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 329

[Andrey Dik]

サンサニッチ・フォメンコ

実は、ランダムフォレストは分類であって、近似は全く扱わないのです

分類とは、多次元空間における近似の特殊なケースに他ならず、空間におけるクラスへの分割の境界は、ある関数であり、それは正確に近似されるのである。

[Andrey Dik]

マキシム・ドミトリエフスキー

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 :)

同じ目的でネットワークを使うのもいいかもしれませんね。

[Дмитрий]

アンドレイ・ディク

分類とは、多次元空間における近似の特殊なケースに他ならず、空間におけるクラスへの分割の境界は、ある関数であり、それは単に近似されるだけである。

歴史に名を残す！？

追伸：自分の言ったこと、ちゃんと理解してた？

[Andrey Dik]

私のこの言葉は、若い計量経済学者の未熟な頭脳を深い昏睡に陥れ、脳は時間がない、あるいは情報量を処理できないと、本能的に攻撃性（体の防御反応の一種）に転じることが分かっていたからだ。

でも大丈夫、リラックスして、もう一度考えてみてください。考えることによって、酸素の必要性が高まり、呼吸が頻繁になり、深くなります。考えることは、大脳半球の皮質だけでなく、体全体にとって良いことなのです。

[Дмитрий]

アンドレイ・ディク：

私のこの言葉は、若い計量経済学者の未熟な頭脳を深い昏睡に陥れ、脳は時間がない、あるいは情報量を処理できないと、本能的に攻撃性（体の防御反応の一種）に転じることが分かっていたからだ。

でも大丈夫、リラックスしてもう一度考えてみてください。考えることで酸素の需要が高まり、呼吸が頻繁になり、深くなります。考えることは、大脳半球の皮質だけでなく、体全体にとって良いことなのです。

またFSBに電話するんですか？

追伸：ランダムフォレストは分類にのみ使用されます。最大で - 回帰モデルの予測変数の選択 用

[Andrey Dik]

ディミトリ

追伸：ランダムフォレストは分類にのみ使用されます。せいぜい回帰モデルの予測変数の選択程度

俺がそうじゃないと言ったか？ お前のバカさ加減を隠せ、本当に目障りなんだよ。

ネットワークは森と違って、森がやっていることも含めて何でもできるんです。

[Дмитрий]

アンドレイ・ディク：

そうでないと言ったか？ バカは隠せ、とんでもなくわかりやすいから。

ネットワークは足場と違って、足場がやっていることも含めて何でもできる、と申し上げました。

ランダムフォレストは 近似問題を解決しない。

オイオイ...

[Yuriy Asaulenko]

ウラジミール・ペレヴェンコ

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。素晴らしいMT/Rバンドルが仕組まれています。とにかく実験して、実行することです。そして、それがないところに行けということですね。

Rが最初に目に留まり、ソリューションまで提供したからといって、そのソリューションがベストである、あるいはすべてのタスクに対応できるというわけではありません。私はRとSciLabの両方を使用していると既に書きましたが、SciLabではより簡単に、より少ない労力で多くのことを行うことができると信じています。Rの良さをけなしてるわけでは全くありません。

また、MTへの接続も特に工夫することはありません。C/C++のAPIがあります。今の段階では必要ない、最終段階だ。

[Renat Akhtyamov]

私にとって新しい言葉がたくさん...。

どなたか結果を教えてください。苦労する価値があるのか、それとも遊びなのか?

[Yuriy Asaulenko]

レナト・アフティアモフ

私にとって新しい言葉がたくさん...。

誰か結果を見せてくれないか、手間をかける価値があるのか、それともただの遊びなのか。

ただ、2、3冊の本を読んだり、ネットサーフィンをしたりする必要があります。一ヶ月前に同じ状態でした)SanSanychの記事から始まり、...何一つ理解できなかった)

マキシム・ドミトリエフスキーは、まだニューラルネットワークとまではいかないが、すでに良い結果を出している。そして、この話題の中盤近くになって、ある人が結果を投稿しました。

一度に何も起こらない）。