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Kursprognose mit "Distributed Random Forest" oder "Gradient-Boosting-Machine"- Entscheidungsbäumen

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ShareHolder kann automatisiert an H2o Trainings-und Validierungsdaten auf Basis von technischen Daten von Indikatoren, Kurs-Verhältnissen, Datumsinformationen etc. übergeben. In diesem Video wird die konkrete Anwendung und ein Beispiel-DRF-Machine-Learning-Modell trainiert und für die Kursvorhersage mit einer Wahrscheinlich bis zu 80% erstellt. Die GBM-Modelle optimieren diese nochmals und erlauben weiter verbesserte Vorhersagemodelle.

Short Description

Anleitungsvideo zur Nutzung von H2o+ShareHolder

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