Maschinelles Lernen im Handel: Theorie, Modelle, Praxis und Algo-Trading - Seite 579
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Wären Sie so freundlich, mir eine Nachricht zukommen zu lassen? Wenn es derselbe Torrent ist wie meiner, dann ist es die Version für Maschinenbau.
Es gibt auch Versionen für die Wissenschaft, aber es wird nichts über das Tablet gesagt.
Es stellt sich heraus, dass die ganze Suite dort ist).
Geworfen.
Eine Frage an alle, die es wissen könnten.
Es gibt also nur einen Baum. Welche Art von Grenze wird sie im N-dimensionalen Raum bilden?
es gibt mehr als eine Grenze... wenn man den 2-dimensionalen Raum betrachtet, wird er in Bereiche - Rechtecke - unterteilt. Nun, für n-dimensionale wäre es Hyper-Phygogone.
Bild aus wikipedia
Es gibt mehr als eine Grenze... wenn man den 2-dimensionalen Raum betrachtet, teilt er sich in Bereiche - Rechtecke. Nun, für n-dimensionale wäre es ein Hyperrechteck.
ein Bild aus wikipedia.
Ist es für einen Baum?
Ein Baum - eine Linie im Flugzeug?
Ist es für einen Baum?
Ich denke, ein Baum ist eine Linie auf der Ebene? für ein 2D-Bild. oder irre ich mich?
Nein, 1 Split ist 1 Zeile... d.h. Aufteilung der Probe in 2 Teile...
am Ende kann es wie solch komplizierte Bilder aussehen, nicht wie in NS die Linie
nein, 1 Split ist 1 Zeile... d.h. Aufteilung der Probe in 2 Teile...
es könnte am Ende so aussehen wie diese komplizierten Bilder und nicht wie die NS-Linie
Handelt es sich bei diesem Bild um einen einzelnen Baum? Ich interessiere mich derzeit für RF von einem einzigen Baum. Ich muss das für einen einzelnen Baum verstehen. Von hier an werde ich es selbst herausfinden.
Was ich gelesen habe, habe ich nicht verstanden. Es scheint klar zu sein, aber nur für die Gesamtheit.
Ich habe verstanden, dass ein Baum eine Hyperebene im N-dimensionalen Raum ergibt. Es hat sich herausgestellt, dass ich alles falsch verstanden habe.
Handelt es sich bei diesem Bild um einen einzelnen Baum? Ich interessiere mich jetzt für RF von einem einzigen Baum. Ich muss das für einen einzelnen Baum verstehen. Ich werde es selbst herausfinden.
Was ich gelesen habe, ergibt keinen Sinn. Es scheint klar zu sein, aber nur für die Gesamtheit.
ja, es geht um den Entscheidungsbaum - den entscheidenden Baum
das Baumkomitee wird dann mittels Bagging (Bootstrap-Aggregation) zu einem Random-Forest-Modell zusammengestellt
nach dem Prinzip - viele einfache Bäume ergeben bessere Ergebnisse als ein komplexes Modell
RF ist ein Bündel von regulären Bäumen, die durch Bagging aggregiert werden.Ich habe verstanden, dass ein Baum eine Hyperebene im N-dimensionalen Raum ergibt. Es hat sich herausgestellt, dass ich alles falsch verstanden habe.
Ebene ist eine lineare Klassifizierung, Bäume können es nicht tun (oder schlechter als lineare Regression), nur nicht-lineare
ja, das ist für den Entscheidungsbaum - den Entscheidungsbaum
dann wird eine Gruppe von Bäumen zu einem Random-Forest-Modell gebündelt (Bootstrap-Aggregation)
Im Prinzip werden viele einfache Bäume bessere Ergebnisse liefern als ein komplexes Modell.
RF ist ein Stapel gewöhnlicher Bäume, die durch Absacken gesammelt wurden.Wenn Sie irgendwelche Links zu etwas Verständlichem haben, schicken Sie mir bitte eine private Nachricht. Bitte verwenden Sie nicht Hubr.)
Ich hätte gerne etwas Großes und Detailliertes).
Wenn Sie einen Link zu etwas Verständlichem haben - ein pdf jeglicher Art -, schreiben Sie uns. Tun Sie es nicht auf Habr.)
Ich hätte gerne etwas Großes und Detailliertes).
Ich weiß es nicht mehr, ich habe ein paar Artikel gegoogelt.
wie https://basegroup.ru/community/articles/description
es ist ziemlich einfach
Ich kann mich nicht erinnern, ich habe ein paar Artikel auf Google gelesen
wie https://basegroup.ru/community/articles/description