18 часов назад, Limur сказал:

Думаю это все в пустую... но можно поэксперементировать!

Вы не верите в силу нейросети?

Только что, Diplomat сказал:

Вы не верите в силу нейросети?

Дело не в сети, дело в футболе! Сеть имеет способность угадывать  99%

Только что, Limur сказал:

Дело не в сети, дело в футболе! Сеть имеет способность угадывать  99%

В смысле??? 99% не достаточно для успеха в прогнозе футбола? 

 

1 минуту назад, Diplomat сказал:

В смысле??? 99% не достаточно для успеха в прогнозе футбола? 

 

Нет, не это имел ввиду. Если обучение с учителем, то ответы будут с погрешностью в 60%

4 минуты назад, Diplomat сказал:

В смысле??? 99% не достаточно для успеха в прогнозе футбола? 

 

Тут может лучше рассмотреть метод классификации...

5 минут назад, Limur сказал:

Дело не в сети, дело в футболе! Сеть имеет способность угадывать  99%

 

Только что, Limur сказал:

Нет, не это имел ввиду. Если обучение с учителем, то ответы будут с погрешностью в 60%

Это не понятно...

С одной стороны 99% угадывания, а с другой погрешность 60% ?

Даже, если предположить, что под погрешностью понимается среднее квадратическое отклонение, то 1) либо эти 60% - мизер на фоне 99%, 2) либо эти 60% убивают эти 99% вчистую.

 

 

Нормализовать кучу даных а затем маштабировать, короче много работы, до того как ты узнаешь, будет ли она работать.

1 минуту назад, Limur сказал:

Тут может лучше рассмотреть метод классификации...

Это иная история... И, кстати, тоже бесперспективная... 🙂 ( этим фактически занимается Фарелл, но он это не понимает)

Только что, Limur сказал:

Нормализовать кучу даных а затем маштабировать, короче много работы, до того как ты узнаешь, будет ли она работать.

Это - да, роботы много... Поэтому, сперва хорошо бы понять:

18 часов назад, Diplomat сказал:

Конечно, от мозгов нейронов многое зависит...

Но ведь на первом месте следует быть тому, с чем имеем дело. Я специально выделил СЛУЧАЙНЫЙ характер данных и результатов. А, на сколько я помню, один слой реализует поиск ФУНКЦИОНАЛЬНЫХ связей... Во всяком случае - таков опыт д-ра Хитона...

 

Я имел ввиду сети нужны правильные ответы, а они разнятся при одинаковах показателях, отсюда и погрешность

Только что, Limur сказал:

Я имел ввиду сети нужны правильные ответы, а они разнятся при одинаковах показателях, отсюда и погрешность

По этому нужен дата сет с огромным и разным масивом данных, а их у меня нет.

1 минуту назад, Limur сказал:

Я имел ввиду сети нужны правильные ответы, а они разнятся при одинаковах показателях, отсюда и погрешность

Вот и всплывает суть.... Сети (как и классификация и регрессия и прочая) - великолепны при поиске функциональных закономерностей... Они бесполезны, когда нужно предсказать случайности (как и мозг человека, кстати). Достаточно это уяснить, и сразу отпадет необходимость в подобных подходах

За вчера

2 минуты назад, Limur сказал:

По этому нужен дата сет с огромным и разным масивом данных, а их у меня нет.

Наверное, эта проблема разрешима. Даже в пределах этого форума...

1 минуту назад, Diplomat сказал:

Вот и всплывает суть.... Сети (как и классификация и регрессия и прочая) - великолепны при поиске функциональных закономерностей... Они бесполезны, когда нужно предсказать случайности (как и мозг человека, кстати). Достаточно это уяснить, и сразу отпадет необходимость в подобных подходах

Ну тогда напрашивается вопрос, а что подходит?

3 минуты назад, Limur сказал:

За вчера

Это без страховок, чистые ставки

1 минуту назад, Limur сказал:

Ну тогда напрашивается вопрос, а что подходит?

Это очевидно!!

Если сети отлично работают с функциональными связями, то именно их и нужно искать. Нужно прогнозировать не случайности (что само по себе невозможно по определению!), а закономерности. И вот ключевое: любая случайная величина подчинена некоемому закону распределения (закону!!), или характеризуется неслучайными параметрами. Вот их и нужно прогнозировать...

