Ну тогда надо изучить какие факторы астрологи ищут для определения професии.
Так что это за факторы?
Мой план был в том чтобы брать все факторы какие только можно, но если есть возможность уменьшить количество переменных, это конечно поможет.
Да, и за определение профессии я тоже не держусь. Если мне покажут задачу лучше для которой есть достаточно обучающих данных, я всегда готов
Цитата:
Сообщение от Strijar
Мое предложение в силе. Софт я пишу сам. Работает под Android. Все считает, рисует, расширяется Lua скриптами. В следующей версии будет работа с SQL базами.
Мой план был в том чтобы брать все факторы какие только можно
cygnus, можно посмотреть ваши данные?
__________________ Вчера мой кот взглянул на календарь
И хвост трубою поднял моментально,
Потом подрал на лестницу, как встарь,
И завопил тепло и вакханально:
«Весенний брак! Гражданский брак!
Спешите, кошки, на чердак...»
Я думаю упустить какую-то часть сложности в первой версии не фатально, можно наверстать позже
Мой план на тему того что нужно делать оформился в таком виде: я выкачал базу данных Гоклена http://cura.free.fr/gauq/17archg.html
Научился считывать эти данные в python'е
Эфемериды планет на время рождения можно рассчитывать с помощью библиотеки pyephem, но надо будет пересчитать их на дома и знаки зодиака, тогда я буду знать для каждой планеты в каком она доме и в каком знаке зодиака
Для самого машинного обучения использую библиотеку scikit-learn
Для такой задачи лучше всего будет разделить все входные переменные, т.е. подавать на вход бинарные значения типа "находится ли планета X в знаке/доме Y". Все возможные комбинации X и Y дают 9*24 = 216 переменных. Это, конечно, много, но с учетом того что у меня уже есть 8776 человек в базе, может быть и не слишком много.
Если интересно, я могу потом выложить и данные и код
Вы неверно истолковали мою просьбу.
Под данными у астрологов имеются в виду число/месяц/год/ место и время рождения по бирке ))
Это и будет кодом.
__________________ Вчера мой кот взглянул на календарь
И хвост трубою поднял моментально,
Потом подрал на лестницу, как встарь,
И завопил тепло и вакханально:
«Весенний брак! Гражданский брак!
Спешите, кошки, на чердак...»
Ок, а я назвал кодом текст программы
Я родился 22 апреля 92, точного времени не помню, вроде бы утром
а место рождения помните? ))
и время уточните у старших..
__________________ Вчера мой кот взглянул на календарь
И хвост трубою поднял моментально,
Потом подрал на лестницу, как встарь,
И завопил тепло и вакханально:
«Весенний брак! Гражданский брак!
Спешите, кошки, на чердак...»
Последний раз редактировалось Siava, 10.07.2015 в 19:08.
Согласен со СТрижаром, если где и обучать машину, то на астрометеорологии, тем более статистики накоплено уйма - там для неясностей нет места.
Кстати вопрос к Стрижару - не пробовали наложить на астрокартографию движение циклонов, розы ветров, то есть перемещения каких то метеорологических условий по карте?
Ай, про место забыл написать)
Я родился в Санкт-Петербурге. Время тоже конечно попробую уточнить
ну да, слишком много составляющих для начинающего писать прогу по астрологии ))
обязательно попробуйте.
__________________ Вчера мой кот взглянул на календарь
И хвост трубою поднял моментально,
Потом подрал на лестницу, как встарь,
И завопил тепло и вакханально:
«Весенний брак! Гражданский брак!
Спешите, кошки, на чердак...»
Согласен со СТрижаром, если где и обучать машину, то на астрометеорологии, тем более статистики накоплено уйма - там для неясностей нет места.
Кстати вопрос к Стрижару - не пробовали наложить на астрокартографию движение циклонов, розы ветров, то есть перемещения каких то метеорологических условий по карте?
