Aprendizaje automático en el trading: teoría, práctica, operaciones y más - página 3096
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La historia comenzó con mi último artículo"Model Meta...", en el que decidí utilizar los errores del modelo para ajustarlo. Luego lo reescribí de varias otras maneras. Luego descubrí que la inferencia kozul es más o menos lo mismo y que no hay otras formas adecuadas de mejorar los modelos.
Los errores de modelo se corrigen con cualquier bousting, en cada árbol nuevo después del primero.
¿Quizás se trata de mejorar la corrección de errores, no de la inferencia kozul?
El vídeo no me ha impresionado. No está muy claro cómo la influencia de la publicidad en los clientes (tratamiento), que cambia su comportamiento y, por ejemplo, los ingresos de la tienda --- se relaciona con el comercio. No es que podamos influir de alguna manera en los participantes del comercio en el mercado (a menos que tengas mil millones para agitar divisas y a partir de ahí evaluar el impacto de tu tratamiento).
Con nuestro dinero sólo podemos influir en nuestro saldo. No podemos influir en la parte de los visitantes (que se comparará más adelante), sólo podemos no comerciar, es decir, no cambiar el balance.
Estos son mis primeros pensamientos después de ver el video. Debido a ellos yo no estaba interesado.
Pero su balance es interesante. Es posible que usted no aplica todo el método sin cambios, pero tomar elementos separados.
Por lo tanto, todavía voy a leerlo (tal vez pueda hacerlo en una semana, entre los momentos de trabajo).
El mismo concepto de tritment se utiliza en econometría para la inferencia causal. Un efecto se define como cualquier variable aislada. Se puede tomar cualquier atributo y declararlo tritente y ver cómo afecta a las previsiones. Una variable será un tritente, el resto serán parámetros molestos. Creo que estas definiciones no son difíciles de memorizar.
Los errores del modelo se corrigen con cualquier booleaning, en cada nuevo árbol después del primero.
¿Quizás se trata de refinar la corrección de errores, en lugar de la inferencia cosool?
Booosting es overfitting para el ruido. Y aquí el objetivo opuesto es que no haya sobreajuste. Si no hay sobreajuste, hay causa y efecto, en términos simples.
El Bousting es el sobreajuste para el ruido. Y aquí el problema inverso es que no debería haber sobreajuste. Si no hay sobreajuste, hay causa y efecto, en términos sencillos.
La tarea es buena. Leeré, y si hay algo interesante y poco claro, preguntaré.
El tema no es sencillo, no se trata de los conceptos habituales de MO. Hay un cruce de estadística y MO. Todavía no me lo he aprendido todo.
No va a volar desde el principio.
Tengo uno similar desde hace más de un año, aún no lo he fusionado.
Leer (ya di un enlace antes), será por lo menos alguien con quien charlar. El manual es mega chulo, me lo he leído. Especialmente la sección 22. Explicación del enfoque de Chernozhukov.
No utiliza ningún "paquete", todo está escrito por ti mismo. Así que no te dejes intimidar por python.
Porque Sanych dice tonterías irrazonables.
La historia comenzó con mi último artículo"Meta modelo...", en el que decidí utilizar errores de modelo para corregirlo. Luego lo reescribí de varias otras maneras. Luego descubrí que la inferencia kozul es más o menos lo mismo y que todavía no hay otras formas adecuadas de mejorar los modelos.
Algunas ofensas infantiles impiden entender el sentido de lo que dije, que (sentido) es banal: todo lo que se presenta en el artículo como un descubrimiento que hice personalmente hace 5-6 años, yo no era el descubridor en ese momento, antes de mí fue masticado y masticado. Realmente no sabía que era "cajual" y no introducir nueva terminología en cosas triviales.
Vamos a dejarlo.
¿Puedes mostrar aquí a nivel de código el significado de"inferencia kozool" con predictores, objetivo, modelo, estimación y demás "novedades" o lo que sea? Esto seria una prueba de la novedad de la direccion de "kozul inference",y el articulo no es tal prueba, aunque me gustaron sus resultados - yo mismo mate mucho tiempo en obtener resultados similares con trabajo absolutamente estupido.
Alguna ofensa infantil me impide entender el sentido de lo que dije, que (el sentido) es banal: todo lo que se presenta en el artículo como un descubrimiento lo hice personalmente hace 5-6 años, yo no era el descubridor en aquel momento, se había masticado y masticado antes que yo. Realmente no sabía que era "cajual" y no introduje nueva terminología sobre cosas triviales.
Olvídalo.
¿Puedes mostrar aquí a nivel de código el significado de"inferencia kozool" con predictores, objetivo, modelo, estimación y demás "novedades" o lo que sea? Esto seria una prueba de la novedad de la direccion "kozul inference",y el articulo no es tal prueba, aunque me gustaron sus resultados - yo mismo mate mucho tiempo en obtener resultados similares con trabajo absolutamente estupido.
Usted lo llamó una rama de la estadística (no yo) - kozul inferens. O lo aceptas, o seguirás atormentándote a ti mismo y a los demás con preguntas sin sentido.
¿Has abierto algo que no entiendes? :) y ahora pides explicaciones. Yo no doy cursos de formación. Tu comentario sobre el artículo ha sido farragoso, de momento no hay nada más que discutir aquí. ¿No he dado suficientes fuentes para el autoaprendizaje? ¿Debo relatar decenas de páginas tal vez en 2 palabras, o mejor aún tirarte una bolsa? No sé cómo estás acostumbrado.
Usted lo llamó una rama de la estadística (no yo) - kozul inferens. O lo aceptas, o seguirás atormentándote a ti mismo y a los demás con preguntas sin sentido.
Gracias, lo tengo, ejemplo específico no será, "tomar en blanco"
Gracias, lo tengo, el ejemplo específico no será: "tomar en blanco"
Eres un gran fan de Microsoft, ¿verdad?
https://github.com/py-why/dowhy
Aquí, leer los estudios de caso. Por alguna razón kolkhozniks de Microsoft hizo un nadie necesita una biblioteca en kozulu. Yo mismo estoy sorprendido, Sanych dijo que es un kolkhoz, probablemente no se lo dieron a ellos.
No entiendo lo que necesita un hombre. ¿Necesita masticarlo y metérselo en la boca?
Tengo uno similar desde hace más de un año, aún no se ha fusionado.