Aprendizaje automático en el trading: teoría, práctica, operaciones y más - página 3159

 
Evgeni Gavrilovi #:

¿Existe una traducción al ruso del libro?

Por favor, envíeme un enlace al libro, no tengo tiempo para buscarlo, lo traduciré.

 
¿Alguien ha intentado abrirlo?
¿Alguien ha visto siquiera que está en formato html?
¿Sabe alguien que el navegador tiene un traductor incorporado?
 
mytarmailS #:
¿Alguien ha intentado abrirlo?
¿Alguien ha visto que está en formato html?
¿Alguien sabe si el navegador tiene un traductor incorporado?

Ponedme un enlace, que no lo he abierto, claro ;).

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Valeriy Yastremskiy #:

Tirar un enlace mejor, no se abrió de curso))))))

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https://matheusfacure.github.io/python-causality-handbook/01-Introduction-To-Causality.html


 
Valeriy Yastremskiy #:

Tirar un enlace mejor, no se abrió de curso))))))

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https://matheusfacure.github.io/python-causality-handbook/landing-page.html

 

El libro es bueno como retorno (aunque a un nuevo nivel) a las raíces, a matstat. En su juventud, la MO (o IA) se conocía como aprendizaje estadístico.

 
Aleksey Nikolayev #:

El libro es bueno como retorno (aunque a un nuevo nivel) a las raíces, a matstat. En su juventud, la MO (o IA) se conocía como aprendizaje estadístico.

Sin leer, de las palabras de Max entiendo que las causas son relaciones o patrones estables, y no estables son asociaciones. No me parece la mejor terminología, sobre todo por no poder tener en cuenta los factores.

 
Valeriy Yastremskiy #:

sin leer, de las palabras de Max entiendo que las causas son conexiones o patrones estables, y no estables son asociaciones. No creo que esta sea la mejor terminología, especialmente para aquellos que no pueden tener en cuenta los factores.

El método original de dos factores de validación del tratamiento (tritment) está ahí. Usted, recuerdo, está cerca de este tema en el sentido médico directo.

En mi opinión, Maxim traslada de algún modo muy amplio y creativo el concepto de tritment a nuestras tareas.

 
mytarmailS #:

Sólo se puede discutir con alguien que también está en este hilo, no hay tales personas aquí


Te sugiero que me expliques normalmente como usarlo, para que pueda ejecutarlo por mi cuenta y probarlo....

Si funciona, entonces tiene sentido leer el libro y entrar en él, entonces podemos discutir más....

Pero por ahora, este tema tiene el mismo estatus que los otros...

Unavisión general sobre los dedos, que tipo de bestia es cajual.

Причинно-следственный анализ в машинном обучении
Причинно-следственный анализ в машинном обучении
  • 2022.04.26
  • habr.com
Что появилось первым: курица или яйцо? Причем несколько раз. И каждый раз ответ был разным. А если серьезно, то для машинного обучения становятся все более актуальными вопросы причинно-следственного анализа (causal inference) - когда главной целью моделирования является не прогноз и его качество, а то, как мы можем принимать решения на основе...
 
СанСаныч Фоменко #:

Unrepaso a los dedos, que bestia es el cajual.

El artículo enlaza a otro libro sobre el tema - aquí está la versión más reciente de la misma.

Me interesa sobre todo la cuestión de qué puede constituir un "tritment" en la aplicación del cajusal (¡no casual! 😁) al trading.

Razón de la queja: