交易中的机器学习：理论、模型、实践和算法交易 - 页 3097

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СанСаныч Фоменко #:

谢谢，明白了，具体的例子不会是："取空白"。

你是微软的忠实粉丝吧？

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

来，读读案例研究。出于某种原因，微软的kolkhozniks在kozulu上发表了一篇 "没有人需要图书馆 "的文章。我自己也很震惊，Sanych 说这是一个 kolkhoz，可能他们没有把它交给他们。

我不明白一个人需要什么？你需要嚼碎了放进嘴里吗？

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 #:

我也有一个类似的，已经有一年多了，但还没有合并。

我怎样才能检查它不是只言片语？
 
mytarmailS #:
如何确保它们不是空话？
你不会的我不卖东西，也不买东西
 
Maxim Dmitrievsky #:
你没门我不卖东西，也不买东西。
没人会买，原因显而易见。

这次谈话的严肃程度相当于对冲基金
 
mytarmailS #:
没有人可以，原因显而易见。

对话的严肃性已经达到了对冲基金的水平。
你有什么论述主题？又什么都没有。
想象一下，在这里与你交流是多么有趣 😀 所有的知识分子。
 
Maxim Dmitrievsky #:
你有什么论述？还是那句话，什么都没有。
我的主题是
 
mytarmailS #:
我正在谈这个话题。
如果你在家忙不过来，就出去狂欢吧。
你开始胡说八道了
你是个失败者不代表每个人都是
 

好吧，我希望大家都能看出来谁是谁。

 
看来这个话题已经死了。老家伙们已经表现出了他们的最大限度，疲惫不堪，心灰意冷，新人们也不会来了。有人疯了。😀不知怎么的，话题变得索然无味了。
 

这才是重点。

国防部里没有鱼，这是显而易见的事实，本主题已反复证明了这一点。

在互联网上，人们对此津津乐道。

看看你周围

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