Машинное обучение в трейдинге: теория, модели, практика и алготорговля - страница 580
Вы упускаете торговые возможности:
- Бесплатные приложения для трейдинга
- 8 000+ сигналов для копирования
- Экономические новости для анализа финансовых рынков
Регистрация
Вход
Вы принимаете политику сайта и условия использования
Если у вас нет учетной записи, зарегистрируйтесь
Спасибо. Интересно, а монографии есть какие, вообще существуют в природе?
не находил.. только по лесам видел от Бреймана - создателя леса
...
Хотелось-бы чего-то большого и подробного.)
... и основательного.
Зыков А.А. Основы теории графов. -- М.: Наука. Гл.ред. физ.-мат. лит., 1987.
Систематическое введение в теорию графов, построенное в соответствии с внутренней логикой её развития.
в сети ссылки есть, где скачать.
а че не инструкция по сборке трактора?
Выложена новая версия библиотеки для подключения Питон к МТ5. Напоминаю ссылку https://github.com/RandomKori/Py36MT5 Но есть проблемы. В Визуал студио тестовый проект работает как надо, а в МТ есть непонятные проблемы. Теперь библиотека нормально работает с каталогом в котором находиться скрипт Питон. Как отладить связку с МТ не представляю. МТ защищен от отладчика. Может кто знает как отладить?
а че не инструкция по сборке трактора?
это ты сострил так?
блин, даю полезную информацию, а в ответ ... ты как подросток хамишь, и считаешь себя непревзойдённым остряком... жалкое зрелище.
тебе, наверное, тоже достаточно одной книжки, как тут достаточно некоторым персонажам...
это ты сострил так?
блин, даю полезную информацию, а в ответ ... ты как подросток хамишь, и считаешь себя непревзойдённым остряком... жалкое зрелище.
тебе, наверное, тоже достаточно одной книжки, как тут достаточно некоторым персонажам...
что там полезного? как строится граф-дерево? оч. полезно.. палка-палка огуречек
из-за этого нужно прочесть всю книгу?
что там полезного? как строится граф-дерево? оч. полезно.. палка-палка огуречек
из-за этого нужно прочесть всю книгу?
вот потому ты и дёргаешься по верхушкам, т.к. не имеешь основательных знаний, и не хочешь иметь. Нет у тебя знания и понимания. А для этого одной книжки и нескольких статеек, когда-то тобою осиленных, совершенно недостаточно.
вот потому ты и дёргаешься по верхушкам, т.к. не имеешь основательных знаний, и не хочешь иметь. Нет у тебя знания и понимания. А для этого одной книжки и нескольких статеек, когда-то тобою осиленных, совершенно недостаточно.
как жить, как жить.. паника-паника.. пошел таблицу умножения учить и теорию и онтологию познания
Спасибо. Интересно, а монографии есть какие, вообще существуют в природе?
Прекратите маяться дурью и берите R: код обязательно сопровождается ссылкой на источник, в котором описана теория этого кода.
Вот ссылки по классическом алгоритму Бреймана:
Breiman, L. (2001), Random Forests, Machine Learning 45(1), 5-32.
Breiman, L (2002), “Manual On Setting Up, Using, And Understanding Random Forests V3.1”, http://oz.berkeley.edu/users/breiman/Using_random_forests_V3.1.pdf.
Кроме того, если пользоваться R, то там уже собраны самые разнообразные леса и можно было бы увидеть, что кроме randomForest имеются еще и другие леса, которые уточняют самые разнообразные нюансы первоначальной иди.
Например, randomForestSRC, randomUniformForest.
Самый интересный и эффективный алгоритм из этой же породы - это ada.
Вот ссылки (это все из документации на пакеты R)
Friedman, J. (1999). Greedy Function Approximation: A Gradient Boosting Machine. Technical Report, Department of Statistics, Standford University.
Friedman, J., Hastie, T., and Tibshirani, R. (2000). Additive Logistic Regression: A statistical view of boosting. Annals of Statistics, 28(2), 337-374.
Friedman, J. (2002). Stochastic Gradient Boosting. Coputational Statistics \& Data Analysis 38. Culp, M., Johnson, K., Michailidis, G. (2006). ada: an R Package for Stochastic Boosting Journal of Statistical Software, 16.
Имеется несколько разновидностей этой самой ada.
А вот сам R делает тематические подборки.
По деревьям:
По очень близким родственникам деревьев:
Кроме этого имеются оболочки, например, крайне любопытная для Максима по алгоритму оценки предикторов:
И когда я пишу, что вы пользуетесь сельскими поделухами, то имею ввиду именно следующие обстоятельства:
AdaBoost не лучше чем bagging для форекса т.к. сильно оверфитится, особенно на данных больших размерностей.. тем более что устарел уже в своем классе, есть же xgboost. а до остального еще дорасти надо :)
в фича импортанс на форехсе тоже не верю.. но полезно поразбираться для общего образования, например допилить gini к алглибу