16 минут назад, Diplomat сказал:

Это иная история... И, кстати, тоже бесперспективная... 🙂 ( этим фактически занимается Фарелл, но он это не понимает)

Я почти уверен на 100% что алгоритм Фарэля не такой уж эвалюционный)

Только что, Limur сказал:

Я почти уверен на 100% что алгоритм Фарэля не такой уж эвалюционный)

Да он может быть даже революционный! но это не отменяет его бесполезность...

1 минуту назад, Diplomat сказал:

Это очевидно!!

Если сети отлично работают с функциональными связями, то именно их и нужно искать. Нужно прогнозировать не случайности (что само по себе невозможно по определению!), а закономерности. И вот ключевое: любая случайная величина подчинена некоемому закону распределения (закону!!), или характеризуется неслучайными параметрами. Вот их и нужно прогнозировать...

Ну так веса и подгоняются, бак пропогейшен

Ладно, пойду займусь делами)

Только что, Limur сказал:

Ну так веса и подгоняются, бак пропогейшен

 

Только что, Limur сказал:

Ладно, пойду займусь делами)

🙂

34 минуты назад, Limur сказал:

Ладно, пойду займусь делами)

На конкретном примере: в сети был человек(сейчас свою группу в ВК убил, поэтому ссылок не дам), который создал программу для анализа собачьих бегов(GreyhoundsKit). Он пытался обучить нейросеть(несколько) под это дело. Не вышло(в плане хорошего результата по предсказаниям). В качестве данных у него была ВСЯ база проги. А это данные так же по погоде и покрытию стадиона.

Вы бы хоть указали, какие данные используете для своей сети? - просто интересно 🙂

50 минут назад, Diplomat сказал:

Вот и всплывает суть.... Сети (как и классификация и регрессия и прочая) - великолепны при поиске функциональных закономерностей... Они бесполезны, когда нужно предсказать случайности (как и мозг человека, кстати). Достаточно это уяснить, и сразу отпадет необходимость в подобных подходах

 

43 минуты назад, Diplomat сказал:

Это очевидно!!

Если сети отлично работают с функциональными связями, то именно их и нужно искать. Нужно прогнозировать не случайности (что само по себе невозможно по определению!), а закономерности. И вот ключевое: любая случайная величина подчинена некоемому закону распределения (закону!!), или характеризуется неслучайными параметрами. Вот их и нужно прогнозировать...

Интиресная беседа у вас ув.Дипломат. Но не противоречите ли вы сами себе. Первой фразой вы отвергаете анализ закономерностей по архиву прошедших периодов. А второй наоборот подтверждаете правильность анализа архива прошедших периодов

1 час назад, Diplomat сказал:

Это иная история... И, кстати, тоже бесперспективная... 🙂 ( этим фактически занимается Фарелл, но он это не понимает)

Между тем я уже проводил тесты в своей теме. И как оказалось моя система очень даже перспективная. Я как Вы и писали сделал сборку на 90 выловленных матчей. Откинул последние 30 и на первых 60 матчах посмотрел рои. Она была 28%. В общем-то для ставок это очень даже неплохие показатели. но самое интересное впереди. нам же нужно было узнать какая рои будет у тех 30 матчей которые нас больше всего интересуют. И вот я убираю 60 матчей, оставляю последние 30 и оО, рои увеличилась до 70%. То есть сборка себя показала, просто мего круто. Рои поднялась почти в 3 раза, от начального. Так что моя система очень даже перспективная. Нужно только время, чтобы все это увидели. Потому что ну нет у меня в проге бэктеста. Да и без него справлюсь. Как я неоднократно писал, важно найти алгоритмы, которые устойчиво работают на дистанции. А у меня их в моей программе предостаточно. И как уже писал, буки сильны тем, что могут варьировать изменяя коэффициенты, поэтому у нас тут очень много свободы и возможностей. Бери алгоритмы не использующие коэффициенты и создавай качественные сборки. Но я все таки попробую различные разновидности сборок. Больше сборок, больше шансов найти более "ройные" сборки. Так что посмотрим как будет, но это уже другая история.