テストと最適化に関する素晴らしい本 - ページ 18 1...111213141516171819202122 新しいコメント Леонид 2009.10.24 20:24 #171 FOXXXi писал(а)>> 本当にあなたの気持ちを傷つけた、そしてあなたは最終的に自分が間違っていたことを認め、その泥を私に混入させたのです。 正直なところ、どうでもいいんです。関わりたくなかったんです。でも、ふと思いついたんです。ノーリアル？- いいえ。だから、好きなように書いてください。気にしない......）))) Mykola Demko 2009.10.24 20:29 #172 LeoV >> : 5日間フォーラムに来なかったが、ここではすべてが同じだ（私のアドバイスは、3-4日間フォーラムに来ないでください、フォーラムは同じままだが、あなたの態度は変わるでしょう）。 削除済み 2009.10.24 20:30 #173 Mathemat >> : FOXXXiさん、今度はあなたの番です。LeoV（Lenyaさん、ありがとうございます！）はこの手紙を削除しました。 なんだこの行列、みんなおかしいぞ。 みんな！！ここで何か頼んだぞ！！もしかしたら誰かのプライバシーで、電話してくれ！！それとも誰かからお金をもらって、秘密のやりとりがあったのか！！電話してくれ！！！。 Yury Reshetov 2009.10.24 20:31 #174 HideYourRichess >> : おや、コイネグレーションの話があることが判明しました。 2点です。 1.コイネグレーションの考え方は、理論の「物理的」「実体的」な部分が非常に揺らいでいるのです。本質的には、ある数字の間に純粋に数学的な関係を見出すような状況である。結果的にデタラメになることも多いが、銀行やファンドのアナリストに飯の種を与えている。 2）研究対象が限定されていること。このセットの限界は、正式なものではありません。したがって、誤った定常性がある。 理論的な根拠は、実はそれほど揺らいでいないのです。定常過程に対して経験的に導き出されたデータであれば、理論が機能する＋多少の誤差はある。 経済指標を方程式に代入すれば、それは明らかにナンセンスだ。 そして、その理論が非常に時代遅れであること、すなわち、再び、基礎がコンピュータ以前の時代に開発され＋それにアメリカのノーベル賞受賞者がコンピュータ以降の時代にナンセンスを乗せたということです。 というように、一般的には些細な問題なのです。ポイントは、重回帰式が典型的な1層パーセプトロンであることです。最終的な結果は、点群における経験値とモデルの間のRMSが最小となるモデルを見つけることに帰結する。したがって、典型的な問題は、極限を見つけることである。遺伝的アルゴリズムを使ってすべての方程式の係数を求めるのは、アスファルトの上に2本の指を置くようなものです。そして、ノーベル賞も必要なく、脳をくねらせるような負担もなく、通常のPCで数分で結果が出るというものです。遺伝学は極値を探すときにすべての補正を考慮するので、あらゆる種類の自己回帰や自己相関について知っている必要はありません。 もうひとつは、現代の経済学者には、そんなつまらないアプローチは必要ないということだ。なぜなら、誰でもチェックできるようになり、ダイナマイトの発明者のどんな賞でも、疑似科学的な工作をごまかすことができなくなるからだ。 削除済み 2009.10.24 20:36 #175 LeoV >> : 正直なところ、どうでもいいんです。関わりたくなかったんです。でも、ふと思いついたんです。ノーリアル？- いいえ。だから、好きなように書いてください。気にしない......）))) あなたが見る、数学は、他の有用な他の人が学ぶことができる共同積分とは何かを学びました。 あなたは私の立場を理解しているが、あなたは馬鹿であり続ける。 私はあなたについて間違っていなかった、私はそれを感じたが、私はあなたが本当に誰であるかここに書くことはありません。 Hide 2009.10.24 20:39 #176 Reshetov >> : 実は、理論的な根拠はそれほど揺らいでいないのです。定常過程に対して経験的に導き出されたデータであれば、理論が機能する＋ある程度の誤差がある。 :) そうです、定常的なプロセスであれば、うまくいくかもしれませんね。 嗄れ声まで議論するのはやめましょう、私の意見では - そこに "物理学 "はありません、あなたの中で - それは一種のものです。 レシェトフ>>: 経済指標を方程式に代入すれば、それは明らかにナンセンスだ。 うん。 レシェトフ>>: それから、理論が少し古い、つまり、また基礎がコンピュータ以前の時代に開発されたもの＋アメリカのノーベル賞受賞者がコンピュータ以降の時代にナンセンスでくっつけてきたもの。 しかし、一般的には、この問題は些細なことです。ポイントは重回帰式が典型的な1層パーセプトロンであることで、最終的には経験則とモデルの間のRMSが最小となる点群上のモデルを見つけることに還元される。 つまり、極値を探索する典型的なタスクとなるのである。遺伝的アルゴリズムを使ってすべての方程式の係数を求めるのは、アスファルトの上に2本の指を置くようなものです。そして、ノーベル賞も必要なく、脳をくねらせるような負担もなく、通常のPCで数分で結果が出るというものです。遺伝学では、極限を求める際に、すべての補正を考慮するので、自己回帰や自己相関のようなものは考えもつかないかもしれません。 議論することは何もない。 ただ、経済学のノーベル賞を見れば見るほど、平和のノーベル賞の特徴を見いだすことができるのです。 Леонид 2009.10.24 20:44 #177 FOXXXi писал(а)>> 私はあなたのことを誤解していませんでしたが、あなたが本当はどんな人なのかはここでは書きません。 私のポジションは1つで、リアルはない？- いいえ。言葉や画面だけ？- はい。じゃあ、「散歩しろ、ヴァシャ！」・・・・・・))))) 削除済み 2009.10.24 20:47 #178 LeoV >> : 私のポジションは1つ - no reala?- いいえ。言葉や画面だけ？- はい。じゃあ、「散歩しろ、ヴァシャ！」・・・・・・))))) すぐに呪文のように、もうダメだ、乗り越えろを繰り返すことになる。 Леонид 2009.10.24 20:48 #179 FOXXXi писал(а)>> 呪文のように繰り返すんだろう、もうダメだ、乗り越えろ。 うん、リアルタイムでゼロの時はみんなそう言うよね......)))。 削除済み 2009.10.24 21:04 #180 LeoV >> : うん、わかるよ、リアルでゼロの時はみんなそう言うよね・・・・・)))) これは彼が私にソフトウェアを 尋ねたリンクです。 今ここで私に謝罪し、あなたがここに投稿したそのたわごとについて、ヒーローはそれをしないでください、私はすべてがクリアになると言ったでしょう。 1...111213141516171819202122 新しいコメント 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
正直なところ、どうでもいいんです。関わりたくなかったんです。でも、ふと思いついたんです。ノーリアル？- いいえ。だから、好きなように書いてください。気にしない......）)))
5日間フォーラムに来なかったが、ここではすべてが同じだ（私のアドバイスは、3-4日間フォーラムに来ないでください、フォーラムは同じままだが、あなたの態度は変わるでしょう）。
FOXXXiさん、今度はあなたの番です。LeoV（Lenyaさん、ありがとうございます！）はこの手紙を削除しました。
なんだこの行列、みんなおかしいぞ。 みんな！！ここで何か頼んだぞ！！もしかしたら誰かのプライバシーで、電話してくれ！！それとも誰かからお金をもらって、秘密のやりとりがあったのか！！電話してくれ！！！。
おや、コイネグレーションの話があることが判明しました。
2点です。
1.コイネグレーションの考え方は、理論の「物理的」「実体的」な部分が非常に揺らいでいるのです。本質的には、ある数字の間に純粋に数学的な関係を見出すような状況である。結果的にデタラメになることも多いが、銀行やファンドのアナリストに飯の種を与えている。
2）研究対象が限定されていること。このセットの限界は、正式なものではありません。したがって、誤った定常性がある。
