Omega J Msigwa / Профиль

Матрица служит основой алгоритмов машинного обучения и компьютеров в целом из-за ее способности эффективно обрабатывать большие математические операции. В Стандартной библиотеке есть все, что нужно, но мы можем расширить ее, добавив несколько функций в файл utils.

Гребневая регрессия (ридж-регрессия) — это простой метод для уменьшения сложности модели и борьбы с подгонкой, которая может возникнуть в результате простой линейной регрессии.

Это ленивый алгоритм, который не учится на обучающей выборке, а хранит все доступные наблюдения и классифицирует данные сразу же, как только получает новую выборку. Несмотря на простоту, этот метод используется во множестве реальных приложений.

Для всех, кто работает с данными, включая трейдеров, data mining может открыть совершенно новые возможности, ведь зачастую данные не такие простые, какими кажутся. Человеческому глазу сложно увидеть глубинные закономерности и отношения в наборе данных. Одно из решений — алгоритм К-средних. Давайте посмотрим, полезен ли он.

Полиномиальная регрессия — это гибкая модель, предназначенная для эффективного решения задач, с которыми не справляется модель линейной регрессии. В этой статье узнаем, как создавать полиномиальные модели на MQL5 и извлекать из них выгоду.

В предыдущей статье мы начали изучать нейросети с прямой связью, однако остались неразобранными некоторые моменты. Один из них — проектирование архитектуры. Поэтому в этой статье мы рассмотрим, как спроектировать гибкую нейронную сеть с учетом входных данных, количества скрытых слоев и узлов для каждой сети.

Многие любят, но немногие понимают все операции, лежащие в основе нейронных сетей. В этой статье я постараюсь простым языком объяснить все, что происходит за закрытыми дверями многоуровневого перцептрона с прямой связью Feed Forward.

Градиентный спуск играет важную роль в обучении нейронных сетей и различных алгоритмов машинного обучения — это быстрый и умный алгоритм. Однако несмотря на его впечатляющую работу, многие специалисты по данным все еще неправильно его понимают. Давайте в этой статье посмотрим, о чем идет речь.

Деревья решений классифицируют данные, имитируя то, каким образом размышляют люди. В этой статье посмотрим, как строить деревья и использовать их для классификации и прогнозирования данных. Основная цель алгоритма деревьев решений состоит в том, чтобы разделить выборку на данные с "примесями" и на "чистые" или близкие к узлам.

В этой статье я попытаюсь использовать нашу логистическую модель, чтобы спрогнозировать крах фондового рынка на основе главнейших акций для экономики США: NETFLIX и APPLE. Мы проанализируем эти акции, будем использовать информацию о предыдущих падениях рынка 2019 и 2020 годов. Посмотрим, как наша модель будет работать в нынешних мрачных условиях.

В этот раз мы будем создавать модели с помощью матриц — они дают большую гибкость и позволяют создавать мощные модели, которые могут обрабатывать не только пять независимых переменных, но и множество других, насколько позволяют пределы вычислительных возможностей компьютера. Статья будет очень интересной, это точно.

Классификация данных — важнейшая вещь для алготрейдера и программиста. В этой статье мы рассмотрим в подробностях один из классификационных логистических алгоритмов, который может помочь нам определить «да» или «нет», рост или падение, покупки или продажи.