記事「データサイエンスと機械学習(第20回)：アルゴリズム取引の洞察、MQL5でのLDAとPCAの対決」についてのディスカッション 新しいコメント MetaQuotes 2024.04.23 15:04 新しい記事「データサイエンスと機械学習(第20回)：アルゴリズム取引の洞察、MQL5でのLDAとPCAの対決」はパブリッシュされました: MQL5取引環境での適用を解剖しながら、これらの強力な次元削減テクニックに隠された秘密を解き明かしていきます。線形判別分析(LDA)と主成分分析(PCA)のニュアンスを深く理解し、戦略開発と市場分析への影響を深く理解します。 LDAは教師あり汎化機械学習アルゴリズムで、データセットのクラスを最もよく分ける特徴の線形結合を見つけることを目的としています。 主成分分析(PCA)と同様、LDAは次元削減アルゴリズムであり、これらのアルゴリズムは次元削減のための一般的な選択肢です。本連載の前の記事ですでにPCAについては説明しましたが、PCAアルゴリズムがどのようなものかを観察することから始めましょう。ディスカッションは主にPCAアルゴリズムについてです。最後に、単純なデータセットとストラテジーテスターでパフォーマンスを比較します。最後までしっかりとついてきて、データサイエンスの素晴らしさをご覧ください。 作者: Omega J Msigwa 新しいコメント 理由: キャンセル 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
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MQL5取引環境での適用を解剖しながら、これらの強力な次元削減テクニックに隠された秘密を解き明かしていきます。線形判別分析(LDA)と主成分分析(PCA)のニュアンスを深く理解し、戦略開発と市場分析への影響を深く理解します。
LDAは教師あり汎化機械学習アルゴリズムで、データセットのクラスを最もよく分ける特徴の線形結合を見つけることを目的としています。
主成分分析(PCA)と同様、LDAは次元削減アルゴリズムであり、これらのアルゴリズムは次元削減のための一般的な選択肢です。本連載の前の記事ですでにPCAについては説明しましたが、PCAアルゴリズムがどのようなものかを観察することから始めましょう。ディスカッションは主にPCAアルゴリズムについてです。最後に、単純なデータセットとストラテジーテスターでパフォーマンスを比較します。最後までしっかりとついてきて、データサイエンスの素晴らしさをご覧ください。作者: Omega J Msigwa