Скрипты: Schnick [Support Vector Machine Learning Tool Tester]
Schnick [Support Vector Machine Learning Tool Tester]:
Этот скрипт является попыткой продемонстрировать силу использования метода опорных векторов для решении задач классификации.
Автор: Josh Readhead
А где собственно говоря сама статья??? Почему ссылка на статью ошибочна? Нужно исправить.
Судя по названию статья получилась что надо. Спасибо...
А где собственно говоря сама статья??? Почему ссылка на статью ошибочна? Нужно исправить.
Судя по названию статья получилась что надо. Спасибо...
Скрипт является составной частью статьи "Машинное обучение: Как метод опорных векторов может быть использован в трейдинге", опубликованной на сайте MQL5.
А это что? Даже подчеркнуто.
Скрипт является составной частью статьи "Машинное обучение: Как метод опорных векторов может быть использован в трейдинге", опубликованной на сайте MQL5.
А это что? Даже подчеркнуто.
Скрипт является составной частью статьи "Машинное обучение: Как метод опорных векторов может быть использован в трейдинге", опубликованной на сайте MQL5.
А это что? Даже подчеркнуто.
- Бесплатные приложения для трейдинга
- 8 000+ сигналов для копирования
- Экономические новости для анализа финансовых рынков
Вы принимаете политику сайта и условия использования
Schnick [Support Vector Machine Learning Tool Tester]:
Этот скрипт является попыткой продемонстрировать силу использования метода опорных векторов для решении задач классификации.
Представьте себе такой гипотетический сценарий, что вы занимаетесь исследованием редких диких животных, которых можно найти только в глубине Арктики, и которые называются Sсhnick. Учитывая удаленность этих животных, только небольшая горстка из них была когда-либо найдена (скажем около 5000). Как исследователя вас мучает вопрос - как я могу узнать Schnick?
Все что есть в вашем распоряжении - это ранее опубликованные научные работы горстки исследователей, которые видели одного из них. В этих научных работах авторы описывают некоторые характеристики Schnick, которых они обнаружили, т.е. рост, вес, количество ног и т.д. Но все эти характеристики очень зависимы от конкретной исследовательской работы и по ним нельзя составить единую картину...
Автор: Josh Readhead