Aprendizaje automático en el trading: teoría, práctica, operaciones y más - página 329
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En realidad, un bosque aleatorio es una clasificación y no se ocupa de la aproximación en absoluto
La clasificación no es más que un caso especial de aproximación en el espacio multidimensional: el límite de la división en clases en el espacio es alguna función, que se aproxima exactamente.
Los bosques, según tengo entendido, se utilizan para la clasificación de predictores, a grandes rasgos, no para la previsión :)
La clasificación no es más que un caso especial de aproximación en el espacio multidimensional: el límite de la división en clases en el espacio es alguna función, que se acaba de aproximar.
¡A los anales!
P.D. ¿Has entendido siquiera lo que has dicho?
Sabía que mi frase pondría a las mentes inmaduras de los jóvenes econometristas en un profundo estupor, y cuando el cerebro no tiene tiempo o no puede procesar la cantidad de información, instintivamente se vuelve agresivo (una especie de reacción protectora del cuerpo).
Pero no pasa nada, relájate e intenta pensar de nuevo, los procesos de pensamiento provocan una mayor necesidad de oxígeno, la respiración se hace más frecuente y profunda - pensar es bueno para todo el cuerpo, no sólo para el córtex de los grandes hemisferios.
Sabía que mi frase pondría a las mentes inmaduras de los jóvenes econometristas en un profundo estupor, y cuando el cerebro no tiene tiempo o no puede procesar la cantidad de información, instintivamente se vuelve agresivo (una especie de reacción protectora del cuerpo).
Pero no pasa nada, relájate e intenta pensar de nuevo, los procesos de pensamiento provocan un aumento de la demanda de oxígeno, la respiración se hace más frecuente y profunda - pensar es bueno para todo el cuerpo, no sólo para el córtex de los grandes hemisferios.
¿Vas a llamar al FSB de nuevo?
P.D. Los bosques aleatorios se utilizan SOLO para la clasificación. Como máximo - para seleccionar los predictores del modelo de regresión
P.D. Los bosques aleatorios se utilizan SOLO para la clasificación. Como máximo, para seleccionar los predictores de un modelo de regresión
¿Acaso he dicho lo contrario? esconde tu estupidez, que sobresale como un pulgar dolorido.
Decía - las redes, a diferencia de los mismos bosques, pueden hacer cualquier cosa, incluso lo que hacen los bosques. ve a trollear a otro, puedes trollearte a ti mismo frente al espejo si no hay nadie más cerca.
¿He dicho lo contrario? Esconde tu estupidez, porque es tan evidente que es escandalosamente obvia.
He dicho que las redes, a diferencia de los andamios, pueden hacer todo, incluso lo que hacen los andamios.
Los bosques aleatorios no resuelven problemas de aproximación.
Oy-wey...
El lenguaje R tiene todo lo necesario para operar tanto en divisas como en renta variable. Hay un gran paquete de MT/R elaborado. Sólo hay que experimentar y ponerlo en práctica. Y tú estás sugiriendo ir a donde no hay nada de eso.
El hecho de que R haya sido el primero en llamar la atención, e incluso ofrezca una solución, no significa que esa solución sea la mejor o para todas las tareas. Ya escribí, que uso tanto R como SciLab, y creo, que en SciLab se hace mucho más fácil y con menos trabajo. No estoy menospreciando los méritos de R en absoluto.
Y la conexión con MT no es un problema, no hay nada especialmente que resolver. Existe una API en C/C++. No es necesario en esta etapa, es la última etapa.
Tantas palabras nuevas para mí...
¿Podría alguien mostrarme el resultado, vale la pena o es sólo por diversión?
Tantas palabras nuevas para mí...
¿Alguien podría mostrarme los resultados, vale la pena o es sólo por diversión?
Sólo hay que leer un par de libros y navegar por Internet. Hace un mes estaba en el mismo estado). Comenzó con el artículo de SanSanych, y... No entendí nada).
Maxim Dmitrievsky aún no tiene una red neuronal, pero los resultados ya son buenos. Y cerca de la mitad del tema alguien publicó los resultados.
No ocurre nada a la vez).