理論的な根拠は、実はそれほど揺らいでいないのです。定常過程に対して経験的に導き出されたデータであれば、理論が機能する＋多少の誤差はある。
経済指標を方程式に代入すれば、それは明らかにナンセンスだ。
そして、その理論が非常に時代遅れであること、すなわち、再び、基礎がコンピュータ以前の時代に開発され＋それにアメリカのノーベル賞受賞者がコンピュータ以降の時代にナンセンスを乗せたということです。
というように、一般的には些細な問題なのです。ポイントは、重回帰式が典型的な1層パーセプトロンであることです。最終的な結果は、点群における経験値とモデルの間のRMSが最小となるモデルを見つけることに帰結する。したがって、典型的な問題は、極限を見つけることである。遺伝的アルゴリズムを使ってすべての方程式の係数を求めるのは、アスファルトの上に2本の指を置くようなものです。そして、ノーベル賞も必要なく、脳をくねらせるような負担もなく、通常のPCで数分で結果が出るというものです。遺伝学は極値を探すときにすべての補正を考慮するので、あらゆる種類の自己回帰や自己相関について知っている必要はありません。
もうひとつは、現代の経済学者には、そんなつまらないアプローチは必要ないということだ。なぜなら、誰でもチェックできるようになり、ダイナマイトの発明者のどんな賞でも、疑似科学的な工作をごまかすことができなくなるからだ。
正直なところ、どうでもいいんです。関わりたくなかったんです。でも、ふと思いついたんです。ノーリアル？- いいえ。だから、好きなように書いてください。気にしない......）)))
あなたが見る、数学は、他の有用な他の人が学ぶことができる共同積分とは何かを学びました。 あなたは私の立場を理解しているが、あなたは馬鹿であり続ける。 私はあなたについて間違っていなかった、私はそれを感じたが、私はあなたが本当に誰であるかここに書くことはありません。
実は、理論的な根拠はそれほど揺らいでいないのです。定常過程に対して経験的に導き出されたデータであれば、理論が機能する＋ある程度の誤差がある。
:) そうです、定常的なプロセスであれば、うまくいくかもしれませんね。
嗄れ声まで議論するのはやめましょう、私の意見では - そこに "物理学 "はありません、あなたの中で - それは一種のものです。
経済指標を方程式に代入すれば、それは明らかにナンセンスだ。
うん。
それから、理論が少し古い、つまり、また基礎がコンピュータ以前の時代に開発されたもの＋アメリカのノーベル賞受賞者がコンピュータ以降の時代にナンセンスでくっつけてきたもの。
しかし、一般的には、この問題は些細なことです。ポイントは重回帰式が典型的な1層パーセプトロンであることで、最終的には経験則とモデルの間のRMSが最小となる点群上のモデルを見つけることに還元される。 つまり、極値を探索する典型的なタスクとなるのである。遺伝的アルゴリズムを使ってすべての方程式の係数を求めるのは、アスファルトの上に2本の指を置くようなものです。そして、ノーベル賞も必要なく、脳をくねらせるような負担もなく、通常のPCで数分で結果が出るというものです。遺伝学では、極限を求める際に、すべての補正を考慮するので、自己回帰や自己相関のようなものは考えもつかないかもしれません。
議論することは何もない。
ただ、経済学のノーベル賞を見れば見るほど、平和のノーベル賞の特徴を見いだすことができるのです。
私のポジションは1つで、リアルはない？- いいえ。言葉や画面だけ？- はい。じゃあ、「散歩しろ、ヴァシャ！」・・・・・・)))))
私のポジションは1つ - no reala?- いいえ。言葉や画面だけ？- はい。じゃあ、「散歩しろ、ヴァシャ！」・・・・・・)))))
すぐに呪文のように、もうダメだ、乗り越えろを繰り返すことになる。
呪文のように繰り返すんだろう、もうダメだ、乗り越えろ。
うん、リアルタイムでゼロの時はみんなそう言うよね......)))。
うん、わかるよ、リアルでゼロの時はみんなそう言うよね・・・・・))))
これは彼が私にソフトウェアを 尋ねたリンクです。 今ここで私に謝罪し、あなたがここに投稿したそのたわごとについて、ヒーローはそれをしないでください、私はすべてがクリアになると言ったでしょう。