トレーディングにおける機械学習：理論、モデル、実践、アルゴトレーディング - ページ 328

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サンサニッチ・フォメンコ

PSSP

さらに有望なものとして、ランダムフォレスト、様々なアダがあります。

Rをスカイラブと本気で比較するのはどうなんだ？なんか素朴なパッケージで、ランキングに入ってない...。

何してると思ってるんだ？

[w,b,y,ee] = ann_ADALINE_predict(P,T,0.2,1,Delay);

森もある。

SciLabで騒いでる場合じゃないでしょ（笑)Rと違って独自のタスクがあり、もちろん一般的ではありませんが、それでも大学やMTI、Boing、Bellなどの科学団体で広く利用されています。もちろん、RとSciLabは互いに代替したり競合したりするものではなく、対象領域は異なりますが。

 
ユーリイ・アサウレンコ

そして、私が何をしていると思う？

森もあるんですよ。

サイラボのことをいい加減にしろ（笑)Rとは異なり、独自のタスクがあり、もちろん一般的ではありませんが、それでも大学やBoing、Bellなどの科学組織で広く使われています。もちろん、RとSciLabは代わり映えしないし、競合もしない、対象領域が違うんですけどね。


Rサポーターの人口を増やすために煽る。
 
サンサニッチ・フォメンコ

Rサポーターの人口を増やすために煽る。

その通りです（笑)。一方、私は別の方法を提案します。相当するのでしょうね)より良いもの、より悪いもの。

言ってみれば、SciLabは計算数学の方が面白いでしょう。統計手法も割と充実していますが、確かにRとは比較にならないですね。

 
ユーリイ・アサウレンコ

その通りです（笑)。一方、私は別の方法を提案します。相当するのでしょうね)より良いもの、より悪いもの。

計算数学に関してはSciLabの方が面白いと言えましょう。統 計手法もそこそこ良いのですが、確かにRとは比べものになりませんね。


この検索のブラウン運動はおもしろくない。このサイトにあるすべての記事に目を通すことは、そんなに難しいことなのでしょうか？検索プロセス自体に興味があるなら、話は別です。どのタスクを解決したいかを決める（回帰／分類？）私の考えでは、回帰は見込みがない。

R言語には、FXと株の両方の取引に必要なものが揃っています。優れたMT/Rバンドルが仕組まれているのです。とにかく実験して、実行することです。そして、そのようなものがないところに行くことを提案している。

コンピュテーショナル の数学の例を教えてください。

グッドラック

 
サンサニッチ・フォメンコ

なぜネットワークをいじめるのですか？動かないし、それこそ一昔前の流行りで、おそらく最初に出た機械学習のパッケージなんでしょうね。

さらに有望なものとして、ランダムフォレスト、様々なアダがあります。また、一般的にキャレットシェルパッケージは、メッシュを含む数百のパッケージがあり、それらの間で自動選択を行うことができます。


地獄の種類は何ですか？全部覚えるまで、年をとって、儲けもなく死ぬ、まさに地獄だ
 
マキシム・ドミトリエフスキー

地獄変とは？) 全てを学ぶと歳をとるよ。

足場も何も、ネットワークより効果があるという証拠はないのです。

しかし、ネットワークがどんな関数でも近似できることの証明はありますが、同じ足場でもそのような証明は見たことがありません。

しかも、ちゃんと結果を出しているようですね。

つまり、「最適化は危険だ」と言うのは、「顕微鏡は危険だ」と言うのと同じで、頭をぶつけるかもしれないのです。

 
マキシム・ドミトリエフスキー

バラエティ地獄って何？)全部覚えているうちに歳をとってしまいますよ。
私の記事でガラガラに仕上げてください。肉を作るための骨を手に入れる。
 
アンドレイ・ディク：

足場も何も、ネットワークより効果があるという証拠はないのです。

しかし、ネットワークがどんな機能でも近似できるという証拠はあるのですが、同じ足場でもそのような証拠は見たことがありません。

ネットワークがダメなら、足場もダメでしょう。


実は、ランダムフォレストは 分類であって、近似は全くしていません
 
ウラジミール・ペレヴェンコ

私の考えでは、回帰には視点がない。



AND GARCH?

分類では、すべては予測変数のセットにかかっている。どこを見ればいいのかわからない。

そしてGARCHでは、トレンドをモデル化し、残滓を分析し-モデル化し、集計モデル残滓を分析し-この残滓をモデル化するという、あまり創造性や当て推量を必要としない、間抜けなプロセスです。

 
アンドレイ・ディク

足場も何も、ネットワークより効果があるという証拠はないのです。

しかし、ネットワークがどんな機能でも近似できるという証拠はあるのですが、同じ足場でもそのような証拠は見たことがありません。

しかも、その成果はちゃんと出ているようですね。

そう、ネットワークの最適化はトレーニングに他ならず、GAを使うことでより効率的に、より速く行うことができるのです。 ですから、「最適化は危険だ」というのは「顕微鏡は危険だ」と言うようなもので、頭を大いに痛めてしまうことになりますね。


フォレストは、私の理解では、大雑把に言えば、予測器の分類に使われるのであって、予測には使われない :)
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