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 3340 1...333333343335333633373338333933403341334233433344334533463347...3399 新しいコメント Maxim Dmitrievsky 2023.11.27 10:19 #33391 Lorarica #:私は、コズールや統計的学習、信頼できるAIに戻ることを提案する。P.Z.より細かい部分を把握する 細かいことをストレートに言うのであれば、以下の 記事をどうぞ。 СанСаныч Фоменко 2023.11.27 14:14 #33392 恥知らずと不謹慎の記念碑として素晴らしい本だ！ この本で紹介されていることはすべて、数学的な統計学 でよく知られていることなのだ。 統計学は数千年の歴史がある。数理統計学を開発し、充実させ、私たちの周りのランダムなプロセスを観察し、以下の質問に答えようとした； 1.これらのランダム過程の特徴は何か？ 2.これらのランダム過程の原因は 何か？ 3.ランダム過程の未来は？ 今、この革新的な言葉の意味の説明として「因果推論」を大真面目に叫び始め、線形回帰を例に回帰分析の基本をポピュラーに紹介し始める賢い連中がいる。 まさに度肝を抜かれる！ そして、この非常に古い句の新しいタブローは転がっている！ 今日、よく構造化され文書化された唯一の統計言語であるRには、1万を超えるパッケージと12万を超える関数があり、それらは上記の質問に答えるためのツールである。 なぜ新しいプレートが必要なのか？賢い連中が現金を得て、基本的な教育を受けたかどうかという馬鹿げた質問をされないようにするためだ。 Maxim Dmitrievsky 2023.11.27 14:39 #33393 では、最も単純な質問に答えてください。あなたはすべてを知っているのですから、連想的なつながりは因果的なつながりとどう違うのですか？それから、誰に恥知らずの碑を建てるか、恥を晒すか決めようじゃないか :)ーそしてー因果関係をーというー:)ーアドレナリンが出ているのはー具体的な誤解のー。あなたは何に脅威を感じているのですか？ СанСаныч Фоменко 2023.11.27 16:06 #33394 Maxim Dmitrievsky #: では、最も単純な質問に答えてください。あなたはすべてを知っているのですから、連想的なつながりは因果的なつながりとどう違うのですか？そうすれば、誰に恥知らずの碑を建てるか、恥を晒すか、もう決められるだろう :) そして、原因と結果を見つけることは因果推論ではないのですか？:) では、このアドレナリンラッシュは、具体的にどのような誤解の問題と関係しているのですか？あなたは何に脅威を感じているのですか？ あなたの「因果推論は、この本の最初のセクションで線形回帰の例で示されています。そこに書かれていることはすべて学生に教えていることであり、その他にも著者がわざわざ述べなかったこと、例えば線形回帰の適用限界、これが一番重要なことです。 だから、質問の後ろに隠れてはいけない。 本質的なことを言おう。 この本のどの章が、統計学で知られている（そしてRで利用可能な）ツールを使っていない？ メタ統計について語るな - それはモデルのアンサンブルであり、髭のあるアイデアでもある。 Maxim Dmitrievsky 2023.11.27 16:08 #33395 СанСаныч Фоменко #:あなたの「因果推論は、この本の最初のセクションで線形回帰の例で示されている。そこに書かれていることはすべて学生に教えていることであり、その他にも著者がわざわざ述べなかったことがたくさんある。たとえば、線形回帰の適用限界、ちなみにこれが最も重要なことである。だから、質問の後ろに隠れてはいけない。 本題に入ろう。この本の中で、統計学で知られている（そしてRで利用可能な）ツールを使っていない章はどれでしょう？メタ統計の話をしないでください - それはモデルのアンサンブルです。本題に入ろう：連想関係と因果関係の違いは何か？著者はわざわざ線形回帰の適用限界を述べている。マイナスポイント。メタ学習者はモデルのアンサンブルではない。 この本の他のどの部分に反対ですか？というより、この本で理解できなかったことは何ですか？ Maxim Dmitrievsky 2023.11.27 16:28 #33396 統計的推論と因果推論がどう違うか、読めますよね？ mytarmailS 2023.11.27 16:55 #33397 Maxim Dmitrievsky #:統計的推論が因果推論とどう違うか、読めますよね？ A"、"B"、"C "という順序には明確な関連性がある。 [,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [,6] [,7] [,8] [,9] [,10] [1,] "l" "y" "A" "v" "B" "C" "s" "n" "u" "z" [2,] "p" "x" "a" "n" "A" "B" "j" "y" "d" "C" [3,] "A" "B" "e" "a" "r" "w" "C" "f" "z" "q" [4,] "d" "s" "q" "c" "w" "A" "B" "k" "z" "C" それが因果関係やその逆ではなく、関連であるとどうしてわかるのですか？ Maxim Dmitrievsky 2023.11.27 17:01 #33398 mytarmailS #:A"、"B"、"C "という順序の形で明確な関連性がある。それがアソシエーションであり、カスチュエーションではないこと、あるいはその逆であることを理解するにはどうすればよいか。 アルファベットが何なのか、どこに明確な関連性があるのかがわからない。 mytarmailS 2023.11.27 17:07 #33399 Maxim Dmitrievsky #:アルファベットが何なのか、どこに明らかな関連性があるのか、私にはわからない。 各行は新しい観察である。 各行にはA B Cの繰り返しがある。 A BはCと関連している。 Maxim Dmitrievsky 2023.11.27 17:25 #33400 mytarmailS #:すべての行が新しい観察である各行はA B Cの繰り返しである。A BはCに関連する まあ、せめて出現頻度と他の文字の共起頻度を比較すればいいんじゃないかな。そしてデータの性質を理解しなければならない。 ABが実際にCを出現させるのか、それとも他の文字の集合を出現させるのか。 特にそれらは連続していないのだから。 1...333333343335333633373338333933403341334233433344334533463347...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
私は、コズールや統計的学習、信頼できるAIに戻ることを提案する。
P.Z.
