트레이딩의 머신러닝: 이론, 모델, 실전 및 알고리즘 트레이딩 - 페이지 3180

 
mytarmailS #:
징후가 나쁘다는 것을 깨닫기 위해서는 그것을 확인해야 하고, 그것을 보기 위해서는 징후가 있어야 하고, 징후를 가지기 위해서는....
세상의 모든 징후를 다 가질 수는 없습니다.
 
Maxim Dmitrievsky #:
모든 평화의 징조를 다 가질 수는 없죠.
안타깝네요.
 
코끼리를 세 가지 매개변수로 설명할 수 있다는 유명한 속담이 있습니다. 그리고 지구상의 모든 생명체(우주 전체는 아니더라도)도 마찬가지입니다. 이 풍부한 속성은 과잉 적합성 외에는 아무것도 제공하지 않습니다.
 
이러한 이유로 유전학에서 MO를 적용하는 것은 다소 슬퍼 보입니다. 일반적으로 형질의 수가 예제의 수를 훨씬 초과하기 때문에 매우 스트레스를 받고 슬프게 만듭니다.
 
Aleksey Nikolayev #:
코끼리를 세 가지 매개변수로 설명할 수 있다는 유명한 속담이 있습니다. 그리고 지구상의 모든 생명체(우주 전체는 아니더라도)도 마찬가지입니다. 이렇게 풍부한 기능은 과적합을 초래할 뿐입니다.
신경망, 특히 컨볼 루션 네트워크, 다양한 이미지 설명자, 컨볼 루션이 처음에 발명 된 이유를 알려주세요. ....
그리고 신경망 자체는 각 계층이 복잡한 계층 구조를 가진 새로운 기능의 계층이기 때문입니다.

백만 개의 기능이 있고 다층이 아니라면 과적합과 풍부한 기능에 대해 이야기해서는 안되지만 모두 상호 연관되어 있다면 물론 그렇습니다.....
 
Aleksey Nikolayev #:
이러한 이유로 유전학에서 MO를 적용하는 것은 다소 슬퍼 보입니다. 거기에서는 일반적으로 형질의 수가 예의 수를 크게 초과하여 많은 스트레스와 슬픔을 유발합니다.
당신은 스스로 모순을 일으키고 있습니다.
저와 함께 일하는 생물학자들과 유전학자들은 분명히 멍청한 사람들이 아닌데, 왜 코끼리를 설명하기 위해 모든 것을 세 가지 특성으로 줄이지 않았을까요?
그럴 수 없으니까요.
답은 뻔하죠.
아니면 다중선형성이나 PCA에 대해 모른다고 생각하시나요?
 
Aleksey Nikolayev #:
이러한 이유로 유전학에서 MO를 적용하는 것은 다소 슬퍼 보입니다. 거기에서는 일반적으로 형질의 수가 예의 수를 훨씬 초과하기 때문에 많은 스트레스와 슬픔을 유발합니다.

의학에서 저는 항상 100명의 환자를 대상으로 약물과 위약을 반씩 투여하고 통계적으로 유의미한 결론을 입증하는 통계를 제시하는 근거 기반 접근 방식에 놀랐던 적이 있습니다.

제가 보기에는 보편적인 부정행위처럼 보입니다.

고정된 프로세스의 경우 100은 샘플이 아니지만 여기에는 100명 모두가 항상 다른 중증도의 다른 질병을 가지고 있고 다른 삶을 살고 있으며 모두 테스트 된 약물과의 상관 관계를 알 수없는 사람이 있습니다. 이를 증거 기반 의학이라고 합니다.

한 마디로 보편적인 의료 사기라고 할 수 있습니다.


추신.

한때 저는 Covid의 첫 번째 희생자에게 충격을 받았습니다. 소음, 고함, 소음, 가택 연금중인 모든 사람, 특히 연금 수급자-그들은 사슬에 묶여있었습니다. 그리고 그것을 살펴보면 첫 번째 희생자는 80 대 여성으로 심장학에서 여러 번의 수술을 받고 관련 문제를 겪고있는 여성입니다. 그녀에게 코 비드를 싣고 그녀는 견딜 수 없었기 때문에 동일한 결과를 가진 무게를 짊어지게 할 수있었습니다. 그런 방법으로 웨이트와 싸웠을까요?

 
mytarmailS #:
당신은 스스로 모순을 일으키고 있습니다.
국방부 소속 생물학자들과 유전학자들은 분명히 멍청한 사람들이 아닌데, 왜 코끼리를 설명하기 위해 모든 것을 세 가지 특성으로 축소하지 않았을까요?
그럴 수 없으니까요.
답은 분명합니다.
아니면 다중선형성이나 RCA에 대해 모른다고 생각하시나요?

