記事「ニューラルネットワークが簡単に（第18部）：アソシエーションルール」についてのディスカッション 新しいコメント MetaQuotes 2022.10.12 08:39 新しい記事「ニューラルネットワークが簡単に（第18部）：アソシエーションルール」はパブリッシュされました: この連載の続きとして、教師なし学習の手法の中で、もう1つのタイプの問題であるアソシエーションルールのマイニングについて考えてみましょう。この問題タイプは、小売業、特にスーパーマーケットで、市場の分類を分析するために最初に使用されました。今回は、このようなアルゴリズムの取引への応用についてお話します。 アルゴリズムは、まずランダムな項目を排除することから始まります。そのために、前のアルゴリズムと同様に、訓練セット全体に対して最初のパスを実行し、各項目の支持度を計算します。その後、頻度がMinSupより小さいものをすべて削除します。 残りの項目は、支持度の高い順に並んでいます。上記の例では、以下のようなシリーズになります。 D (0.8) -> C (0.7) -> B (0.6) -> E(0.4) 次に、FP-treeを成長させます。そのためには、訓練標本に対して2回目のパスを実行します。各トランザクションでは、支持度の降順に並べられた頻出項目のみを取り出し、木に経路を構築します。したがって、支持度の最も高いノードは木の根に、最も低いノードは葉になります。また、各ノードに対してカウンタを作成します。最初の反復では，カウンタ値を1（または1/N，Nは訓練標本の大きさ）に等しくします。 作者: Dmitriy Gizlyk 新しいコメント 取引の機会を逃しています。 無料取引アプリ 8千を超えるシグナルをコピー 金融ニュースで金融マーケットを探索 新規登録 ログイン スペースを含まないラテン文字 このメールにパスワードが送信されます エラーが発生しました Googleでログイン WebサイトポリシーおよびMQL5.COM利用規約に同意します。 新規登録 MQL5.com WebサイトへのログインにCookieの使用を許可します。 ログインするには、ブラウザで必要な設定を有効にしてください。 ログイン/パスワードをお忘れですか？ Googleでログイン
新しい記事「ニューラルネットワークが簡単に（第18部）：アソシエーションルール」はパブリッシュされました:
この連載の続きとして、教師なし学習の手法の中で、もう1つのタイプの問題であるアソシエーションルールのマイニングについて考えてみましょう。この問題タイプは、小売業、特にスーパーマーケットで、市場の分類を分析するために最初に使用されました。今回は、このようなアルゴリズムの取引への応用についてお話します。
アルゴリズムは、まずランダムな項目を排除することから始まります。そのために、前のアルゴリズムと同様に、訓練セット全体に対して最初のパスを実行し、各項目の支持度を計算します。その後、頻度がMinSupより小さいものをすべて削除します。
残りの項目は、支持度の高い順に並んでいます。上記の例では、以下のようなシリーズになります。
D (0.8) -> C (0.7) -> B (0.6) -> E(0.4)
次に、FP-treeを成長させます。そのためには、訓練標本に対して2回目のパスを実行します。各トランザクションでは、支持度の降順に並べられた頻出項目のみを取り出し、木に経路を構築します。したがって、支持度の最も高いノードは木の根に、最も低いノードは葉になります。また、各ノードに対してカウンタを作成します。最初の反復では，カウンタ値を1（または1/N，Nは訓練標本の大きさ）に等しくします。
作者: Dmitriy Gizlyk