より細かい部分を把握する
細かいことをストレートに言うのであれば、以下の 記事をどうぞ。
恥知らずと不謹慎の記念碑として素晴らしい本だ！
この本で紹介されていることはすべて、数学的な統計学 でよく知られていることなのだ。
統計学は数千年の歴史がある。数理統計学を開発し、充実させ、私たちの周りのランダムなプロセスを観察し、以下の質問に答えようとした；
1.これらのランダム過程の特徴は何か？
2.これらのランダム過程の原因は 何か？
3.ランダム過程の未来は？
今、この革新的な言葉の意味の説明として「因果推論」を大真面目に叫び始め、線形回帰を例に回帰分析の基本をポピュラーに紹介し始める賢い連中がいる。
まさに度肝を抜かれる！
そして、この非常に古い句の新しいタブローは転がっている！
今日、よく構造化され文書化された唯一の統計言語であるRには、1万を超えるパッケージと12万を超える関数があり、それらは上記の質問に答えるためのツールである。
なぜ新しいプレートが必要なのか？賢い連中が現金を得て、基本的な教育を受けたかどうかという馬鹿げた質問をされないようにするためだ。
では、最も単純な質問に答えてください。あなたはすべてを知っているのですから、連想的なつながりは因果的なつながりとどう違うのですか？そうすれば、誰に恥知らずの碑を建てるか、恥を晒すか、もう決められるだろう :)
あなたの「因果推論は、この本の最初のセクションで線形回帰の例で示されています。そこに書かれていることはすべて学生に教えていることであり、その他にも著者がわざわざ述べなかったこと、例えば線形回帰の適用限界、これが一番重要なことです。
だから、質問の後ろに隠れてはいけない。
本質的なことを言おう。
この本のどの章が、統計学で知られている（そしてRで利用可能な）ツールを使っていない？
メタ統計について語るな - それはモデルのアンサンブルであり、髭のあるアイデアでもある。
あなたの「因果推論は、この本の最初のセクションで線形回帰の例で示されている。そこに書かれていることはすべて学生に教えていることであり、その他にも著者がわざわざ述べなかったことがたくさんある。たとえば、線形回帰の適用限界、ちなみにこれが最も重要なことである。
だから、質問の後ろに隠れてはいけない。
本題に入ろう。
この本の中で、統計学で知られている（そしてRで利用可能な）ツールを使っていない章はどれでしょう？
メタ統計の話をしないでください - それはモデルのアンサンブルです。
統計的推論と因果推論がどう違うか、読めますよね？
統計的推論が因果推論とどう違うか、読めますよね？
A"、"B"、"C "という順序には明確な関連性がある。
それが因果関係やその逆ではなく、関連であるとどうしてわかるのですか？
A"、"B"、"C "という順序の形で明確な関連性がある。
それがアソシエーションであり、カスチュエーションではないこと、あるいはその逆であることを理解するにはどうすればよいか。
アルファベットが何なのか、どこに明確な関連性があるのかがわからない。
アルファベットが何なのか、どこに明らかな関連性があるのか、私にはわからない。
各行は新しい観察である。
各行にはA B Cの繰り返しがある。
A BはCと関連している。
すべての行が新しい観察である
各行はA B Cの繰り返しである。
A BはCに関連する
まあ、せめて出現頻度と他の文字の共起頻度を比較すればいいんじゃないかな。そしてデータの性質を理解しなければならない。
ABが実際にCを出現させるのか、それとも他の文字の集合を出現させるのか。
特にそれらは連続していないのだから。