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 2762 1...275527562757275827592760276127622763276427652766276727682769...3399 新しいコメント JeeyCi 2022.09.28 03:13 #27611 Ivan Butko #:間接的な兆候はあり得るのか？例えば、ネコとイヌはよくケンカをするが、ネコを追いかけるのはイヌの方が多い。2つの物体とその動きがある。思考」と重みの乗算の過程で、ニューラルネットワークは、一方の物体は常に前を走り、もう一方はその後ろを走っている（MA_5[0] > MA_10[0]）と分類し、次のような仮定を立てた：今、犬は前を走っているか？ これでニューラルネットワークは、物体の戦いと動きによって、誰が猫で誰が犬かを判断する方法を知った。同時に、入力として前足、毛の切れ端、歯、吠え声、鳴き声は与えられていない。 つまり、この場合の特徴は分類される対象に関する部分的な情報を表していないが、解決策は可能である。 これらは符号ではなく、時間におけるプロセス発展の力学である。 依存関係は定常系列として研究される。 (しかし、時間はまた、記号と呼ばれることができます- 外生的な、時間の要因は、ダイナミクスを追加します）。 ニューラルネットワークは、あなたが何を近似しても気にしません - それはダイナミクスが常にラグを持って結果を示すということです - それはサンプルを収集し、時間から従属変数の変化率を推定するためのウィンドウとして、時間要素を 必要とするため、正確に...しかし、力学を分析するためには、（時間に対する）依存性が存在しなければならない（あなたが記述したモデルには、それが含まれているのです。もし、あなたがモデルの中で「何が要因で、何を知りたいのか／評価 したいのか」を名前で呼ぶ のであれば、フォーラムでお互いを（理解できないまま）落書きすることは少なくなるでしょう）... 一次方程式 - 速度（軌跡の曲線のある点での接線）を示し、二次方程式（放物線）は加速度も示す...そして、(f-a)^2の収束は時間的に評価され、この時間窓の有限セグメント上の結果を示します - MLE（最尤推定）は、少なくとも静力学を近似するとき、少なくともダイナミクスを均等化するとき、常に同じように動作します。 自分が何を見ているのか-要因（質的／量的）またはそのダイナミクス（＋時間的要因）-を考えなければ、依存関係や発展のパターンを区別することはできない。したがって、自分が何を分析しているのか、それが本当に必要なものなのか、何が何に依存しているのか...を理解することはできない。ダイナミクスの分析では常にタイムラグが生じる。 本当に、誰が何を曲げて見て、何を曲げて見て、それを曲げて解釈し、その解釈から彼自身がどのように曲がって理解し、他人を説得しようとしているのか、そして上の投稿の中には口から泡を吹いているものさえある...といううんざりするような議論。言論の自由で意味を捻じ曲げるほど、あらゆるものを抽象化するなら、自然科学に言論の自由はない！正確な定式化とその正確な意味がある......疑似科学的知識ではない......。基本的なことを知らないがゆえに、あなたがここで宣伝しているような、似非科学的な知識ではない（そしてあなたはそれを論拠として示そうとしている）_。 あなたはそのようなモデル（曲線）を作成する - モデリングの結果として出力（あなたが知りたいこと）に何を置くかを知らない...あなたはこの依存性にどのような要因に興味がありますか？ このスレッドでは、すべてが主観的であることが多いので、客観性（モデリングの真の主な目的）を得ることは不可能です。 Ivan Butko 2022.09.28 03:57 #27612 JeeyCi #:これらは兆候ではなく、時間の経過に伴うプロセスの発展のダイナミクスである。 そして依存関係は定常系列として研究される。(しかし、時間は符号と呼ぶ こともできる - 外生的なものであり、時間因子はダイナミクスを加える）。ニューラルネットワークは、あなたが何を近似しようと気にしません - ただ、ダイナミクスは常にラグを伴って結果を示します - サンプルを収集し、時間から従属変数の変化率を推定するためのウィンドウとして、時間要素を 必要とするからです...