트레이딩의 머신러닝: 이론, 모델, 실전 및 알고리즘 트레이딩 - 페이지 972

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유리 아사울렌코 :

당신은 합류하기 위해 MT와 함께이 JVM에 의해 고통 받고 있습니다. 그리고 Julia에서 먼저, MT에서 다시 작성 - 이것은 왕실 사업이 아닙니다.

아무것도 다시 작성할 필요가 없습니다. 상호 작용할 방법을 찾아야 합니다.

예를 들어 동일한 xgboost 가 julia에 있습니다.
 
막심 드미트리예프스키 :

아무것도 다시 작성할 필요가 없습니다. 상호 작용할 방법을 찾아야 합니다.

예를 들어 동일한 xgboost가 julia에 있습니다.

네이티브 코드가 있는 자바 머신 - 매우 어렵습니다.

Python용 xgboost 도 확실합니까?

 
유리 아사울렌코 :

네이티브 코드가 있는 자바 머신 - 매우 어렵습니다.

Python용 xgboost도 확실합니까?

esessno, 나는 그것을 파이썬으로 돌린다

python과의 상호 작용이 스크립트 호출을 통해 구축된 경우 julia에서 스크립트 호출은 정확히 동일한 방식으로 수행될 수 있습니다.
 
막심 드미트리예프스키 :

esessno, 나는 그것을 파이썬으로 돌린다

그러니 이 Julia에게 침을 뱉으세요.) 왜 서두르세요. 결국 우리는 모델이 아니라 적용된 작업이 필요합니다.

막심 드미트리예프스키 :

python과의 상호 작용이 스크립트 호출을 통해 구축된 경우 julia에서 스크립트 호출은 정확히 동일한 방식으로 수행될 수 있습니다.

Python에는 이해할 수 있는 C API와 Julia HZ가 있습니다. 나는 자바를 대표하지 않는다.
 
유리 아사울렌코 :

그러니 이 Julia에게 침을 뱉으세요.) 왜 서두르세요.

속도를 참조하십시오. 이것은 데이터로 작업할 때 거의 가장 중요한 것입니다.

 
유리 아사울렌코 :

그러니 이 Julia에게 침을 뱉으세요.) 왜 서두르세요. 결국 우리는 모델이 아니라 적용된 작업이 필요합니다.

Python에는 이해할 수 있는 C API와 Julia HZ가 있습니다. 나는 자바를 대표하지 않는다.

https://docs.julialang.org/en/release-0.4/manual/embedding/

 
막심 드미트리예프스키 :

속도를 참조하십시오. 이것은 데이터로 작업할 때 거의 가장 중요한 것입니다.

인터페이스를 볼 필요가 있지만 속도 자체는 아무것도 아닙니다.

Python에는 Python 자체가 있습니다 - uh(아무것도 영향을 미치지 않음) xgboost 자체는 네이티브 코드인 C ++에 있습니다.

 
유리 아사울렌코 :

인터페이스를 볼 필요가 있지만 속도 자체는 아무것도 아닙니다.

Python에는 Python 자체가 있습니다 - uh (아무것도 영향을 미치지 않음) xgboost 자체는 C ++, 네이티브 코드에 있습니다.

R은 말할 것도 없고, 배열을 사용하는 전처리 작업은 파이썬에서 비용이 많이 듭니다(편리하지만).

 
막심 드미트리예프스키 :

https://docs.julialang.org/en/release-0.4/manual/embedding/

정말 간단하지만 두려웠습니다.)) 사실, Julia, 그녀를 전에도 보았지만 Java를 보고 아니오로 결정했습니다. 살펴봐야 할 것입니다.

위협 xgboost 자체 등은 Java의 Julia보다 Python에서 더 빠르게 작동합니다. 물론 xgboost 자체가 Java로 만들어지지 않는 한.
 
유리 아사울렌코 :

정말 간단하지만 두려웠습니다.)) 사실, Julia, 그녀를 전에도 보았지만 Java를 보고 아니오로 결정했습니다. 살펴봐야 할 것입니다.

여기에서는 julia.h가 아니라 julia.mqh를 수행해야 합니다. :)

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