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 3097

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СанСаныч Фоменко #:

ありがとう、わかったよ。具体的な例は "take blank "ではないんだ。

マイクロソフトの大ファンなんですね？

https://github.com/py-why/dowhy

ほら、ケーススタディを読んでみて。なぜかマイクロソフトのkolkhozniksがkozuluで誰もライブラリを必要としないものを作った。自分でもショックだ。Sanychはkolkhozだと言っていたが、おそらく彼らには伝わっていないのだろう。

男の人が何を必要としているのか理解できない。噛み砕いて口に入れる必要があるのか？

GitHub - py-why/dowhy: DoWhy is a Python library for causal inference that supports explicit modeling and testing of causal assumptions. DoWhy is based on a unified language for causal inference, combining causal graphical models and potential...
GitHub - py-why/dowhy: DoWhy is a Python library for causal inference that supports explicit modeling and testing of causal assumptions. DoWhy is based on a unified language for causal inference, combining causal graphical models and potential...
  • py-why
  • github.com
Read the docs | Try it online! As computing systems are more frequently and more actively intervening in societally critical domains such as healthcare, education, and governance, it is critical to correctly predict and understand the causal effects of these interventions. Without an A/B test, conventional machine learning methods, built on...
 
Maxim Dmitrievsky #:

もう1年以上同じようなものを使っていますが、まだ統合されていません。

単語だけでないことを確認するには？
 
mytarmailS #:
それが単なる言葉でないことをどうやって確認するのですか？
そんなことはない。私は何も売っていないし、何も買っていない。
 
Maxim Dmitrievsky #:
君には無理だ。私は何も売らないし、何も買わない。
明らかな理由で、誰もそんなことはしない。

この会話の真剣さはヘッジファンドレベルだ。
 
mytarmailS #:
明らかな理由で、誰もできない。

深刻な話はヘッジファンドレベルだ。
談話について何かお持ちですか？また何もない。
ここであなたとコミュニケーションすることがどれほど面白いか想像してみてください。
 
Maxim Dmitrievsky #:
談話について何かわかったか？繰り返すが、何もない。
私が言いたいのは
 
mytarmailS #:
本題に入る。
家で忙しくしている暇があったら、外に出てパーティーでもすればいい。
くだらないことを言い始めたね。
君が負け犬だからって、みんながそうだとは限らないよ。
 

まあ、誰が誰だか、誰の目にも明らかだろうね。

 
この話題は終わったようだ。古参の選手たちは限界を示し、燃え尽き、落胆し、新しい選手たちは来ない。誰かがカッコーになったんだ。😀 なぜか面白くなくなった。
 

そこがポイントだった。

MoDに魚はいない、100％明白な事実であり、このスレッドで繰り返し証明されている。

インターネット上では、そのことを嬉々として話している。

周りを見てごらん

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