Машинное обучение — это более продвинутая техника, известная как статистическая интерпретация. Ученым потребовались сотни лет, чтобы уточнить принципы машинного обучения, которые были разработаны в 19-м и начале 20-го веков. В последние годы доступность больших наборов данных и экономически эффективных вычислительных мощностей возродила интерес к методологиям машинного обучения. Чтобы полностью понять стратегии машинного обучения, требуется обширная подготовка как по линейной алгебре, так и по многомерному исчислению, а также по теории вероятностей, байесовской статистике и частотной статистике. Это число превысило бы объем одной книги, если бы все эти темы были подробно освещены. Преимущество Python в том, что методы машинного обучения относительно просты для понимания и реализации. В результате мы рассмотрим основные концепции, лежащие в основе этих подходов, и продемонстрируем, как их можно применить к алгоритмической торговле. В этой статье мы будем использовать некоторые основные понятия и обозначения, поэтому сначала нам следует ознакомиться с ними.

Знакомство с терминологией и символическими обозначениями будет в центре внимания этой статьи. Использование методов линейной регрессии для оценки изменения цен. Использование подходов линейной классификации для прогнозирования для получения сигналов для покупки и продажи.

Знакомство с терминологией и символами

Наш набор данных состоит из различных измерений, таких как рост, вес и раса, чтобы облегчить генерацию идей и развивать понимание спроса и предложения. Несколько участников опроса были выбраны случайным образом для создания этого набора данных. Давайте теперь рассмотрим набор данных.

Подробное рассмотрение конкретных категорий: измерения роста в дюймах и измерения веса в фунтах являются непрерывными типами данных, поскольку они могут охватывать широкий диапазон значений, таких как 65, 65,123 и 65,3456667. Поскольку раса состоит из ограниченного числа различных значений, ее можно отнести к категориальному типу данных. Например, в этом сценарии возможны азиатская, африканская и кавказская расы.

Мы стремимся создать математическую модель, способную учиться на предоставленных данных в этом наборе данных. Определите, какие факторы коррелируют с весом, ростом и расой человека. Дело в том, что выше…