しかし、ダイナミクスを分析するためには、（時間に対する）依存性が存在しなければならない（それはあなたが記述したモデルに入れるものである - もしあなたがモデルの中で「何が要因で、何を知りたいか／評価したいか」という名前で 物事を呼ぶなら- フォーラムでお互いを（非）理解するための落書きは少なくなるだろう）...一次方程式 - 速度（軌跡の曲線のある点での接線）を示し、二次方程式（放物線）は加速度も示す...(f-a)^2の収束は、時間的に評価され、この時間窓の有限セグメント上の結果を表示します - MLE（最尤推定）は、少なくとも静力学を近似するとき、少なくともダイナミクスを均等化するとき、常に同じように動作します。何を見ているのかを考えなければ - 因子（質的／量的）またはその力学（＋時間的要因） - 依存関係や発展のパターンを区別することができない - したがって、何を分析しているのか、それが本当に必要なものなのか、何が何に依存しているのかを理解することができない...ダイナミクスの分析では、常にタイムラグが生じる。本当に、誰が何を曲げて見て、何を曲げて見て、それを曲げて解釈し、彼自身がその解釈からどのように曲げて理解し、他人を説得しようとするのかについてのうんざりする議論、そして上の投稿の中には、口から泡を吹いているものさえある......。言論の自由で意味を捻じ曲げるほど、あらゆるものを抽象化するなら、自然科学に言論の自由はない！正確な定式化とその正確な意味がある......疑似科学的知識ではない......。基本的なことを知らないがゆえに、あなたがここで広めようとしている（そしてそれを議論として提示しようとしている）、疑似科学的な知識ではない＿＿。 あなたはそのようなモデル（曲線）を作成する - モデリングの結果として出力（あなたが知りたいこと）に何を置くかを知らない...そして、あなたはこの依存性にどのような要因に興味を持っているこのスレッドでは、すべてが主観的であることが多いので、客観性（これがモデリングの真の主な目的である）を得ることは不可能である。 詳細な回答、ありがとうございました。 mytarmailS 2022.09.28 05:07 #27613 このサイトのRL記事の例を試した人はいますか？ Qラーニング、俳優評論家。うまくいくかどうか？ Maxim Dmitrievsky 2022.09.28 05:46 #27614 Ivan Butko #:間接的な兆候はあり得るのか？例えば、ネコとイヌはよくケンカをするが、ネコを追いかけるのはイヌの方が多い。2つの物体とその動きがある。課題は、どちらが猫でどちらが犬かを判断することである。一方が猫で、もう一方が犬であることは確かだが、そのシルエットを見ることも、声を聞くこともできない。私たちは神経回路網に物体の前後運動（BUY-SELL）を与える。思考」と重みの乗算の過程で、ニューラルネットワークは、一方の物体は常に前を走り、もう一方はその後ろを走っている（MA_5[0] > MA_10[0]）と分類し、「今、犬は前を走っているのか」という仮定を立てた。実際のデータでそれをチェックし、答えを得た（NO）。データを修正し、それを猫だと仮定し、チェックした（YES）。これでニューラルネットワークは、物体の戦いと動きによって、誰が猫で誰が犬かを判断する方法を知った。同時に、前足、毛の切れ端、歯、吠え声、鳴き声は与えられていない。 つまり、ニューラルネットワークは多くのものを与えられ、何かを見つけ、必要な答えを出すような方法（エルキュール・ポワロ）でそれを見つけることができるようだ。つまり、この場合の特徴は、分類される対象に関する部分的な情報を表しているわけではないが、解答は可能である。 可能だが、そもそも猫と犬は分けるべきだ。MAshkiが悪い比較であることについて、あなたは買いマークと売りマークの違いを明確に理解する必要があります。だから師匠に習うって言うんだよ。先生がいないと何もできない。ニューラルネットワークは、新しいデータで自分の結論の正しさを評価する手助けをしてくれるだけだ。いかにシンプルかわかるだろう。教師との学習とは何かという定義を見てみよう。 Valeriy Yastremskiy 2022.09.28 07:28 #27615 JeeyCi #:本当に、誰が何を曲げて見て、何を曲げて見て、それを曲げて解釈し、その解釈から彼自身がどのように曲がって理解し、他人を説得しようとするのか、うんざりするような議論だ。言論の自由で意味を捻じ曲げるほど、あらゆるものを抽象化するなら、自然科学に言論の自由はない！正確な定式化とその正確な意味がある......疑似科学的知識ではない......。基本的なことを知らないがゆえに、あなたがここで宣伝しているような、疑似科学的な知識ではない（そして、あなたはそれを議論として提示しようとしている）__。 あなたはそのようなモデル（曲線）を作成する - モデリングの結果として出力（あなたが知りたいこと）に何を置くかを知らない...そして、あなたはこの依存性にどのような要因に興味を持っているこのスレッドでは、すべてが主観的であることが多いので、客観性（これがモデリングの真の主な目的である）を得ることは不可能である。 異なる言語での議論は本当に疲れる)))))感情抜きで、文字通りの明晰な理解説明があればいいのだが......。しかし、相変わらず、人はそれぞれ違うし、多くの類似点を異なるように理解していることを理解する人は稀である。） 科学のような分野の最前線（新しい研究の段階）では、正確な定式化や正確な用語は残念ながら不可能である。） СанСаныч Фоменко 2022.09.28 07:57 #27616 Valeriy Yastremskiy #:異なる言語での議論は本当に疲れる)))))感情抜きで、逐語的で明晰な理解の説明があればいいのだが．しかし、いつものように、人々は異なっており、多くの類似性を異なって理解していることを認識する人は稀である。）科学のような分野の最前線（新しい研究の段階）では、正確な定式化や正確な専門用語は 残念ながら不可能 である。） ここには上級者はいない。上級者は、利用可能なツールを使いこなし、そのツールの欠点を取り除こうとした後に形成される。 用語がコードでサポートされていれば、どんな場合でも絶対的に正確な定式化が可能である。 例えば、ニューラルネットワークは、特定の内容を持たない一般化用語である。 一方、nnetパッケージのニューラルネットワークは、絶対的に正確な内容を持つ。 同様に、私や他の著者が使っている "予測変数の予測能力 "という用語も一般化する用語であるが、"予測能力 "は、予測変数をクラスで割って得られる2つのベクトル間の中央値の差として理解され、絶対的に正確である。 Valeriy Yastremskiy 2022.09.28 08:06 #27617 Maxim Dmitrievsky #: 形質はNSの入力に供給され、クラス・ラベルは出力に供給される。 特徴とは、分類される対象に関する部分的な情報を表すものでなければならない。言うなれば記章だ。 私が思うに、何が正確に分類されているのかが定義されていない限り、これら100の空想的なフィッティング方法はすべて同じ結果をもたらすだろう。 特徴量は我々が探しているノイズ（我々が必要とする特徴量ではない）の中の本当の原因であり、クラスラベルは我々が必要とする結果である。 そして、それらは見つけにくい) 属性は、時間を考慮に入れずに、他の時間の増分、または一連の、ただ順番に、時間の増分である。その増分は、別々に、前の増分と相対的に考えることもできるし、連続した増分の図や関数やパターンとして考えることもできる。それらを見つけるために、私たちはプロット、ウィンドウを調べますが、異なる特徴については、このウィンドウの異なるサイズが必要です。Sanychのアプローチは、新しいデータ結果ごとにそれを行うが、あなたのアプローチは、必要であると特定されたものだけにそれを行う。 また、私たちが必要とするクラス・ラベルや結果は、正しいものを見つけるのは別の作業だと理解しています。 私はすべてを正しく理解していると思います)))? Maxim Dmitrievsky 2022.09.28 08:10 #27618 Valeriy Yastremskiy #:標識は、我々が探しているノイズ（我々が必要とする標識ではない）の中の本当の原因であり、クラスラベルは我々が必要とする結果である。 そして、それらは見つけるのが難しい)属性は、時間を考慮に入れずに、他の時間の増分、または一連の、ただ順番に、時間の増分である。その増分は、別々に、前の増分と相対的に考えることもできるし、連続した増分の図や関数やパターンとして考えることもできる。それらを見つけるために、我々はプロット、ウィンドウを探索するが、異なる特徴のために、このウィンドウの異なるサイズが必要である。Sanychのアプローチは、それを新しいデータ結果ごとに行うべきだというもので、あなた方は必要だと特定されたものについてのみ行う。また、私たちが必要とするクラス・ラベルや結果も、正しいものを見つけるのは別の作業だと理解しています。私はすべてを正しく理解していると思います))))？ 分類されたオブジェクトとその属性を定義する必要があります。売買取引とは何か、その属性は何か。どのように違うのか。 Valeriy Yastremskiy 2022.09.28 08:15 #27619 СанСаныч Фоменко #: ここにはカッティングエッジは存在しない。最先端は、利用可能な道具を使いこなし、その中で明らかになった欠点を取り除こうとした後に形成される。用語がコードによってサポートされていれば、どんな場合でも絶対に正確な表現が可能である。例えば、ニューラルネットワークは、特定の内容を持たない一般的な用語である。しかし、nnetパッケージのneural networkは絶対的に正確な内容を持っている。同様に、私や他の著者が使っている "予測変数の予測能力 "という用語も一般化する用語であるが、"予測能力 "は、予測変数をクラスで割って得られる2つのベクトル間の中央値の差として理解され、絶対的に正確である。 私は議論するつもりはなく、コードのすべてが絶対的に正確であることに同意する。 もちろん、ツールを知らなかったり、知識のレベルが異なったりすると、参加者間で完全な理解は得られない。しかし、また、それらを研究するための断定的な要件も、完全な理解のためには必ずしも良いとは限らない。その上、論争/ホリバーの主題は十分に正確に定義することができる。 Valeriy Yastremskiy 2022.09.28 08:18 #27620 Maxim Dmitrievsky #: 分類されたオブジェクトとその属性を定義する必要がある。売買取引とは何か、その属性は何か。両者はどう違うのか。 ディールの兆候はその結果であり、ディールの特性はまだそこにあるが、ディールを決定するための兆候は増分と時間である（私はシリアルナンバーが好きではない）。 1...275527562757275827592760276127622763276427652766276727682769...3399 新しいコメント 理由: キャンセル 取引の機会を逃しています。 無料取引アプリ 8千を超えるシグナルをコピー 金融ニュースで金融マーケットを探索 新規登録 ログイン スペースを含まないラテン文字 このメールにパスワードが送信されます エラーが発生しました Googleでログイン WebサイトポリシーおよびMQL5.COM利用規約に同意します。 新規登録 MQL5.com WebサイトへのログインにCookieの使用を許可します。 ログインするには、ブラウザで必要な設定を有効にしてください。 ログイン/パスワードをお忘れですか？ Googleでログイン
間接的な兆候はあり得るのか？例えば、ネコとイヌはよくケンカをするが、ネコを追いかけるのはイヌの方が多い。2つの物体とその動きがある。
思考」と重みの乗算の過程で、ニューラルネットワークは、一方の物体は常に前を走り、もう一方はその後ろを走っている（MA_5[0] > MA_10[0]）と分類し、次のような仮定を立てた：今、犬は前を走っているか？
これでニューラルネットワークは、物体の戦いと動きによって、誰が猫で誰が犬かを判断する方法を知った。同時に、入力として前足、毛の切れ端、歯、吠え声、鳴き声は与えられていない。
つまり、この場合の特徴は分類される対象に関する部分的な情報を表していないが、解決策は可能である。
これらは符号ではなく、時間におけるプロセス発展の力学である。
依存関係は定常系列として研究される。
(しかし、時間はまた、記号と呼ばれることができます- 外生的な、時間の要因は、ダイナミクスを追加します）。
ニューラルネットワークは、あなたが何を近似しても気にしません - それはダイナミクスが常にラグを持って結果を示すということです - それはサンプルを収集し、時間から従属変数の変化率を推定するためのウィンドウとして、時間要素を 必要とするため、正確に...しかし、力学を分析するためには、（時間に対する）依存性が存在しなければならない（あなたが記述したモデルには、それが含まれているのです。もし、あなたがモデルの中で「何が要因で、何を知りたいのか／評価 したいのか」を名前で呼ぶ のであれば、フォーラムでお互いを（理解できないまま）落書きすることは少なくなるでしょう）...
一次方程式 - 速度（軌跡の曲線のある点での接線）を示し、二次方程式（放物線）は加速度も示す...そして、(f-a)^2の収束は時間的に評価され、この時間窓の有限セグメント上の結果を示します - MLE（最尤推定）は、少なくとも静力学を近似するとき、少なくともダイナミクスを均等化するとき、常に同じように動作します。
自分が何を見ているのか-要因（質的／量的）またはそのダイナミクス（＋時間的要因）-を考えなければ、依存関係や発展のパターンを区別することはできない。したがって、自分が何を分析しているのか、それが本当に必要なものなのか、何が何に依存しているのか...を理解することはできない。ダイナミクスの分析では常にタイムラグが生じる。
本当に、誰が何を曲げて見て、何を曲げて見て、それを曲げて解釈し、その解釈から彼自身がどのように曲がって理解し、他人を説得しようとしているのか、そして上の投稿の中には口から泡を吹いているものさえある...といううんざりするような議論。言論の自由で意味を捻じ曲げるほど、あらゆるものを抽象化するなら、自然科学に言論の自由はない！正確な定式化とその正確な意味がある......疑似科学的知識ではない......。基本的なことを知らないがゆえに、あなたがここで宣伝しているような、似非科学的な知識ではない（そしてあなたはそれを論拠として示そうとしている）_。
あなたはそのようなモデル（曲線）を作成する - モデリングの結果として出力（あなたが知りたいこと）に何を置くかを知らない...あなたはこの依存性にどのような要因に興味がありますか？
このスレッドでは、すべてが主観的であることが多いので、客観性（モデリングの真の主な目的）を得ることは不可能です。
これらは兆候ではなく、時間の経過に伴うプロセスの発展のダイナミクスである。
そして依存関係は定常系列として研究される。
(しかし、時間は符号と呼ぶ こともできる - 外生的なものであり、時間因子はダイナミクスを加える）。
ニューラルネットワークは、あなたが何を近似しようと気にしません - ただ、ダイナミクスは常にラグを伴って結果を示します - サンプルを収集し、時間から従属変数の変化率を推定するためのウィンドウとして、時間要素を 必要とするからです...しかし、ダイナミクスを分析するためには、（時間に対する）依存性が存在しなければならない（それはあなたが記述したモデルに入れるものである - もしあなたがモデルの中で「何が要因で、何を知りたいか／評価したいか」という名前で 物事を呼ぶなら- フォーラムでお互いを（非）理解するための落書きは少なくなるだろう）...
一次方程式 - 速度（軌跡の曲線のある点での接線）を示し、二次方程式（放物線）は加速度も示す...(f-a)^2の収束は、時間的に評価され、この時間窓の有限セグメント上の結果を表示します - MLE（最尤推定）は、少なくとも静力学を近似するとき、少なくともダイナミクスを均等化するとき、常に同じように動作します。
何を見ているのかを考えなければ - 因子（質的／量的）またはその力学（＋時間的要因） - 依存関係や発展のパターンを区別することができない - したがって、何を分析しているのか、それが本当に必要なものなのか、何が何に依存しているのかを理解することができない...ダイナミクスの分析では、常にタイムラグが生じる。
本当に、誰が何を曲げて見て、何を曲げて見て、それを曲げて解釈し、彼自身がその解釈からどのように曲げて理解し、他人を説得しようとするのかについてのうんざりする議論、そして上の投稿の中には、口から泡を吹いているものさえある......。言論の自由で意味を捻じ曲げるほど、あらゆるものを抽象化するなら、自然科学に言論の自由はない！正確な定式化とその正確な意味がある......疑似科学的知識ではない......。基本的なことを知らないがゆえに、あなたがここで広めようとしている（そしてそれを議論として提示しようとしている）、疑似科学的な知識ではない＿＿。
あなたはそのようなモデル（曲線）を作成する - モデリングの結果として出力（あなたが知りたいこと）に何を置くかを知らない...そして、あなたはこの依存性にどのような要因に興味を持っている
このスレッドでは、すべてが主観的であることが多いので、客観性（これがモデリングの真の主な目的である）を得ることは不可能である。
詳細な回答、ありがとうございました。
間接的な兆候はあり得るのか？例えば、ネコとイヌはよくケンカをするが、ネコを追いかけるのはイヌの方が多い。2つの物体とその動きがある。課題は、どちらが猫でどちらが犬かを判断することである。一方が猫で、もう一方が犬であることは確かだが、そのシルエットを見ることも、声を聞くこともできない。私たちは神経回路網に物体の前後運動（BUY-SELL）を与える。思考」と重みの乗算の過程で、ニューラルネットワークは、一方の物体は常に前を走り、もう一方はその後ろを走っている（MA_5[0] > MA_10[0]）と分類し、「今、犬は前を走っているのか」という仮定を立てた。実際のデータでそれをチェックし、答えを得た（NO）。データを修正し、それを猫だと仮定し、チェックした（YES）。これでニューラルネットワークは、物体の戦いと動きによって、誰が猫で誰が犬かを判断する方法を知った。同時に、前足、毛の切れ端、歯、吠え声、鳴き声は与えられていない。
つまり、ニューラルネットワークは多くのものを与えられ、何かを見つけ、必要な答えを出すような方法（エルキュール・ポワロ）でそれを見つけることができるようだ。つまり、この場合の特徴は、分類される対象に関する部分的な情報を表しているわけではないが、解答は可能である。
本当に、誰が何を曲げて見て、何を曲げて見て、それを曲げて解釈し、その解釈から彼自身がどのように曲がって理解し、他人を説得しようとするのか、うんざりするような議論だ。言論の自由で意味を捻じ曲げるほど、あらゆるものを抽象化するなら、自然科学に言論の自由はない！正確な定式化とその正確な意味がある......疑似科学的知識ではない......。基本的なことを知らないがゆえに、あなたがここで宣伝しているような、疑似科学的な知識ではない（そして、あなたはそれを議論として提示しようとしている）__。
あなたはそのようなモデル（曲線）を作成する - モデリングの結果として出力（あなたが知りたいこと）に何を置くかを知らない...そして、あなたはこの依存性にどのような要因に興味を持っている
このスレッドでは、すべてが主観的であることが多いので、客観性（これがモデリングの真の主な目的である）を得ることは不可能である。
異なる言語での議論は本当に疲れる)))))感情抜きで、文字通りの明晰な理解説明があればいいのだが......。しかし、相変わらず、人はそれぞれ違うし、多くの類似点を異なるように理解していることを理解する人は稀である。）
科学のような分野の最前線（新しい研究の段階）では、正確な定式化や正確な用語は残念ながら不可能である。）
異なる言語での議論は本当に疲れる)))))感情抜きで、逐語的で明晰な理解の説明があればいいのだが．しかし、いつものように、人々は異なっており、多くの類似性を異なって理解していることを認識する人は稀である。）
科学のような分野の最前線（新しい研究の段階）では、正確な定式化や正確な専門用語は 残念ながら不可能 である。）
ここには上級者はいない。上級者は、利用可能なツールを使いこなし、そのツールの欠点を取り除こうとした後に形成される。
用語がコードでサポートされていれば、どんな場合でも絶対的に正確な定式化が可能である。
例えば、ニューラルネットワークは、特定の内容を持たない一般化用語である。
一方、nnetパッケージのニューラルネットワークは、絶対的に正確な内容を持つ。
同様に、私や他の著者が使っている "予測変数の予測能力 "という用語も一般化する用語であるが、"予測能力 "は、予測変数をクラスで割って得られる2つのベクトル間の中央値の差として理解され、絶対的に正確である。
形質はNSの入力に供給され、クラス・ラベルは出力に供給される。
特徴量は我々が探しているノイズ（我々が必要とする特徴量ではない）の中の本当の原因であり、クラスラベルは我々が必要とする結果である。
そして、それらは見つけにくい)
属性は、時間を考慮に入れずに、他の時間の増分、または一連の、ただ順番に、時間の増分である。その増分は、別々に、前の増分と相対的に考えることもできるし、連続した増分の図や関数やパターンとして考えることもできる。それらを見つけるために、私たちはプロット、ウィンドウを調べますが、異なる特徴については、このウィンドウの異なるサイズが必要です。Sanychのアプローチは、新しいデータ結果ごとにそれを行うが、あなたのアプローチは、必要であると特定されたものだけにそれを行う。
また、私たちが必要とするクラス・ラベルや結果は、正しいものを見つけるのは別の作業だと理解しています。
私はすべてを正しく理解していると思います)))?
標識は、我々が探しているノイズ（我々が必要とする標識ではない）の中の本当の原因であり、クラスラベルは我々が必要とする結果である。
そして、それらは見つけるのが難しい)
属性は、時間を考慮に入れずに、他の時間の増分、または一連の、ただ順番に、時間の増分である。その増分は、別々に、前の増分と相対的に考えることもできるし、連続した増分の図や関数やパターンとして考えることもできる。それらを見つけるために、我々はプロット、ウィンドウを探索するが、異なる特徴のために、このウィンドウの異なるサイズが必要である。Sanychのアプローチは、それを新しいデータ結果ごとに行うべきだというもので、あなた方は必要だと特定されたものについてのみ行う。
また、私たちが必要とするクラス・ラベルや結果も、正しいものを見つけるのは別の作業だと理解しています。
私はすべてを正しく理解していると思います))))？
ここにはカッティングエッジは存在しない。最先端は、利用可能な道具を使いこなし、その中で明らかになった欠点を取り除こうとした後に形成される。
用語がコードによってサポートされていれば、どんな場合でも絶対に正確な表現が可能である。
例えば、ニューラルネットワークは、特定の内容を持たない一般的な用語である。
しかし、nnetパッケージのneural networkは絶対的に正確な内容を持っている。
同様に、私や他の著者が使っている "予測変数の予測能力 "という用語も一般化する用語であるが、"予測能力 "は、予測変数をクラスで割って得られる2つのベクトル間の中央値の差として理解され、絶対的に正確である。
私は議論するつもりはなく、コードのすべてが絶対的に正確であることに同意する。
もちろん、ツールを知らなかったり、知識のレベルが異なったりすると、参加者間で完全な理解は得られない。しかし、また、それらを研究するための断定的な要件も、完全な理解のためには必ずしも良いとは限らない。その上、論争/ホリバーの主題は十分に正確に定義することができる。
分類されたオブジェクトとその属性を定義する必要がある。売買取引とは何か、その属性は何か。両者はどう違うのか。
ディールの兆候はその結果であり、ディールの特性はまだそこにあるが、ディールを決定するための兆候は増分と時間である（私はシリアルナンバーが好きではない）。