L'apprentissage automatique dans la négociation : théorie, modèles, pratique et algo-trading - page 579
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Il existe également des versions pour la science, mais cela ne dit rien sur la tablette.
Il s'avère que toute la suite est là).
Lancé.
Une question pour tous ceux qui pourraient savoir.
Il n'y a donc qu'un seul arbre. Quel type de frontière construira-t-il dans un espace à N dimensions ?
il y a plus d'une limite... si vous regardez un espace à 2 dimensions, il est divisé en plages - rectangles. Eh bien, pour les n-dimensions, ce serait des hyper phygogons.
photo tirée de wikipedia
il y a plus d'une limite... si vous regardez l'espace à 2 dimensions, il se divise en plages - rectangles. Pour les n-dimensions, ce serait des hyper rectangles.
une image tirée de wikipedia.
C'est pour un seul arbre ?
Un arbre - une ligne sur l'avion ?
C'est pour un seul arbre ?
Je pense qu'un arbre correspond à une ligne sur le plan ? pour une image 2D. Ou est-ce que je me trompe ?
Non, 1 split est 1 ligne... c'est-à-dire que l'échantillon est divisé en 2 parties...
cela peut finir par ressembler à ces images complexes, et non à la ligne NS.
non, 1 split est 1 ligne... c'est-à-dire que l'on divise l'échantillon en 2 parties...
ça pourrait ressembler à ces images complexes, pas à la ligne NS.
Cette photo est-elle pour un seul arbre ? Je m'intéresse actuellement aux RF provenant d'un seul arbre. J'ai besoin de comprendre pour un seul arbre. Je vais me débrouiller tout seul à partir de maintenant.
Ce que j'ai lu, je n'y comprends rien. Cela semble être clair, mais seulement pour l'agrégat.
J'ai compris qu'un arbre donne un hyperplan dans un espace à N dimensions. Il s'avère que j'avais tout faux.
Cette photo est-elle pour un seul arbre ? Je m'intéresse maintenant aux RF provenant d'un seul arbre. J'ai besoin de comprendre pour un seul arbre. Je me débrouillerai tout seul.
Ce que je lis, ça n'a aucun sens. Cela semble être clair, mais seulement pour l'agrégat.
oui, c'est pour l'arbre de décision - l'arbre décisif
le comité d'arbres est ensuite assemblé dans un modèle de forêt aléatoire par bagging ( agrégation bootstrap).
selon le principe - un grand nombre d'arbres simples donnera de meilleurs résultats qu'un modèle complexe
RF est un ensemble d'arbres réguliers agrégés par le biais de la mise en sac.J'ai compris qu'un arbre donne un hyperplan dans un espace à N dimensions. Il s'avère que j'avais tout faux.
le plan est une classification linéaire, les arbres ne peuvent pas le faire (ou pire que la régression linéaire), seulement non-linéaire
oui, c'est pour l'arbre de décision - l'arbre de décision
puis un comité d'arbres est regroupé (agrégation par bootstrap) dans un modèle de forêt aléatoire
en principe, un grand nombre d'arbres simples donneront de meilleurs résultats qu'un seul modèle complexe.
RF est une pile d'arbres communs collectés par ensachage.Si vous avez des liens vers quelque chose d'intelligible - des pdf, envoyez-les dans un message privé s'il vous plaît. N'utilisez pas Hubr).
Je voudrais quelque chose de grand et de détaillé).
Si vous avez des liens vers quelque chose d'intelligible - un pdf de n'importe quel type - envoyez-les par courrier, s'il vous plaît. Ne le faites pas sur Habr).
Je voudrais quelque chose de grand et de détaillé).
Je ne me souviens pas, j'ai googlé quelques articles.
comme https://basegroup.ru/community/articles/description
c'est assez simple
Je ne me souviens pas, j'ai lu quelques articles sur Google.
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