交易中的机器学习：理论、模型、实践和算法交易 - 页 329

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桑桑尼茨-弗门科。

实际上，随机森林是一种分类，根本不涉及近似的问题

分类只不过是多维空间中近似的一个特例--在空间中划分类别的边界是一些函数，它被精确地近似。

 
马克西姆-德米特里耶夫斯基。

根据我的理解，森林是用于预测器分类的，大致上说，不是用于预测的 :)
你还不如用一个网络来达到同样的目的。
 
安德烈-迪克

分类只不过是多维空间中近似的一个特例--在空间中划分类别的边界是一些函数，这只是近似的。


载入史册!

P.S. 你甚至明白你说的话吗？

 

我知道我的这句话会让年轻的计量经济学家们不成熟的头脑陷入深深的昏迷，当大脑没有时间或无法处理大量的信息时，它会本能地开启攻击性（一种身体的保护反应）。

但没关系，放松并尝试再次思考，思考过程导致对氧气的需求增加，呼吸变得更加频繁和深入--思考对整个身体都有好处，而不仅仅是对大半球的大脑皮层。

 
Andrey Dik:

我知道我的这句话会让年轻的计量经济学家们不成熟的头脑陷入深深的昏迷，当大脑没有时间或无法处理大量的信息时，它会本能地开启攻击性（一种身体的保护反应）。

但没关系，放松并尝试再次思考，思考过程会导致氧气需求增加，呼吸变得更加频繁和深入--思考对整个身体都有好处，而不仅仅是对大半球的大脑皮层。


你要再给FSB打电话吗？

P.S. 随机森林只用于分类。最多 - 用于选择 回归模型的预测因子

 
迪米特里。

P.S. 随机森林只用于分类。在选择回归模型的预测因子时，最多只能是

我有说过别的吗？ 把你的愚蠢藏起来吧，它真的像个大拇指一样扎眼。

我是说--网络，不像同样的森林，可以做任何事情，包括森林所做的事情。去扯别人吧，如果周围没有人，你可以在镜子前扯自己。

 
Andrey Dik:

我有说过别的吗？ 把你的愚蠢藏起来，因为它太明显了，明显得令人发指。

我说过，网络与脚手架不同，可以做任何事情，包括脚手架所做的事情。


随机森林 并不能解决近似问题。

Oy-wey...

 
弗拉基米尔-佩雷文科。

R语言拥有你在外汇和股票交易中所需要的一切。有一个伟大的MT/R捆绑工作。只要实验和实施就可以了。而你正建议去没有这些东西的地方。

仅仅因为R是第一个吸引你眼球的，甚至提供了一个解决方案，并不意味着这个解决方案是最好的或适合所有任务。我已经写过了，我同时使用R和SciLab，我相信在SciLab中，很多事情都能更容易地完成，而且劳动量更少。我一点也没有贬低R的优点。

而且与MT的连接也不是问题，没有什么特别需要解决的。有一个C/C++的API。在这个阶段没有必要，这是最后的阶段。

 

对我来说，这么多新词...

谁能给我看看结果--这值得麻烦吗，还是只是为了好玩？

 
雷纳特-阿赫蒂亚莫夫。

对我来说，这么多新词...

谁能给我看看结果，这是否值得麻烦，还是只是为了好玩？

只需要读几本书和上网。一个月前我也在这个州）。从SanSanych的文章开始，和...我什么都不懂）。

马克西姆-德米特里耶夫斯基 还没有完全形成神经网络，但结果已经很好。而在接近话题的中间，有人贴出了结果。

没有什么事情会一下子发生）。

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