記事「データサイエンスと機械学習（第14回）：コホネンマップを使って市場で自分の道を見つける」についてのディスカッション 新しいコメント MetaQuotes 2023.07.31 07:51 新しい記事「データサイエンスと機械学習（第14回）：コホネンマップを使って市場で自分の道を見つける」はパブリッシュされました: 複雑で変化し続ける市場をナビゲートする、最先端の取引アプローチをお探しですか。人工ニューラルネットワークの革新的な形態であるコホネンマップは、市場データの隠れたパターンやトレンドを発見するのに役立ちます。この記事では、コホネンマップがどのように機能するのか、そして、より賢く、より効果的な取引戦略を開発するために、どのように活用できるのかを探ります。経験豊富なトレーダーも、これから取引を始める人も、このエキサイティングな新しいアプローチを見逃す手はありません。 コホネンマップ、自己組織化マップ(SOM)、自己組織化フィーチャーマップ(SOFM)は、教師なし機械学習技法で、データの位相構造を保持したまま、高次元データセットの低次元（通常は2次元）表現を作成するために使用されます。例えば n個のオブザベーションで測定された p変数を持つデータ集合は，変数の値が似ているオブザベーションのクラスタとして表現できます。そして、これらのクラスタは、近接クラスタでのオブザベーションが遠位クラスタでのオブザベーションよりも類似した値を持つような2次元マップとして可視化できます。 コホネンマップは1980年代にフィンランドの数学者テウヴォ・コホネンによって開発されました。 作者: Omega J Msigwa 新しいコメント 取引の機会を逃しています。 無料取引アプリ 8千を超えるシグナルをコピー 金融ニュースで金融マーケットを探索 新規登録 ログイン スペースを含まないラテン文字 このメールにパスワードが送信されます エラーが発生しました Googleでログイン WebサイトポリシーおよびMQL5.COM利用規約に同意します。 新規登録 MQL5.com WebサイトへのログインにCookieの使用を許可します。 ログインするには、ブラウザで必要な設定を有効にしてください。 ログイン/パスワードをお忘れですか？ Googleでログイン
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複雑で変化し続ける市場をナビゲートする、最先端の取引アプローチをお探しですか。人工ニューラルネットワークの革新的な形態であるコホネンマップは、市場データの隠れたパターンやトレンドを発見するのに役立ちます。この記事では、コホネンマップがどのように機能するのか、そして、より賢く、より効果的な取引戦略を開発するために、どのように活用できるのかを探ります。経験豊富なトレーダーも、これから取引を始める人も、このエキサイティングな新しいアプローチを見逃す手はありません。
コホネンマップ、自己組織化マップ(SOM)、自己組織化フィーチャーマップ(SOFM)は、教師なし機械学習技法で、データの位相構造を保持したまま、高次元データセットの低次元（通常は2次元）表現を作成するために使用されます。例えば n個のオブザベーションで測定された p変数を持つデータ集合は，変数の値が似ているオブザベーションのクラスタとして表現できます。そして、これらのクラスタは、近接クラスタでのオブザベーションが遠位クラスタでのオブザベーションよりも類似した値を持つような2次元マップとして可視化できます。
コホネンマップは1980年代にフィンランドの数学者テウヴォ・コホネンによって開発されました。
作者: Omega J Msigwa