記事「データサイエンスと機械学習（第18回）：市場複雑性を極める戦い - 打ち切りSVD v.s. NMF」についてのディスカッション 新しいコメント MetaQuotes 2024.04.24 12:22 新しい記事「データサイエンスと機械学習（第18回）：市場複雑性を極める戦い - 打ち切りSVD v.s. NMF」はパブリッシュされました: 打ち切り特異値分解(Truncated SVD)と非負行列因子分解(NMF)は次元削減技法です。両者とも、データ主導の取引戦略を形成する上で重要な役割を果たしています。次元削減、洞察の解明、定量分析の最適化など、複雑な金融市場をナビゲートするための情報満載のアプローチをご覧ください。 実際の応用では、機械学習モデルを構築するために使用されるデータセットの多くは、非常に多くの特徴や変数（次元）を持っています。高次元データは、計算の複雑さ、過剰適合のリスク、可視化の難しさなど、さまざまな問題を引き起こす可能性があります。AIやアルゴリズム取引の大物は、独立変数が5つのデータセットなど使うことはありません。 MT5(38)内蔵の指標バッファをすべて集めたとすると、56バッファ分のデータになり、このデータセットは巨大になります。 次元の呪い この呪いは実在します。信じられない人は、相関のある独立変数がたくさんある線形回帰モデルを実装してみてください。 相関性の高い特徴量が存在すると、機械学習モデルが学習データに存在する雑音や特定のパターンを捉えてしまい、新しい未知のデータに対してうまく一般化できない可能性があります。 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
新しい記事「データサイエンスと機械学習（第18回）：市場複雑性を極める戦い - 打ち切りSVD v.s. NMF」はパブリッシュされました:
打ち切り特異値分解(Truncated SVD)と非負行列因子分解(NMF)は次元削減技法です。両者とも、データ主導の取引戦略を形成する上で重要な役割を果たしています。次元削減、洞察の解明、定量分析の最適化など、複雑な金融市場をナビゲートするための情報満載のアプローチをご覧ください。
実際の応用では、機械学習モデルを構築するために使用されるデータセットの多くは、非常に多くの特徴や変数（次元）を持っています。高次元データは、計算の複雑さ、過剰適合のリスク、可視化の難しさなど、さまざまな問題を引き起こす可能性があります。AIやアルゴリズム取引の大物は、独立変数が5つのデータセットなど使うことはありません。
MT5(38)内蔵の指標バッファをすべて集めたとすると、56バッファ分のデータになり、このデータセットは巨大になります。
次元の呪い
この呪いは実在します。信じられない人は、相関のある独立変数がたくさんある線形回帰モデルを実装してみてください。相関性の高い特徴量が存在すると、機械学習モデルが学習データに存在する雑音や特定のパターンを捉えてしまい、新しい未知のデータに対してうまく一般化できない可能性があります。
作者: Omega J Msigwa