На нашем ресурсе вы можете полностью погрузиться в мир книги «Предсказываем тренды. С Rattle и R в мир моделей классификации» — читайте её онлайн бесплатно в полной, несокращённой версии. Если предпочитаете слушать — воспользуйтесь аудиоформатом; хотите сохранить — скачайте через торрент в fb2. Жанр произведения — Бизнес-книги, О бизнесе популярно, Просто о бизнесе. Также на странице доступно подробное описание, авторская аннотация, краткое содержание и живые отзывы читателей. Мы постоянно пополняем библиотеку и улучшаем сервис, чтобы создавать лучшее пространство для всех ценителей качественной литературы.
Предсказываем тренды. С Rattle и R в мир моделей классификации
0 баллов
0 мнений
0 чтений
Автор
Дата выхода
12 апреля 2019
🔍 Загляните за кулисы "Предсказываем тренды. С Rattle и R в мир моделей классификации" — аннотация, авторский взгляд и ключевые моменты
Перед погружением в полный текст предлагаем познакомиться с произведением поближе. Здесь собраны авторские заметки, аннотация и краткое содержание "Предсказываем тренды. С Rattle и R в мир моделей классификации" — всё, что поможет понять глубину замысла и подготовиться к чтению. Материалы представлены в оригинальной авторской редакции (Александр Фоменко) и сохраняют аутентичность произведения. Если чего-то не хватает — сообщите нам в комментариях, и мы дополним описание. Читайте мнения других участников сообщества: их отзывы часто раскрывают скрытые смыслы и добавляют новые грани понимания. А после прочтения обязательно вернитесь сюда — ваш отзыв станет ценным вкладом в общее обсуждение книги.
Описание книги
Книга является практическим руководством по обучению моделей предсказаниям трендов на рынке Форекс. Берем исторические значения исходных данных — котировок, индикаторов, макроэкономических данных, и на них учим модель предсказывать «лонги-шорты». Данная книга является практическим применением пакета Rattle к рынку Форекс и терминалу МТ4 c комментариями идеологии моделей классификации и их оценки. Книга доступна новичкам, а также полезна опытным трейдерам в терминале МТ4.
📚 Читайте "Предсказываем тренды. С Rattle и R в мир моделей классификации" онлайн — полный текст книги доступен бесплатно
Перед вами — полная электронная версия книги "Предсказываем тренды. С Rattle и R в мир моделей классификации", адаптированная для комфортного онлайн-чтения. Мы разбили произведение на страницы для удобной навигации, а умная система запоминает, на какой странице вы остановились — можно закрыть браузер и вернуться к чтению позже, не тратя время на поиски. Персонализируйте процесс: меняйте шрифты, размер текста и фон под свои предпочтения. Погружайтесь в мир литературы где угодно и когда угодно — любимые книги теперь всегда под рукой.
Текст книги
Хотя методы ресемплирования могут быть неправильно употреблены, они часто оценивают результативность точнее единственного набора, потому что они оценивают много вариантов данных. Если тестовый набор считается необходимым, то есть несколько методов для разделения выборки.
В большинстве случаев желательно сделать наборы данных обучения и набор данных тестирования настолько гомогенными насколько возможно. Можно использовать методы случайных выборок для создания подобных наборов данных.
Тут будет реклама 1
Самый простой способ разделить данные на набор данных обучения и тестовый набор состоит в том, чтобы взять простую случайную выборку. Это можно делать, если известно, что отношения классов примерно равны в обучающей и тестовой выборке. Когда у одного класса есть непропорционально большая частота по сравнению с другим, есть шанс, что распределение результатов может существенно отличаться между наборами данных обучения и тестовым набором.
Чтобы учесть результат при разделении данных, стратифицированная случайная выборка применяет случайную выборку в пределах подгрупп (таких как классы).
Тут будет реклама 2
Таким образом, получим более правдоподобную выборку, которая будет соответствовать распределению результата. Когда результат – число, подобная стратегия может использоваться; числовые значения разделены в подобные группы (например, минимум, среднее и максимум), и рандомизация выполняется в пределах этих групп.
Альтернативно, данные могут быть разделены на основе значения предиктора.
Тут будет реклама 3
Например, на максимальной выборке несходства. Несходство между двумя выборками может быть измерено многими способами. Самый простой метод использует расстояние между значением предиктора для двух наблюдений. Если расстояние небольшое, точки находятся в непосредственной близости. Большие расстояния между точками указывают на несходство. Чтобы использовать несходство в качестве инструмента для разделения данных, предположим, что тестовый набор создан из единственной выборки.Тут будет реклама 4
Можно вычислить несходство между этой начальной выборкой и освобожденными выборками. Освобожденная выборка, которая является самой несходной, затем была бы добавлена к тестовому набору. Чтобы создать больше наборов тестовых наблюдений, необходим метод для определения несходства между группами точек (то есть, два в наборе тестов и освобожденных точках).
3.4.
Мнения
О книге «Предсказываем тренды. С Rattle и R в мир моделей классификации» ещё никто не оставил отзыв — у вас есть шанс стать первым, чьё мнение задаст тон всему обсуждению! Поделитесь впечатлениями, эмоциями, замечаниями или рекомендациями. Ваш отзыв не только добавит живого голоса к произведению, но и поможет будущим читателям понять, стоит ли им открыть эту книгу. Не держите мысли при себе — ваше слово имеет значение!
