Diskussion zum Artikel "Datenwissenschaft und maschinelles Lernen (Teil 20): Algorithmische Handelseinblicke, eine Gegenüberstellung von LDA und PCA in MQL5"

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Neuer Artikel Datenwissenschaft und maschinelles Lernen (Teil 20): Algorithmische Handelseinblicke, eine Gegenüberstellung von LDA und PCA in MQL5 :

Entdecken Sie die Geheimnisse dieser leistungsstarken Dimensionsreduktionstechniken, indem wir ihre Anwendungen in der MQL5-Handelsumgebung analysieren. Vertiefen Sie sich in die Feinheiten der linearen Diskriminanzanalyse (LDA) und der Hauptkomponentenanalyse (PCA) und gewinnen Sie ein tiefes Verständnis für deren Auswirkungen auf die Strategieentwicklung und Marktanalyse.

LDA ist ein überwachter Algorithmus für maschinelles Lernen, der darauf abzielt, eine lineare Kombination von Merkmalen zu finden, die die Klassen in einem Datensatz am besten trennt.

Genau wie die Hauptkomponentenanalyse (PCA) ist sie ein Algorithmus zur Dimensionsreduktion. Diese Algorithmen sind eine gängige Wahl für die Dimensionsreduktion, in diesem Artikel werden wir sie vergleichen und beobachten, in welcher Situation jeder Algorithmus am besten funktioniert. Wir haben die PCA bereits in den vorherigen Artikeln dieser Serie besprochen. Beginnen wir mit der Beobachtung, worum es bei dem PCA-Algorithmus geht, denn wir werden ihn größtenteils besprechen, und schließlich werden wir ihre Leistungen auf einem einfachen Datensatz und im Strategietester vergleichen, stellen Sie sicher, dass Sie bis zum Ende bleiben, um großartige Datenwissenschaft zu erleben.

Autor: Omega J Msigwa