交易中的机器学习：理论、模型、实践和算法交易 - 页 38

[СанСаныч Фоменко]

尤里-雷舍托夫。

从Dr.Trader在试图将旧的libVMR版本移植到R上时已经失败了，并且缺乏大型核机的内存，以及小型核机的全部性能（他将周期数减少了100倍）来看，不太可能有人愿意踩着同一个耙子？

因此，最好不要对将这类任务移植到R中的事情说三道四，因为这个破烂的东西不能胜任。

只有对R非常肤浅的了解，才能谈及 "唠叨"。

当然，我们放上R，看到的是一个字符串解释器。如果你深入了解，你可以看到字节码，但它并没有解决解释器关于效率的任何问题。甚至没有什么可讨论的--唠叨。

但是，如果你深入研究一下R包，你很快就会发现，你在R代码中看到的东西是指其他代码。而如果你开始调查，你会发现，对于计算密集型的算法，R总是使用第三方软件包，这些软件包的选择是以最大效率为原则。这些通常是C或Fortran库。

或者，比如说，矩阵运算。考虑到R没有标量的概念，一切都从向量开始，矩阵运算对R来说是完全自然的，使用一个不是用R写的合适的库是一个原则问题。使用了英特尔数学内核 库。

除此之外，不仅对自己的计算机的所有核心进行并行计算，而且对相邻的计算机进行并行计算，这在R中是一种常见的操作。

因此，什么是 "唠叨"，什么不是，这是一个大问题。

PS。

你不必将任何东西移植到R，你只需学习数学。R拥有你所需要的一切，而且远远不止这些。

[mytarmailS]

帖子有报酬吗？:)

[Dr. Trader]

mytarmailS:

问题：我如何给新的列命名 "a_minus_b", "a_minus_c"

a <- 1:5
b <- 6:10
c <- 11:15
d <- 16:20
dt <- data.frame(a,b,c,d)

res.dt <- data.frame(matrix(nrow=nrow(dt), ncol=0))

for(i in 1:(ncol(dt)-1)){
        for(j in (i+1):ncol(dt)){
                colname <- paste0(colnames(dt)[i], "_minus_", colnames(dt)[j])
                res.dt[, colname] <- dt[, i] - dt[,j]
        }
}
res.dt

我们将由外汇本身支付这些帖子的费用 :)如果你读完所有38页，并在实践中尝试，结合所有的知识，那么我认为你可以做出一个可行的EA。

[Vladimir Suslov]

桑桑尼茨-弗门科。
你能不能正确地反驳我链接 的文章的内容。在这一点上，Dr.Trader：已经尝试使用这个材料。要很具体地使用它。其结果是否定的。也许你也可以就这个问题发表一下看法？

我为偏离主题而道歉。
SanSanych，你是用什么语言思考的？
你的帖子看起来像谷歌的翻译。请尊重俄罗斯的语言。

PS如果你想被理解...

[СанСаныч Фоменко]

活动。

我为偏离主题而道歉。
SanSanych，你是用什么语言思考的？
你的帖子看起来像谷歌的翻译。请尊重俄罗斯的语言。

PS如果你想被理解...

我一生都在说这句话...你是第一个...

如果你有不明白的地方，我随时准备解释。

[Vladimir Suslov]

桑桑尼茨-弗门科。

我一生都在说这句话...你是第一个...

如果你不明白，我准备解释。

你不需要解释。必须有人成为第一个））。

[mytarmailS]

Dr.Trader:

我们的帖子将由外汇本身来支付 :)每个人知道和了解的东西都不一样，如果你读完所有38页并在实践中尝试，结合所有的知识--我想你可以做出一个可行的EA。

非常感谢您!

Bp.这个双环的整洁的想法需要更多的工作)

[Yury Reshetov]

为jPrediction二进制分类器做了一个说明，发布了源代码。

目录。

1. 主要特点。
2. 运行jPrediction
3. 如何在jPrediction中创建一个二元分类器的数学模型
4. 将模型保存到一个文件中
5. 缩减--从模型中去除不具参考价值的特征
6. 加载并使用该模型进行物体分类
7. 附录
1. 用于二元分类的额外样本
2. jPrediction的CSV文件格式

全文见附件档案（PDF格式）。

[mytarmailS]

尤里-雷舍托夫。

为jPrediction二进制分类器做了一个说明，发布了源代码。

嗨，尤里，感谢你的辛勤工作！你是谁？

1) 你能否更详细地解释一下这意味着什么？

• 敏感度是指模型的敏感度，以百分数表示。
• 特异性--模型的特异性，以百分比表示

2）如果我有一台弱小的计算机，在300个预测因子和100,000个观测值的样本上，模型需要多长时间来学习模型？

(如果能把 "请等待 "的字样改为计算训练进度的百分比或类似的内容就更好了，这样就不会等到100年后才完成了）。

3）"R "怎么样？

[Yury Reshetov]

mytarmailS:

你好，尤里！感谢你的辛勤工作。

1）你能更详细地解释它的含义吗？

• 敏感性 - 是模型的敏感性，以百分比表示
• 特异性--模型的特异性，百分比

归纳能力的敏感性--正确预测测试样本的阳性结果：100% * TP / (TP + FP)

归纳能力的特异性--正确预测测试样本的阴性结果：100% * TN / (TN + FN)

其中。

TP - 真正的积极成果的数量

TN - 真阴性的数量

FP - 假阳性结果的数量

FN--假阴性的数量

mytarmailS:

2) 如果我有一台弱小的计算机，在300个预测因子和100 000个观测值的样本上训练模型需要多长时间？

3) "R "怎么样？ 不会吗？

根本不会学习，但如果样本中的预测器数量超过10个，会给出错误信息。

mytarmailS:

3) "R "是什么？

如果你真的那么绝望，就安装gJava包吧。从R中调用Java代码