наткнулся на такое, делюсь улыбкой:

(Regression; Regression) ≈ возвратное движение либидо к более раннему способу адаптации, часто сопровождаемому инфантильными фантазиями и желаниями.

 
Ну правильно, изначальный смысл термина "регрессия" таким и был (в первоначальном исследовании о зависимости роста детей от роста родителей). Это потом уже ей приписали другой смысл, более общий.
 
Figar0:


Пришел умный дядя и дал взрослый ответ на мой детский вопрос) Ну и на том спасибо

Кстати мой пост не содержал оценку Ваших умственных способностей

Мало того, что регрессия и НС - несовсем одно и тоже, так и предложенный вариант как минимум не проще.

Посмотрите внимательно уравнение регрессии - в ней берутся результаты НС и ничего не трогаем в НС. Ведь топик - это вопрос по результатам, а не по устройству НС, или я чего-то не догоняю?

Ну так я именно это сделал, только пошел от обратного, не брал сколькото там входов и лепил из них входные комбинации, а исключал входы и какие-то их комбинации и смотрел результат - что вообщем-то одно и тоже. Поочередно включать, исключать - как разница? В силу специфики реализации мне оказалось удобнее исключать.

Разница в доморощенности. То что предложил гораздо богаче и в частности Ваш результат, только уже готов поиск минимакса.

 
Figar0:


Совершенно верно, регрессия всего лишь частный случай НС.


Че вы обсуждаете? Давайте оценим результат НС, которая дает кучу входов.

У меня регрессия никак не заменяет НС, посмотрите уравнение

 
Mathemat:

Кстати, НС - это тоже регрессия. Та же зависимость текущего отсчета от предыдущих. Но дело не в этом.

То, что предлагает faa, применимо к линейной регрессии, а нервосетка - это нелинейная регрессия.

Я не предлагаю линейную регрессию - я не знаю какая будет.

Еще раз о моем понимании линейности в регрессии. Различаю линейность переменных и линейность параметров. Нелинейность переменных вообще не рассматривается за трудность. Трудность в нелинейности параметров, которые норовят быть стохастическими.

 
faa1947:

Разница в доморощенности. То что предложил гораздо богаче


Ок, тогда давайте по-порядку?

faa1947:

Делаем регрессию:

профит = с(1) * А0 + ... с(n) * А(n)

Оцениваем коэффициенты этой регрессии.

faa1947:

Посмотрите внимательно уравнение регрессии - в ней берутся результаты НС и ничего не трогаем в НС. Ведь топик - это вопрос по результатам, а не по устройству НС, или я чего-то не догоняю?

Каким образом мы "делаем" регрессию? У меня НС занимается классификацией. Что это за "профит" и откуда возьмутся коэффициенты с(1),...,с(n) которые предлагается оценивать? Или это просто веса моей НС? А всё уравнение регрессии тогда это вся моя НС переписанная в "одну строчку" со всеми нелинейными преобразования и все скрытыми слоями в виде уравнения которое непонятно чему равно? так?

 
Figar0:


Ок, тогда давайте по-порядку?


У меня НС занимается классификацией.

Это в сторону - не касаемся, делает и пусть делает.

Или это просто веса моей НС?

Никакого отношения к НС

А всё уравнение регрессии тогда это вся моя НС переписанная в "одну строчку" со всеми нелинейными преобразования и все скрытыми слоями в виде уравнения которое непонятно чему равно? так?

Регрессия не имеет отношения к НС. Нас интересует результат НС в виде профита/убытка и входы

Каким образом мы "делаем" регрессию?Что это за "профит" и откуда возьмутся коэффициенты с(1),...,с(n) которые предлагается оценивать?

Берем НС с n входами, запускаем на некоторой выборке и получаем результат - профит

Сдвигаем выборку и снова получаем профит. Набираем хотя бы 30 профитов. Затем методом наименьших квадратов вычисляем указанные коэф.

 
Регрессия, конечно, какая-то вырожденная получилась. Ну пусть так. Если дадите 30 профитов, то я оценю коэф и посмотрим, что получится. Не знаю, просто идея, кстати если будет работать, то применима к любой ТС с многими входами.
 
Figar0:

У меня НС занимается классификацией.

Есть логистическая "регрессия"
 
faa1947:
Не знаю, просто идея, кстати если будет работать, то применима к любой ТС с многими входами.

А вот оно что) А позвольте спросить, если уравнение регрессиии не как не соотносится с работой НС, то с чего был сделан вывод, что входы будут одинаково себя вести, или как минимум будут одинаково полезны, при разном использовании? Это переход требует как минимум некоторого обоснования.

Берем снова MACD с периодами XYZ получаем у него коэффициент условно 0.5 и считаем, что куда этот MACD не сунь это +100 рублей в копилку любой торговой системы? И этот вывод предлагается сделать всего по 30 обучающим примерам? А у моей НС их тысячи, и возможны противоречивые примеры, как предлагается их отобирать? методом тыка? А в результате нашего анализа получим "вытык"?

Вообщем я все понял. Больше ответов мне не требуется. Я бегло обсудив интересующий меня вопрос, решил задачу суммарно за 30 минут, написав 3 строчки кода исключающего входы и их комбинации, ваше предложение к моей задаче слабо применимо, и тянет на хороший курсовик-диплом, а то и кандидатскую.

Да и извиняюсь, за:

Figar0:


Пришел умный дядя и дал взрослый ответ на мой детский вопрос)

faa1947:

Кстати мой пост не содержал оценку Ваших умственных способностей

вообщем-то не со зла, случайно прицепилось. Ну уж не зачеркивать?) Просто сорри. Я вообщем-то человек мирный, уравновешеный,не злой, всех люблю, я себя контролирую, контролирую, контролирую, контролирую, не злой, люблю, уравновешеный........)

Причина обращения: