Andrei Trukhanovich : 홍수에 대해 작가에게 사과하지만, 왜냐하면 지역 폭력적인 사람들의 대부분은 이미 지점에서 언급되었지만 중재자가 와서 다섯 번째 페이지부터 모든 것을 정리하지 않는 한 여전히 파멸입니다.
건설적인 대화는 홍수가 아니라고 생각합니다. 인신공격만 하고 서로 욕하지 마세요. 또한 한 과학이 다른 과학보다 낫다고 주장하지만 당신은 아무것도 이해하지 못합니다. 다른 분야의 다른 사람의 지식보다 한 분야의 지식을 높이십시오. 이것은 매우 낮고 전문적이지 않습니다. 어린 시절과 마찬가지로 모든 것을 알고 있다는 표현이있었습니다. 그러나 어린 시절은 이미 지나갔고 이제 우리는 성인이 되었으며 오만하지 않고 보다 생산적으로 건설적인 대화를 할 수 있습니다. 일반적으로 어리석은 사람들이 여기에 모였기 때문에 서로를 존중하는 마음으로 대하십시오. 이것은 당신에게 개인적으로 적용되지 않으며, 이것은 나의 일반화된 진술입니다.
주제에 관해서는 여기에서 일부 교육 기관이 언급되었습니다. 여기서 HSE의 "양적 금융"이라는 영역 중 하나를 이해하려고 하면 몇 가지 질문이 생깁니다. 이것이 이 스레드가 탄생한 방법입니다. 양적 금융에서 HSE 과정을 수강한 사람이 있습니까? GARCH 시리즈의 모델과 전환 기능으로 수정한 모델에 접근한 사람이 있습니까? 왜 많은 사람들이 관계와 같은 단순한 진실 하나를 잊고 있습니까? 모든 것은 서로 동등하거나 덜 의존적입니다. 금융에서는 더욱 그렇습니다. 양적 금융은 그들이 공부하는 것입니다. 여기 있는 어떤 사람들은 내가 말하는 것을 이해합니다. 그리고 이것을 이해하지 못하는 사람은 모두 모델의 고정성, 공생, 자산의 다차원성 등을 정확히 찾고 있습니다. 그리고 유능한 자산 포트폴리오가 컴파일되면 수학적으로 제외되기 때문에 존재하지 않는다고 여기에서 말한 것처럼 두려움에 신경 쓰지 마십시오. 전체 포트폴리오의 매트 기대치는 0입니다. 그리고 하나의 자산이 파손되면 전체 포트폴리오에 영향을 미치지 않고 다른 자산으로 보상해야 합니다. 이것은 시장의 상호 연결입니다. 여기에서 자연 등에 비유할 필요는 없다고 생각합니다. 모두가 연결이 무엇인지 이해합니다. 올바르게 적용하기만 하면 됩니다. 그리고 하나의 SB를 보고 다른 모델이 엄청나게 많은데도 미루다보니 왜 한곳에 갇혔는지 모르겠네요.
주제에 계속됩니다. 여기에서 많은 사람들이 데이터 희석을 언급합니다. PCA 방법(주성분 방법) 이 있습니다. 치수 데이터 손실 최소화 정보 . 이 방법을 연구한 사람이 있습니까? 적용 가능성에 대한 결론이 있습니까? 이 방법이 자산 선택을 단순화한다는 것을 알고 있습니다. 그러나 차원을 잃지 않고 데이터 세트를 얇게 만드는지는 모르겠습니다.
내가 보기에 Thinning의 주요 문제는 차원 축소 입니다. 즉, 샘플이 다른 크기가 됩니다. 간단한 경우에 같은 대학 강사로부터 집합에서 요소를 버리지 말고, 예를 들어 인접 요소의 평균값으로 대체하라는 권장 사항이 있습니다. 최소한 간단한 접근 방식으로 이상치가 제거되는 방식입니다. 그러나 다른 접근법이 있으며 어떤 접근법이 설명되지 않는다는 경고와 함께. 따라서 데시메이션의 아이디어로서의 PCA는 잘 탐구될 수 있습니다.
클리닉입니다
바르게. 지점 번호 3. 2층에 있습니다. "위기 및 긴급 상황 부서")))).
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정말로!
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여기에 의사가 있습니까?
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당신이 의사라면 의사입니다. 그리고 당신이 후보자라면 후보자입니다. 우리는 모든 사람을 대합니다. 걱정 하지마.
홍수에 대해 작가에게 사과하지만, 왜냐하면 지역 폭력적인 사람들의 대부분은 이미 지점에서 언급되었지만 중재자가 와서 다섯 번째 페이지부터 모든 것을 정리하지 않는 한 여전히 파멸입니다.
건설적인 대화는 홍수가 아니라고 생각합니다.
인신공격만 하고 서로 욕하지 마세요.
또한 한 과학이 다른 과학보다 낫다고 주장하지만 당신은 아무것도 이해하지 못합니다.
다른 분야의 다른 사람의 지식보다 한 분야의 지식을 높이십시오.
이것은 매우 낮고 전문적이지 않습니다. 어린 시절과 마찬가지로 모든 것을 알고 있다는 표현이있었습니다.
그러나 어린 시절은 이미 지나갔고 이제 우리는 성인이 되었으며 오만하지 않고 보다 생산적으로 건설적인 대화를 할 수 있습니다.
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이것은 당신에게 개인적으로 적용되지 않으며, 이것은 나의 일반화된 진술입니다.
주제에 관해서는 여기에서 일부 교육 기관이 언급되었습니다.
여기서 HSE의 "양적 금융"이라는 영역 중 하나를 이해하려고 하면 몇 가지 질문이 생깁니다.
이것이 이 스레드가 탄생한 방법입니다. 양적 금융에서 HSE 과정을 수강한 사람이 있습니까?
GARCH 시리즈의 모델과 전환 기능으로 수정한 모델에 접근한 사람이 있습니까?
왜 많은 사람들이 관계와 같은 단순한 진실 하나를 잊고 있습니까? 모든 것은 서로 동등하거나 덜 의존적입니다. 금융에서는 더욱 그렇습니다.
양적 금융은 그들이 공부하는 것입니다. 여기 있는 어떤 사람들은 내가 말하는 것을 이해합니다.
그리고 이것을 이해하지 못하는 사람은 모두 모델의 고정성, 공생, 자산의 다차원성 등을 정확히 찾고 있습니다.
그리고 유능한 자산 포트폴리오가 컴파일되면 수학적으로 제외되기 때문에 존재하지 않는다고 여기에서 말한 것처럼 두려움에 신경 쓰지 마십시오.
전체 포트폴리오의 매트 기대치는 0입니다. 그리고 하나의 자산이 파손되면 전체 포트폴리오에 영향을 미치지 않고 다른 자산으로 보상해야 합니다.
이것은 시장의 상호 연결입니다. 여기에서 자연 등에 비유할 필요는 없다고 생각합니다. 모두가 연결이 무엇인지 이해합니다.
올바르게 적용하기만 하면 됩니다. 그리고 하나의 SB를 보고 다른 모델이 엄청나게 많은데도 미루다보니 왜 한곳에 갇혔는지 모르겠네요.
주제에 계속됩니다.
여기에서 많은 사람들이 데이터 희석을 언급합니다.
PCA 방법(주성분 방법) 이 있습니다. 치수 데이터 손실 최소화 정보 .
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이 방법이 자산 선택을 단순화한다는 것을 알고 있습니다. 그러나 차원을 잃지 않고 데이터 세트를 얇게 만드는지는 모르겠습니다.
내가 보기에 Thinning의 주요 문제는 차원 축소 입니다. 즉, 샘플이 다른 크기가 됩니다.
간단한 경우에 같은 대학 강사로부터 집합에서 요소를 버리지 말고, 예를 들어 인접 요소의 평균값으로 대체하라는 권장 사항이 있습니다.
최소한 간단한 접근 방식으로 이상치가 제거되는 방식입니다. 그러나 다른 접근법이 있으며 어떤 접근법이 설명되지 않는다는 경고와 함께.
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PS Smart 사이트 링크, 유사한 주제에 대한 기사 찾기
오 어떻게))
내가 외국 공간에서 얼마나 흥미로운 고리를 찾았는지 보십시오.
이것은 부르주아의 기사를 번역한 것입니다.
그리고 최대화 함수는 비용 함수로 바뀝니다))
내가 당신에게 준 예가 여전히 가능성의 원리에 따라 작동하는 것은 아닐까?
파생상품도 있습니다. getCost 함수를 보셨습니까?
또는 getCost에서 여전히 잘못된 계산이 많지 않습니까?
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최적화의 표준 접근 방식은 목표에 마이너스를 곱하는 것이고 최대화는 최소화로 바뀌고 그 반대도 마찬가지입니다.
오류가 가우스에 따라 분산되면 MLS == MLE라고 이미 설명하려고 했습니다. Laplace에 따라 오류가 분산되면 LSM!=MLE==최소 모듈 방법입니다. MLE==Huber 최소일 때 오류 분포 유형을 스스로 추정할 수 있습니다.
실험에서 오류 분포의 유형은 몇 가지 추가 고려 사항에 의해 알려지거나 경험적으로 선택됩니다(일반적으로 적절한 손실 함수의 형태로).