トレーディングにおける機械学習：理論、モデル、実践、アルゴトレーディング - ページ 2593

[mytarmailS]

Maxim Dmitrievsky#:
あなたが最近発見したのは、私のせいではありませんよ。

アハハ、そうなんですね。

[Replikant_mih]

誰かがオープンソースから情報を吸収し、それを分析し、自分の目的のために使うことの何が悪いのでしょうか?）情報やアイデアは、結果という形になって初めて意味を持つ。

[Maxim Dmitrievsky]

mytarmailS#:
あははは、その通りです。

ヒステリーのようだ )あなたのアイデアなんて誰も使ってないわよ、落ち着きなさい

[Maxim Dmitrievsky]

Replikant_mih#:
オープンソースから情報を吸収し、それを分析し、自分の目的のために使う人がいて何が悪いのでしょうか（笑)。情報やアイデアは、結果という形になって初めて意味を持つ。

話せば長くなる

[mytarmailS]

Maxim Dmitrievsky#:
ヒステリーのような音)あなたの『アイデア』なんて誰も使ってませんよ、落ち着きましょう。

以上、冷静に考えてみました))

[mytarmailS]

アレクセイ ニコラエフ#:

私はそれが OPを 復元することが可能であれば、私はそれがアルゴリズムメトロポリスヘイスティングスの 助けを借りて可能であることを私に書いた、これはシミュレーションmontecarloまたはそのような何かの一種で、要するに私はそれについて少し知らない、R用のいくつかのパッケージがあります...

何かお手伝いできることはないでしょうか？

[Aleksey Nikolayev]

mytarmailS#:

OPの復元が 可能か どうか質問したところ、Hastings Metropolis アルゴリズムで可能とのメッセージをいただきました。Montecarloシミュレーションのようなものでしょうか。

何かお手伝いできることはないでしょうか？

事後分布と目標関数の関連性がよくわからない。

[mytarmailS]

Aleksey Nikolayev#:

事後分布と目標関数の関連性がよくわからないのですが。

私もです((

[Maxim Dmitrievsky]

mytarmailS#:
余計にそう思います((

各トレーニングイテレーションですべてのモデルの重みを取り出し、各イテレーションでのモデルのスコアの重みへの依存性をプロットする必要があります。何も得られない最適化超曲面が出来上がります。なぜだと思う？3回のトライが可能です。失敗する方法がさらに増えて、特にブースティングをすると精神的にも肉体的にもかなり苦しみますが、もう慣れましたね🤣🤣🤣 でも、それ以外の場合も待ち伏せが待っているんですよ。

[mytarmailS]

Maxim Dmitrievsky#:
各トレーニングイテレーションで全てのモデルの重みを引き出し、各イテレーションの重みに依存するモデルのスコアリングを構築する必要があります。何も得られない最適化超曲面が出来上がります。なぜだと思う？3回のトライが可能です。失敗の選択肢だってある、特にブーストの場合は精神的にも肉体的にも苦しむことになる、でも慣れてない🤣🤣🤣 でも、それ以外の場合も待ち伏せが待っている

再び神の批評