Maschinelles Lernen im Handel: Theorie, Modelle, Praxis und Algo-Trading - Seite 2781

 
Uladzimir Izerski #:

Ich sehe keine Perspektiven bei Ihnen. Das tut mir leid.

Ist schon gut...

P. S. Sagen Sie mir nicht, dass das Verteidigungsministerium nicht funktioniert.

 
Evgeni Gavrilovi #:

Ist die gegenseitige Information dafür geeignet?

https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.feature_selection.mutual_info_classif.html

Es geht um zwei Reihen von Zufallszahlen. Und es ist zwischen einer nominellen und einer zufälligen.

Was ist das für ein Programm? Ich brauche es nicht.

Man sollte NUR R nehmen, ein spezialisiertes statistisches System - eine Referenz auf dem Gebiet der Statistik.

 
Evgeni Gavrilovi #:

Was ist besser: das hier oder das in Scikit-Learn?

https://minepy.readthedocs.io/en/latest/python.html

Ihr macht beide nur Unsinn.

Alles ist geschrieben, in großer Zahl, tausende von Nutzern garantieren die Praktikabilität, exzellenter Referenzapparat inklusive Theorie.

Holen Sie sich die R-Pakete.

 
СанСаныч Фоменко #:

Sie liegt zwischen zwei Reihen von Zufallszahlen. Und sie liegt zwischen einer Nennzahl und einer Zufallszahl.

Was ist das für ein Programm? Ich brauche es nicht.

Man muss NUR R nehmen, ein spezialisiertes System der Statistik - ein Benchmark im Bereich der Statistik.

Sanych, es ist schon ein Marasmus, der sich unbemerkt einschleicht.
 
Maxim Dmitrievsky #:
Sanych, es ist schon ein Marasmus, der sich unbemerkt einschleicht.

Werden Sie nicht persönlich. Lass es.

 
СанСаныч Фоменко #:

Werden Sie nicht persönlich. Das müssen Sie auch nicht.

Das gehört zur Ordnung des Humors. R-Nutzer werden es nicht verstehen)

Sie zitieren ein bestimmtes Paket, wie es besser ist als die anderen und so weiter. Es gibt nur einen Weg, die Entropie zu berechnen, und mehrere Variationen des Themas, so dass alles gleich gut funktioniert

Die Buchstaben im Code sind ähnlich

insbesondere ist dies ein Link zu einem Python-Paket, von dem Millionen von Benutzern garantieren, dass es funktioniert :D

r-User erinnern mich aus irgendeinem Grund sehr an Scientologen oder Zeugen Jehovas, Gott möge mir verzeihen.
 
Maxim Dmitrievsky #:


r-Nutzer erinnern mich aus irgendeinem Grund sehr an Scientologen oder Zeugen Jehovas, Gott vergebe mir

Meine Herren? )))

 
Maxim Dmitrievsky #:

Das ist eine Frage des Humors. R-Nutzer werden es nicht verstehen)

Sie zitieren ein bestimmtes Paket, wie es besser ist als die anderen und so weiter. Es gibt nur einen Weg zur Berechnung der Entropie und mehrere Variationen des Themas, so dass alles gleich gut funktioniert

Die Buchstaben im Code sind ähnlich

insbesondere ist dies ein Link zu einem Python-Paket, von dem Millionen von Benutzern garantieren, dass es funktioniert :D

r-User erinnern aus irgendeinem Grund sehr an Scientologen oder Zeugen Jehovas, Gott möge mir verzeihen.

Die Werbung sollte nicht von der Realität abgekoppelt werden, denn es sind nicht die Nutzer im Allgemeinen, die interessant sind, sondern die Nutzer, die Experten in Sachen Statistik sind.


In zwei Klicks habe ich auf Entropie gefunden

Entropie

  • RTransferEntropy misst den Informationsfluss zwischen Zeitreihen mit der Shannon- und Renyi-Transferentropie.
  • Ein Entropiemaß, das auf dem Bhattacharya-Hellinger-Matusita-Abstand basiert, ist intseriesEntropy implementiert.
  • Verschiedene Näherungsentropien und Stichprobenentropien werden mitTSEntropies berechnet.

und hier ist ein Paket zur Verwendung der Informationstheorie


Ich habe bereits andere Pakete zur Berechnung von Lehrer-Prädiktoren-Beziehungen genannt.

RTransferEntropy: Measuring Information Flow Between Time Series with Shannon and Renyi Transfer Entropy
RTransferEntropy: Measuring Information Flow Between Time Series with Shannon and Renyi Transfer Entropy
  • cran.r-project.org
Measuring information flow between time series with Shannon and Rényi transfer entropy. See also Dimpfl and Peter (2013) < doi:10.1515/snde-2012-0044 > and Dimpfl and Peter (2014) < doi:10.1016/j.intfin.2014.03.004 > for theory and applications to financial time series. Additional references can be found in the theory part of the vignette.
 
Maxim Dmitrievsky #:


r-Nutzer erinnern mich aus irgendeinem Grund sehr an Scientologen oder Zeugen Jehovas, Gott vergebe mir

Geben Sie mir keine emotionalen Etiketten.

Ich werde nicht von der Liebe zu R angetrieben, sondern von elementarer Faulheit, die es mir erlaubt, meine Probleme mit minimalem Aufwand auf fast höchstem Niveau zu lösen. Kein Blabla, Blabla, Beton.

 
СанСаныч Фоменко #:

Kein Grund für emotionale Etikettierung.

Ich werde nicht von der Liebe zu R angetrieben, sondern von grundlegender Faulheit, die es mir erlaubt, meine Probleme zu den geringstmöglichen Kosten auf fast höchstmöglichem Niveau zu lösen. Kein Blabla, um genau zu sein.

Und ich war nicht faul und habe schon vor langer Zeit SampEn, ApEn, permEn unter metac geschrieben, die Berechnung ist einfach. Habe mir die Bibliotheken angeschaut, das sind Standardansätze, da ist der Berechnungscode in 10 Zeilen. Die vorgeschlagenen Python-Bibliotheken werden heller sein.

Dies sind keine emotionalen Etiketten, sondern eine aufrichtige Frage, warum alles so knapp in unseren Köpfen ist
Grund der Beschwerde: