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 3018

[Aleksey Vyazmikin]

Vladimir Perervenko #:

木を見て森を見ずとはよく言ったものだ。葉っぱを摘んで木が見えるかどうか。 森について聞いているのではない。

あなたが知っているアルゴリズムはこれだけですか？それとも最も効率的なのか？なぜそれにこだわる？

一過性の考えだ。

幸運を祈る

木を見て何になる？:)100%のRecallを目指すべきとは思いません。

そうですね、代替の思考モデルについてですが、排出される（機能する）（まれな単位-サンプルでは5％程度）2値特徴をうまく組み合わせるモデルを提案してもらえますか？たくさんありますよ。

[mytarmailS]

Aleksey Vyazmikin #:

"なぜ？"という質問に対して

それに対処している時間はない。

そしてとにかく。

考えてみれば、この並べ方はきっと不要なのだろう。

[Aleksey Vyazmikin]

mytarmailS #:
いじっている時間はないんだ...。

わからない。

考えてみれば、この並べ方は不要なのかもしれないね。

なんでだろう、便利なのに...。

[mytarmailS]

Aleksey Vyazmikin #:

なぜダメなんだ。僕にとっては便利なんだけど...。

ギガバイトの相関性のないゴミをサーバーに押し込むのではなく、データを扱う方法を学んだ方がいい

[Maxim Dmitrievsky]

Vladimir Perervenko #:

木を見て森を見ずとはよく言ったものだ。葉っぱを摘んで木が見えるかどうか。 森について聞いているのではない。

あなたが知っているアルゴリズムはこれだけですか？それとも最も効率的なのか？なぜそれにこだわる？

一過性の考えだ。

幸運を祈る

あなたとサンエクは同じ店ではないのですか？

無意味なコメントの頻度が危機的なレベルに達していますが、もしかしてRのパケットが尽きたのでしょうか？

[Maxim Dmitrievsky]

Aleksey Vyazmikin #:

それは、最良の予測分割ではなく、最良とは異なる変種を使用しようとする点で異なる。この方法で分割は順次行われ，アルゴリズムを正しく理解していれば，推定の 成功はリーフ 上で行われる．成功した生成から、リーフに近い予測子が切り離され、構築が再試行されます。このアルゴリズム自体を詳しく分析することはできない。しかし、アイデアとしては、このアプローチは理論的にはランダム化よりも優れている。

貪欲な分割アルゴリズムではなく、遺伝的なものだ。ディプマインズもこのことに疑問を持ち、ニューラルネットワークからルールを引き出していた。しかし、多くの情報は見つからなかった。論文もあり、モデルも用意されているが、それを試してみようという気にはならない。ニューラルネットからルールを引き出す実装は他にもある。そこから何かを得られるかもしれない。

[Aleksey Vyazmikin]

mytarmailS #:
ギガバイトもの相関性のないゴミをサーバーに押し付けるよりも、データを扱う方法を学んだ方がいい

トピックを理解せず、間違った結論を出し、今は問題の本質を理解するような行動をとり、撤退にまっしぐらだ、と言えばよかったのだ。

この限界的な考え、つまり自分以外はみんなバカだという考えは、人を反発させる。考えてみてほしい。

[Aleksey Vyazmikin]

Maxim Dmitrievsky #:
貪欲な分割アルゴリズムではなく、遺伝的なものだ。ディプマインズもニューラルネットワークからルールを引き出して調べていた。しかし、大した情報は見つからなかった。記事もあり、モデルも用意されているが、それを試してみようという気にはならない。ニューラルネットからルールを引き出す実装は他にもある。そこから何かを学べるかもしれない。

そうやって、私はツリーに対して貪欲と遺伝の違いは何かと書いた。

ニューラルネットからルールを引き出すという話は聞いたことがありません。リンクはありますか？今のところ、私の想像では面倒なことが描かれています。

しかし、ここでのニューラルネットは、新しいルールを発行するスピードという点では、ツリーよりも明らかに遅くなると思います。

[Maxim Dmitrievsky]

Aleksey Vyazmikin #:

貪欲と遺伝の違いは何なのか？

ニューラルネットワークからルールを引き出すという話は聞いたことがありません。リンクをいただけますか？今のところ、私の想像では面倒なことが描かれています。

しかし、ここでのニューラルネットワークは、新しいルールを発行するスピードという点では、明らかにツリーよりも遅くなると思います。

ツリーについては、Googleの機能を要約しただけです。ディップマインドは通常、私自身が現実をどう認識しているかに非常に近いことをする。

[mytarmailS]

Aleksey Vyazmikin #:

トピックを理解せず、誤った結論を下し、今になって問題の本質に気づき、そのまま退路を断つような行動を取っている、と言えばよかったのだ。

この疎外された考え、つまり自分以外はみんな愚か者だという考えは、人を遠ざける。

あなたのトピックでは、他の誰かではなく、あなたが理解すべきなのです......。

一度頭に入ってしまえば、あとはプロセスだ。

考えてみてください。