Пардон, если непонятно выразился
Руки прочь от природы Вообще-то, прогноз погоды и так машина "выводит" статистическим путем
__________________
"Если вы плохо учили в школе физику и химию,то весь мир будет наполнен для вас чудесами и волшебством"(с)
не пробовали наложить на астрокартографию движение циклонов, розы ветров, то есть перемещения каких то метеорологических условий по карте
Не пробовал - но это не имеет большого смысла. Движение барических систем уже описывает погоду. Т.е. это промежуточный этап. Лучше сразу переходить к сути - предсказание тенденций ветра, температуры и осадков в конкретной точке.
Тем временем, я собрал программу которая в принципе работает, хотя есть некоторое проблемы
Поскольку выходит что я как бы написал свой псевдо-астропроцессор под эту задачу, у меня много чего может быть неправильно, например учет часовых поясов. Я почти уверен что я неправильно размечаю дома (поскольку я не смог сходу разобраться как надо я на первый момент принял что дома соостветствуют промежуткам по 30 градусов по азимуту). Надо будет вернуться к этому вопросу.
Как я и собирался, я беру данные о том в каком знаке и в каком доме находится каждая из планет, в виде 168 бинарных переменных.
Дале я обучаю логистическую регрессию и оцениваю тончность классификации с помощью кросс-валидации на десять частей. В итоге, получилось что алгоритм может определять профессию человека с точностью, на два процента превосходящей точность угадывания. Это статистически достоверно. Но это всего два процента
Я не знаю как понимать этот результат, тут, по-моему, есть три варианта
Все готово, я научил машину астрологии. Ведь все знают, что звезды не приказывают, а советуют, а я теперь измерил "силу" этого совета - она составляет 2 процента.
Сила совета звезд намного больше, и предсказание может быть намного точней, но сейчас компьютер не может научиться точному предсказанию потому что я наделал ошибок при получении входных данных и потерял важную информацию
Склонность к профессии может зависеть от даты рождения не только через астрологию, но и по-другому. Например, рождение за пару десятков лет до очередной мировой войны повышает вероятность попадания на поля боя. Возможно, мои два процента - это эффекты такого рода, а астрология ни при чем.
Тем временем, я собрал программу которая в принципе работает, хотя есть некоторое проблемы
Поскольку выходит что я как бы написал свой псевдо-астропроцессор под эту задачу, у меня много чего может быть неправильно, например учет часовых поясов. Я почти уверен что я неправильно размечаю дома (поскольку я не смог сходу разобраться как надо я на первый момент принял что дома соостветствуют промежуткам по 30 градусов по азимуту). Надо будет вернуться к этому вопросу.
Как я и собирался, я беру данные о том в каком знаке и в каком доме находится каждая из планет, в виде 168 бинарных переменных.
Дале я обучаю логистическую регрессию и оцениваю тончность классификации с помощью кросс-валидации на десять частей. В итоге, получилось что алгоритм может определять профессию человека с точностью, на два процента превосходящей точность угадывания. Это статистически достоверно. Но это всего два процента
Я не знаю как понимать этот результат, тут, по-моему, есть три варианта
Все готово, я научил машину астрологии. Ведь все знают, что звезды не приказывают, а советуют, а я теперь измерил "силу" этого совета - она составляет 2 процента.
Сила совета звезд намного больше, и предсказание может быть намного точней, но сейчас компьютер не может научиться точному предсказанию потому что я наделал ошибок при получении входных данных и потерял важную информацию
Склонность к профессии может зависеть от даты рождения не только через астрологию, но и по-другому. Например, рождение за пару десятков лет до очередной мировой войны повышает вероятность попадания на поля боя. Возможно, мои два процента - это эффекты такого рода, а астрология ни при чем.
Чтоб писать программу для астрологического прогноза, надо понимать алгоритм прогноза.
Я думаю у вас в корне не верный подход именно к алгоритму.
Допустим определение профессии: http://www.argo-school.ru/shkola/nat..._deyatelnosti/