Обсуждение статьи "Возможности Мастера MQL5, которые вам нужно знать (Часть 35): Регрессия опорных векторов"

[MetaQuotes]

Опубликована статья Возможности Мастера MQL5, которые вам нужно знать (Часть 35): Регрессия опорных векторов:

Регрессия опорных векторов — это идеалистический способ поиска функции или "гиперплоскости" (hyper-plane), который наилучшим образом описывает взаимосвязь между двумя наборами данных. Мы попытаемся использовать его при прогнозировании временных рядов в пользовательских классах Мастера MQL5.

Чтобы подчеркнуть различия между двумя разновидностями регрессии, давайте отвлечемся от терминологии машинного обучения и на повседневных примерах покажем важность каждой из них. Представьте, что у вас стартап по производству очень полезного мороженого с низким содержанием сахара, пользующегося большим спросом в вашем городе. Поскольку вы только начинаете и продаете мороженое только в своем городе, большую часть производства вы по-прежнему выполняете вручную. Поэтому вам необходимо начать наращивать производительность, поскольку это, помимо контроля затрат, приносит с собой такие преимущества, как контроль качества и внедрение производственных стандартов.

Такое расширение потребует капитала, который вы не сможете занять у институциональных инвесторов, поскольку у вас нет необходимого обеспечения (или средств), чтобы представить его банкам. Также вы можете сотрудничать с крупным известным брендом мороженого, однако руководители крупных популярных брендов часто оказываются бюрократами и привыкли говорить "нет" независимо от того, что они думают о вашем продукте.

Автор: Stephen Njuki