Mihail Marchukajtes#: 誤差の最小化が時間ではなく実際の結果によって無限に長くなる学習方法があること、学習中に得られる最小誤差はモデルの一般化可能性を評価する基準ではないことをご存知でしょうか？例えば、逆伝播法はどんなデータでも誤差をゼロにすることができるが、そのようなモデルは原則として汎化性がなく、新しいデータでは性能が悪くなるとしよう。だからこの方法は、矛盾するデータがある場合の誤差をゼロにすることはできるだろうが、実際にはほとんど役に立たないだろう。だから、トレーニングにおけるエラーの最小化は、トレーニングにおける十分なアプローチではないと私は信じている。
Differencing is a popular and widely used data transform for time series. In this tutorial, you will discover how to apply the difference operation to your time series data with Python. After completing this tutorial, you will know: About the differencing operation, including the configuration of the lag difference and the difference order. How...
RUNNINGに機械学習の手法を適用する場合、同じ入力変数のセットに対して同じ従属変数を持たせることは事実上不可能である。従属変数の値が異なると、予測誤差が発生し、それを最小化する必要があります。
このスレッド全体は予測誤差を最小にするためのものですよ、アクサカルさん。
平凡な真実...。
なんでランダムなの？
その通りです。為替の時系列は定常的ではないが、決してランダムではない。価格の変動には必ず理由があり、その原因を分析することが価格の予測につながるのであって、結果ではないのです
決定論的非定常系列の例を教えてください。
誤差の最小化が時間ではなく実際の結果によって無限に長くなる学習方法があること、学習中に得られる最小誤差はモデルの一般化可能性を評価する基準ではないことをご存知でしょうか？例えば、逆伝播法はどんなデータでも誤差をゼロにすることができるが、そのようなモデルは原則として汎化性がなく、新しいデータでは性能が悪くなるとしよう。だからこの方法は、矛盾するデータがある場合の誤差をゼロにすることはできるだろうが、実際にはほとんど役に立たないだろう。だから、トレーニングにおけるエラーの最小化は、トレーニングにおける十分なアプローチではないと私は信じている。
でたらめ
なんでランダムなの？
時系列には決定論的なもの、ランダムなもの、確率的なものがあります。他にはありません。全くありません。
FXと株式相場 - どんなシリーズ？
そして、まさにあなたの考えであれば、あなたの考えていることはよくわかる、みたいな感じで、どんな機能でも取り入れることができます。
a[1]*x^0+a[2]*x^1+ ....+ A [N]*X^N, これは一般にテイラー級数（関数級数）であるが，すべてのi = 1...N に対して A[i] > 0 であることを除けば，一般に一次微分の一定の成長を与える，はっきり言えば，だから
Pythonで時系列データセットを差分化する方法
時系列予測のための機械学習モデルのバックテスト方法
はい、ネットで何か．季節や時間的により重要なイベントを補正することで混乱...
...と回数:
そのため、時間依存性がなくなるまで何度でも差分処理を繰り返すことができる。
差分処理を行う回数を差分階数という。
追伸
こちらからの リンクも見てみます（記事ありがとうございました）
時系列には決定論的なもの、ランダムなもの、確率的なものがあります。他にはありません。全くありません。
FXと株価 - どんなシリーズ？
苦手なんです...。
私の勘違いでなければ：確率論で言えば、引用はランダムで非正規のプロセスです。
しかし、私はそれに賛成していません。
苦手なんです。
私の勘違いでなければ：確率論で言えば、引用はランダムで非定常なプロセスです。
しかし、私はそれに納得がいきません。
なぜダメなのか？
なぜ？
いくつか反論はありますが、確率論で考える必要はなく、人間の推論でいいんです。
1) ランダム/非定常/定常......あらゆる 系列の処理のために発明されたすべての数学的手法は、引用には使えない、なぜか？
2) プロセスは、人々が他の人々からお金を奪うために組織化されたもので、ランダムに動くことはあり得ません。
他にもポイントはあったのですが、書き始めたら頭から抜け落ちてしまいました・・・。
いくつか反論はありますが、確率論で考えるのではなく、あくまで人間の推論として考えてください。
1) ランダム/非定常/定常......あらゆる 系列の処理のために発明されたすべての数学的手法は、引用には使えない、なぜか？
2) プロセスは、人々が他の人々からお金を奪うために組織化されたもので、ランダムに動くことはあり得ません。
もっとポイントがあったのですが、いざ書こうとすると頭から抜けてしまいました．
1.非定常過程に対する数学的手法はすべてシャーマニズムである。それは、過去に基づいてしか未来を予測できないからであり、未来が過去に依存しないのであれば、つまり過去に基づく予測はうまくいかないからである。
つまり、手法やモデルなどの選択は一切関係なく、入力変数の正しい選択だけが重要なのです。
それ以上は必要ありません。