그들은 선택의 여지가 없습니다. DNA는 매우 큰 분자입니다. 하지만 그들은 그 공식이 모든 것을 결정한다는 확신을 가지고 있으며 의존성이 무엇인지 알아내기만 하면 됩니다.

우리는 의존성의 존재에 대한 객관적인 확신이 없으며 일련의 징후는 객관적인 조건에 의해 결정되는 것이 아니라 트레이더의 아이디어에 의해서만 결정됩니다.

 
СанСаныч Фоменко #:

의학에서는 100명의 환자를 대상으로 약물과 위약을 절반씩 투여하고 이를 통계로 제시하여 통계적으로 유의미한 결론을 정당화하는 근거 기반 접근 방식에 항상 놀랐습니다.

제가 보기에는 보편적인 규모의 속임수처럼 보입니다.

고정된 프로세스의 경우 100은 샘플이 아니지만 여기에는 100명 모두가 항상 다른 중증도의 다른 질병을 가지고 있고 다른 삶을 살고 있으며 모두 테스트 된 약물과의 상관 관계를 알 수없는 사람이 있습니다. 이를 증거 기반 의학이라고 합니다.

한마디로 보편적인 의료 사기라고 할 수 있습니다.


PS.

제 시간에 저는 Covid의 첫 번째 희생자에게 충격을 받았습니다. 소음, 고함, 소음, 가택 연금중인 모든 사람, 특히 연금 수급자-그들은 사슬에 묶여있었습니다. 그리고 그것을 살펴보면 첫 번째 희생자는 80 대 여성으로 심장학에서 여러 번의 수술을 받고 관련 문제를 겪고있는 여성입니다. 그녀에게 코 비드를 싣고 그녀는 견딜 수 없었기 때문에 동일한 결과를 가진 무게를 짊어지게 할 수있었습니다. 그런 방법으로 웨이트와 싸웠을까요?

이 문제의 사소하지 않은 법적 측면을 잊지 말아야 합니다. 테스트에 대한 규정은 법적으로 규정되어야 하며, 이는 방법 발명가의 상상력을 크게 제한합니다.

일부 질병의 경우 대규모 환자 샘플을 수집하는 것이 불가능합니다.

그러나 증거가 전혀없는 것보다 약간의 증거가있는 것이 낫습니다.)

 
Aleksey Nikolayev #:

이 문제의 상당한 법적 측면을 잊지 말아야 합니다. 검증 규칙은 법적으로 규정되어야 하며, 이는 방법 발명가들의 상상력을 크게 제한합니다.

일부 질병의 경우 대규모 환자 샘플을 수집하는 것이 불가능합니다.

그러나 증거가 전혀없는 것보다 약간의 증거가있는 것이 낫습니다.)

또는 증거와는 아무런 관련이 없으며 기껏해야 통계적으로 문맹인 대다수를 겨냥한 광고일 뿐이며 불공평할 수도 있습니다. 어떤 대가를 치르더라도 돈에 대한 진부한 갈증.

Covid에 대해 언급했다면.

증거 기반 의학의 요구 사항에 따라 엄격하게 작성된 20 년 전 보건부의 지침을 따르면 우리는 물론 전 세계적으로 (1) 전염병이 없었고 (2) 백신이 없었습니다. 그런 다음"하지만 증거가 전혀없는 것보다 약간의 증거가있는 것이 낫다" 는 원칙에 따라 임시 규정을 발행하고 우리 자신의 지침을 무시하고 빠르게 수십억 달러를 벌기 시작합니다. 통계를 무시함으로써 의학은 위험해졌습니다.

중요한 것은 통계의 정직성입니다. 통계의 요구 사항을 하나도 빠짐없이 준수하지 않으면 통계가 아닙니다.

사유: