L'apprendimento automatico nel trading: teoria, modelli, pratica e algo-trading - pagina 579
Ti stai perdendo delle opportunità di trading:
- App di trading gratuite
- Oltre 8.000 segnali per il copy trading
- Notizie economiche per esplorare i mercati finanziari
Registrazione
Accedi
Accetti la politica del sito e le condizioni d’uso
Se non hai un account, registrati
Sarebbe così gentile da scrivermi una riga? Se è lo stesso torrent del mio, è la versione di ingegneria meccanica.
Ci sono anche versioni per la scienza, ma non dice della tavoletta.
Si scopre che l'intera suite è lì).
Lanciato.
Una domanda per chiunque possa saperlo.
Quindi c'è solo un albero. Che tipo di confine costruirà nello spazio N-dimensionale?
c'è più di un confine... se si guarda lo spazio bidimensionale, lo si divide in intervalli - rettangoli. Beh, per n-dimensionale sarebbe iperfigoni.
immagine da wikipedia
c'è più di un confine... se guardate lo spazio bidimensionale, si divide in intervalli - rettangoli. Beh, per n-dimensionale sarebbe iper-rettangoli.
un'immagine da wikipedia.
È per un solo albero?
Un albero - una linea sull'aereo?
È per un solo albero?
Penso che un albero sia una linea sul piano? per un'immagine 2D. o mi sbaglio?
No, 1 split è 1 linea... cioè dividere il campione in 2 parti...
alla fine può apparire come immagini così intricate, non come in NS la linea
no, 1 split è 1 linea... cioè dividere il campione in 2 parti...
potrebbe finire per assomigliare a queste intricate immagini, non come la linea NS
Questa foto è per un singolo albero? Attualmente sono interessato a RF da un singolo albero. Ho bisogno di capire per un singolo albero. Lo capirò da solo da qui.
Di quello che ho letto non capisco nulla. Sembra essere chiaro, ma solo per l'aggregato.
Ho capito che un albero dà un iperpiano nello spazio N-dimensionale. A quanto pare ho sbagliato tutto.
Questa foto è per un singolo albero? Ora sono interessato a RF da un singolo albero. Ho bisogno di capire per un singolo albero. Lo capirò da solo.
Quello che ho letto non ha alcun senso. Sembra essere chiaro, ma solo per l'aggregato.
sì, è per l'albero delle decisioni - l'albero decisivo
il comitato di alberi è poi assemblato in un modello di foresta casuale tramite bagging (aggregazione bootstrap)
secondo il principio - molti alberi semplici daranno risultati migliori di un modello complesso
RF è un mucchio di alberi regolari aggregati attraverso il bagging.Ho capito che un albero dà un iperpiano nello spazio N-dimensionale. A quanto pare ho sbagliato tutto.
piano è una classificazione lineare, gli alberi non possono farlo (o peggio della regressione lineare), solo non lineare
sì, questo è per l'albero decisionale - l'albero decisionale
poi un comitato di alberi è raggruppato (aggregazione bootstrap) in un modello di foresta casuale
in linea di principio, molti alberi semplici daranno risultati migliori di un modello complesso.
RF è un mucchio di alberi comuni raccolti attraverso l'insacchettamento.Se avete qualche link a qualcosa di intelligibile - pdf alcuni, gettare in un messaggio privato per favore. Per favore, non usate Hubr).
Vorrei qualcosa di grande e dettagliato).
Se avete qualche link a qualcosa di intelligibile - un pdf di qualsiasi tipo - gettatelo nella posta, per favore. Non farlo su Habr).
Vorrei qualcosa di grande e dettagliato).
Non ricordo, ho cercato su Google alcuni articoli.
come https://basegroup.ru/community/articles/description
è abbastanza semplice
Non riesco a ricordare, ho letto qualche articolo su google
come https://basegroup.ru/community/articles/description