Maschinelles Lernen im Handel: Theorie, Modelle, Praxis und Algo-Trading - Seite 3340

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Lorarica #:

Ich schlage vor, dass wir zu Kozul, statistischem Lernen und zuverlässiger KI zurückkehren.

P.Z.

Finden Sie die Feinheiten heraus.

Wenn es um die Details geht, können Sie hier etwas darüber lesen

 

Ein wunderbares Buch als Denkmal für Schamlosigkeit und Skrupellosigkeit!

Die Hauptsache ist, den Teller aufzuhängen und zu krähen - Sie werden Trottel (oder vielleicht sehr berechnende Leute) finden, die auf den Teller hereinfallen, ohne zu verstehen oder zu erkennen, dass alles, was präsentiert wird, aus mathematischen Statistikwerkzeugen wohlbekannt ist.

Die Statistik ist mehrere tausend Jahre alt. Durch die Entwicklung und Bereicherung der mathematischen Statistik und die Beobachtung von Zufallsprozessen um uns herum wurde versucht, die folgenden Fragen zu beantworten;

1. Was sind die Merkmale dieser Zufallsprozesse?

2. Was sind die Ursachen für diese Zufallsprozesse?

3. Was ist die Zukunft dieser Zufallsprozesse?

Nun gibt es schlaue Köpfe, die allen Ernstes von "kausaler Inferenz" als Erklärung für die Bedeutung dieses innovativen Begriffs schwärmen und die Grundlagen der Regressionsanalyse am Beispiel der linearen Regression populär darstellen.

Es ist einfach umwerfend!

Und dieses neue Tableau für sehr alte Klauseln läuft!

Heute gibt es in R, der einzigen gut strukturierten und dokumentierten Sprache für Statistik, über 10.000 Pakete und über 120.000 Funktionen, die Werkzeuge zur Beantwortung der oben genannten Fragen sind, von denen eine darin besteht, Ursachen und Folgen herauszufinden.

Warum brauchen wir neue Kennzeichen? Damit die Schlaumeier abkassieren können und man ihnen keine dummen Fragen zur Grundbildung stellt.

 
Dann beantworten Sie die einfachste Frage: Wie unterscheidet sich der assoziative Zusammenhang vom kausalen Zusammenhang, da Sie ja alles wissen? Und dann werden wir entscheiden, wem wir ein Denkmal der Schamlosigkeit oder Schande setzen :)

Und das Herausfinden von Ursachen und Wirkungen ist keine kausale Schlussfolgerung, wenn ich fragen darf? :)

Dieser Adrenalinschub hängt also mit welchen spezifischen Problemen des Missverständnisses zusammen? Wovon fühlen Sie sich bedroht?
 
Maxim Dmitrievsky #:
Nun, dann beantworten Sie die einfachste Frage: Wie unterscheidet sich die assoziative Verbindung von der kausalen Verbindung, da Sie ja alles wissen? Und dann werden wir schon entscheiden, wem wir ein Denkmal der Schamlosigkeit oder Schande setzen :)

Und das Herausfinden von Ursachen und Wirkungen ist kein kausaler Schluss, wenn ich fragen darf? :)

Dieser Adrenalinrausch hängt also mit welchen spezifischen Problemen des Missverständnisses zusammen? Wovon fühlen Sie sich bedroht?

Ihre "kausale Inferenz wird im ersten Abschnitt des Buches am Beispiel der linearen Regression gezeigt: alles, was dort steht, wird den Studenten beigebracht und viele andere Dinge, die der Autor sich nicht die Mühe gemacht hat, anzugeben, zum Beispiel die Grenzen der Anwendbarkeit der linearen Regression, was übrigens das Wichtigste ist.

Verstecken Sie sich also nicht hinter Fragen.

Seien wir sachlich.

In welchem Kapitel des Buches werden KEINE in der Statistik bekannten (und in R verfügbaren) Werkzeuge verwendet?

Sprechen Sie nicht von Metastudenten - das ist ein Ensemble von Modellen, auch eine Idee mit Bart.

 
СанСаныч Фоменко #:

Ihre "kausale Inferenz wird im ersten Abschnitt des Buches am Beispiel der linearen Regression gezeigt: alles, was dort steht, wird den Studenten beigebracht und viele andere Dinge, die der Autor nicht erwähnt hat, zum Beispiel die Grenzen der Anwendbarkeit der linearen Regression, was übrigens das Wichtigste ist.

Verstecken Sie sich also nicht hinter Fragen.

Kommen wir auf den Punkt.

In welchem Kapitel des Buches werden KEINE in der Statistik bekannten (und in R verfügbaren) Werkzeuge verwendet?

Sprechen Sie nicht über Metastudenten - das ist ein Ensemble von Modellen, auch eine Idee mit Bart.

Kommen wir auf den Punkt: Was ist der Unterschied zwischen einer assoziativen Beziehung und einer kausalen Beziehung?

Der Autor hat sich die Mühe gemacht, die Grenzen der Anwendbarkeit der linearen Regression aufzuzeigen. Minuspunkt.

Meta-Learner sind kein Ensemble von Modellen, minus ein Punkt.

Mit welchem anderen Abschnitt des Buches sind Sie nicht einverstanden, oder besser gesagt, was haben Sie aus dem Buch sonst nicht verstanden?
 

Immerhin wurden Sie nicht von Google verbannt, oder? Sie können nachlesen, wie sich statistische Schlussfolgerungen von kausalen Schlussfolgerungen unterscheiden, oder?

 
Maxim Dmitrievsky #:

Immerhin wurden Sie nicht von Google verbannt, oder? Sie können nachlesen, wie sich statistische Schlussfolgerungen von kausalen Schlussfolgerungen unterscheiden, oder?

Es gibt eine klare Assoziation in der Reihenfolge "A", "B", "C".

 [,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [,6] [,7] [,8] [,9] [,10]
 [1,] "l"  "y"  "A"  "v"  "B"  "C"  "s"  "n"  "u"  "z"  
 [2,] "p"  "x"  "a"  "n"  "A"  "B"  "j"  "y"  "d"  "C"  
 [3,] "A"  "B"  "e"  "a"  "r"  "w"  "C"  "f"  "z"  "q"  
 [4,] "d"  "s"  "q"  "c"  "w"  "A"  "B"  "k"  "z"  "C"  

Woher weiß ich, dass es sich um eine Assoziation und nicht um eine Kausalität oder umgekehrt handelt?

 
mytarmailS #:

Es gibt eine klare Zuordnung in Form der Reihenfolge "A", "B", "C".

Wie ist zu verstehen, dass es sich um eine Assoziation und nicht um eine Kasuierung handelt oder umgekehrt?

Ich weiß nicht, was das Alphabet ist oder wo es eine klare Assoziation gibt.

 
Maxim Dmitrievsky #:

Ich weiß nicht, was das Alphabet ist oder wo hier die offensichtliche Assoziation liegt.

Jede Zeile ist eine neue Beobachtung.

Jede Zeile hat eine Wiederholung von A B C.

A B ist mit C verbunden.

 
mytarmailS #:

jede Zeile ist eine neue Beobachtung

jede Zeile enthält eine Wiederholung von A B C

A B ist mit C verbunden

Zumindest sollte man die Häufigkeit ihres Auftretens mit der Häufigkeit des gleichzeitigen Auftretens anderer Buchstaben vergleichen. Und die Art der Daten muss verstanden werden.

Verursacht AB tatsächlich das Auftreten von C, oder eine Reihe anderer Buchstaben.

Vor allem, da sie nicht aufeinander folgen.

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