Diskussion zum Artikel "Maschinelles Lernen: Wie Support Vector Machines beim Handeln verwendet werden können"
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Neuer Artikel Maschinelles Lernen: Wie Support Vector Machines beim Handeln verwendet werden können :
Support Vector Machines wurden lange in Bereichen wie Bioinformatik und angewandter Mathematik verwendet, um komplexe Datensätze zu evaluieren und nützliche Muster für die Datenklassifikation zu extrahieren. In diesem Artikel wird besprochen, was eine Support Vector Machine ist, wie sie arbeitet und warum sie so nützlich bei der Extraktion komplexer Muster ist. Danach werden wir untersuchen, wie sie auf dem Markt angewandt werden können und vielleicht beim Handeln Ratschläge geben. Mit dem "Support Vector Machine Learning Tool" bietet der Artikel Beispiele, anhand derer Leser mit ihrem eigenen Handeln experimentieren können.
Am besten zeigt man die Funktionsweise einer Support Vector Machine, indem man den zweidimensionalen Fall anschaut. Angenommen, wir wollen eine Support Vector Machine entwerfen, die zwei Eingaben hat und eine einzelne Ausgabe zurück gibt, die den Datenpunkt in eine von zwei Kategorien zuordnet. Wir können dies darstellen indem wir es in ein zweidimensionales Diagramm zeichnen, wie das untere Diagramm.
Abbildung 2 Links: Eingaben in eine Support Vector Machine, die in ein 2D-Diagramm gezeichnet wurden. Die roten Kreise und blauen Kreuze werden verwendet, um die zwei Eingabeklassen zu bezeichnen.
Autor: Josh Readhead