文章 "数据科学和机器学习（第 14 部分）：运用 Kohonen 映射在市场中寻找出路" 新评论 MetaQuotes 2023.08.23 11:53 新文章 数据科学和机器学习（第 14 部分）：运用 Kohonen 映射在市场中寻找出路已发布： 您是否正在寻找一种可以帮助您驾驭复杂且不断变化的市场的尖端交易方法？ Kohonen 映射是一种创新的人工神经网络形式，可以帮助您发现市场数据中隐藏的形态和趋势。 在本文中，我们将探讨 Kohonen 映射的工作原理，以及如何运用它们来开发更智能、更有效的交易策略。 无论您是经验丰富的交易者，还是刚刚起步，您都不想错过这种令人兴奋的新交易方式。 Kohonen 映射、或自组织映射（SOM）、或自组织特征映射（SOFM）。 是一种无监督机器学习技术，用于生成高维数据集的低维（通常是二维）表示，同时保留数据的拓扑结构。 例如，具有 n 个观测值中测量的 p 个变量的数据集，可以表示为具有相似变量值的观测值聚类。 然后，可以将这些聚类可视化为“二维映射”，如此令近端聚类中的观测值比远端聚类中的观测值具有更相似的值，这可令高维数据更容易可视化和分析。 Kohonen 映射是由芬兰数学家 Teuvo Kohonen 于 1980 年代开发的。 作者：Omega J Msigwa 新评论 您错过了交易机会： 免费交易应用程序 8,000+信号可供复制 探索金融市场的经济新闻 注册 登录 拉丁字符（不带空格） 密码将被发送至该邮箱 发生错误 使用 Google 登录 您同意网站政策和使用条款 如果您没有帐号，请注册 可以使用cookies登录MQL5.com网站。 请在您的浏览器中启用必要的设置，否则您将无法登录。 忘记您的登录名/密码？ 使用 Google 登录
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您是否正在寻找一种可以帮助您驾驭复杂且不断变化的市场的尖端交易方法？ Kohonen 映射是一种创新的人工神经网络形式，可以帮助您发现市场数据中隐藏的形态和趋势。 在本文中，我们将探讨 Kohonen 映射的工作原理，以及如何运用它们来开发更智能、更有效的交易策略。 无论您是经验丰富的交易者，还是刚刚起步，您都不想错过这种令人兴奋的新交易方式。
Kohonen 映射、或自组织映射（SOM）、或自组织特征映射（SOFM）。 是一种无监督机器学习技术，用于生成高维数据集的低维（通常是二维）表示，同时保留数据的拓扑结构。 例如，具有 n 个观测值中测量的 p 个变量的数据集，可以表示为具有相似变量值的观测值聚类。 然后，可以将这些聚类可视化为“二维映射”，如此令近端聚类中的观测值比远端聚类中的观测值具有更相似的值，这可令高维数据更容易可视化和分析。
Kohonen 映射是由芬兰数学家 Teuvo Kohonen 于 1980 年代开发的。
作者：Omega J Msigwa