Omega J Msigwa / Perfil

Las matrices sirven de base a los algoritmos de aprendizaje automático y a las computadoras en general por su capacidad para procesar con eficacia grandes operaciones matemáticas. La biblioteca estándar tiene todo lo que necesitamos, pero también podemos ampliarla añadiendo varias funciones al archivo utils.

La regresión de cresta (Ridge Regression) es una técnica simple para reducir la complejidad del modelo y combatir el ajuste que puede derivar de una regresión lineal simple.

Se trata de un algoritmo perezoso que no aprende a partir de una muestra de entrenamiento, sino que almacena todas las observaciones disponibles y clasifica los datos en cuanto recibe una nueva muestra. A pesar de su sencillez, este método se usa en muchas aplicaciones del mundo real.

Para todos los que trabajan con datos, incluidos los tráders, la minería de datos puede descubrir posibilidades completamente nuevas, porque a menudo los datos no son tan simples como parecen. Resulta difícil para el ojo humano ver patrones y relaciones profundas en un conjunto de datos. Una solución sería el algoritmo de k-medias o k-means. Veamos si resulta útil.

La regresión polinomial es un modelo flexible diseñado para resolver de forma eficiente problemas que un modelo de regresión lineal no puede gestionar. En este artículo, aprenderemos a crear modelos polinómicos en MQL5 y a sacar provecho de ellos.

En el artículo anterior, comenzamos a estudiar las redes neuronales con conexión directa, pero hay algunas cosas que quedaron sin resolver. Una de ellas es el diseño de la arquitectura. Por ello, en el presente artículo, veremos cómo diseñar una red neuronal flexible, teniendo en cuenta los datos de entrada, el número de capas ocultas y los nodos de cada red.

A muchos les gustan todas las operaciones que hay detrás de las redes neuronales, pero pocos las entienden. En este artículo, intentaremos explicar en términos sencillos lo que ocurre detrás un perceptrón multinivel con conexión Feed Forward.

El descenso de gradiente juega un papel importante en el entrenamiento de redes neuronales y diversos algoritmos de aprendizaje automático: es un algoritmo rápido e inteligente. Sin embargo, a pesar de su impresionante funcionamiento, muchos científicos de datos todavía lo malinterpretan. Veamos sobre qué tratará este artículo.

Los árboles de decisión clasifican los datos imitando la forma de pensar de los seres humanos. En este artículo, veremos cómo construir árboles de decisión y usar estos para clasificar y predecir datos. El objetivo principal del algoritmo del árbol de decisión es dividir la muestra en datos con "impurezas" y en datos "limpios" o próximos a los nodos.

En este artículo, intentaremos usar nuestro modelo logístico para predecir una caída del mercado de valores según las principales acciones de la economía estadounidense: NETFLIX y APPLE. Analizaremos estas acciones, y también usaremos la información sobre las anteriores caídas del mercado en 2019 y 2020. Veamos cómo funcionará nuestro modelo en las poco favorables condiciones actuales.

En esta ocasión, vamos a crear modelos usando matrices: estas ofrecen una gran flexibilidad y permiten crear modelos potentes que pueden manejar no solo cinco variables independientes, sino muchas otras, tantas como los límites computacionales de nuestro ordenador nos permitan. El presente artículo será muy interesante, eso seguro.

La clasificación de los datos es un punto crucial para los tráders algorítmicos y los programadores. En este artículo, nos centraremos en uno de los algoritmos logísticos de clasificación que podría ayudarnos a identificar los síes o los noes, las subidas y bajadas, las compras y las ventas.