回帰式 - ページ 16 1...910111213141516 新しいコメント Андрей 2010.11.17 01:31 #151 lea: この発見にはどれくらいの時間がかかったのでしょうか？:) hrenfxは素晴らしいラボワークを行い、投稿しています - あなたはどうですか？;-) 例えば、「為替 分析における行列」みたいなものを開きたいとは思いませんか？ Evgeniy Logunov 2010.11.17 02:07 #152 jartmailru: 例えば、「為替分析におけるマトリクス」みたいなものをひょっとして始めたい？ 私のラボはもう十分です、ありがとうございました。 2週連続で一日おきに寝かされています。 hrenfx 2010.11.17 02:13 #153 lea: 私のラボはもう十分です、ありがとうございました。 2週目から一日おきに寝かされている。 吐いてください。いいものが壊滅的に不足しているんです。 P.S. もちろん、ウンチクを垂れるのは当たり前です。でも、いつかは気にしなくなるものです。 削除済み 2010.11.17 07:59 #154 hrenfx: 吐いてください。役に立つものは壊滅的に少ない。 P.S. もちろん、ウンチクを垂れるのは当たり前です。でも、いつしかそんなことは気にしなくなるものです。 ))だから、大学くらいでしょうか :) [Удален] 2015.06.28 15:09 #155 予測問題における混合逆行トレンドモデル という記事で読むことができます。 Vladimir 2015.12.27 18:15 #156 j21:記事について - 私は、（これらの著者による）アルゴリズムの実装（または類似のもの）をどこかで見たことがあります。見つけ次第、掲載します。追伸：記事全文は持っていません。((それでも興味がある人がいれば、彼の経済学博士号（2006年、Muravyev, Dmitry Georgievich, Mathematical and Instrumental Methods in Economics,Scientific Library of Dissertations and Author's Abstracts dissertation dissertationCathttp://www.dissercat.com/content/matematicheskie-metody-razrabotki-i-otsenki-strategii-torgovli-na-mezhbankovskom-valyutnom-r?_openstat=cmVmZXJ1bi5jb207bm9kZTthZDE7#ixzz3vXr6iRi5）の紹介で論文の第二著者が注釈を述べて います。"本論文で開発された手法とアルゴリズムは、与えられたサンプルサイズに対して、与えられた信頼性で一般集団に対するルール品質の推定を行い、クラスで最高に近いルールを見つけるというV.N. Vapnikのアイデアに基づいている。"ヴァプニックは数十年にわたりパターン認識に携わっており、この「ルール発見」に応用して、非常に優れたモノグラフを書いた。Vapnik V. N. Dependence reconstruction from empirical data.-Moscow: Nauka, 1979. - 448 p. http://www.machinelearning.ru/wiki/index.php?title=%D0%9F%D1%83%D0%B1%D0%BB%D0%B8%D0%BA%D0%B0%D1%86%D0%B8%D1%8F:%D0%92%D0%B0%D0%BF%D0%BD%D0%B8%D0%BA_1979_%D0%92%D0%BE%D1%81%D1%81%D1%82%D0%B0%D0%BD%D0%BE%D0%B2%D0%BB%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5_%D0%B7%D0%B0%D0%B2%D0%B8%D1%81%D0%B8%D0%BC%D0%BE%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%B9平均リスク、あるいは経験的リスクという概念が導入され、近似関数が利用可能なデータから逸脱するリスク（これはOLSによって最小化される）だけでなく、適合するパラメータや関数の数が過剰になるリスクも含まれます。 私が使ったのは、確か彼のもう一冊の本、1984年の「アルゴリズムと依存性回復プログラム」で、この本のテキストから直接Fortranで実装を書くことができた。点定義関数、代数・三角多項式による近似計算、あらゆる関数の混成計算をいろいろなところから取ってきました。どれだけのパラメータを残し、どれだけのパラメータが不要になるかを、アルゴリズムが正確に判断していることに驚かされました。私自身は、ほとんどすべての例で、同じ金額、同じパラメーターを残すという意味で、驚きました。 理論から実践へ Regression equation From theory to practice 1...910111213141516 新しいコメント 取引の機会を逃しています。 無料取引アプリ 8千を超えるシグナルをコピー 金融ニュースで金融マーケットを探索 新規登録 ログイン スペースを含まないラテン文字 このメールにパスワードが送信されます エラーが発生しました Googleでログイン WebサイトポリシーおよびMQL5.COM利用規約に同意します。 新規登録 MQL5.com WebサイトへのログインにCookieの使用を許可します。 ログインするには、ブラウザで必要な設定を有効にしてください。 ログイン/パスワードをお忘れですか？ Googleでログイン
この発見にはどれくらいの時間がかかったのでしょうか？:)
例えば、「為替 分析における行列」みたいなものを開きたいとは思いませんか？
例えば、「為替分析におけるマトリクス」みたいなものをひょっとして始めたい？
私のラボはもう十分です、ありがとうございました。
2週連続で一日おきに寝かされています。
私のラボはもう十分です、ありがとうございました。
2週目から一日おきに寝かされている。
吐いてください。いいものが壊滅的に不足しているんです。
P.S. もちろん、ウンチクを垂れるのは当たり前です。でも、いつかは気にしなくなるものです。
吐いてください。役に立つものは壊滅的に少ない。
P.S. もちろん、ウンチクを垂れるのは当たり前です。でも、いつしかそんなことは気にしなくなるものです。
))だから、大学くらいでしょうか :)
記事について - 私は、（これらの著者による）アルゴリズムの実装（または類似のもの）をどこかで見たことがあります。見つけ次第、掲載します。
追伸：記事全文は持っていません。((
それでも興味がある人がいれば、彼の経済学博士号（2006年、Muravyev, Dmitry Georgievich, Mathematical and Instrumental Methods in Economics,Scientific Library of Dissertations and Author's Abstracts dissertation dissertationCathttp://www.dissercat.com/content/matematicheskie-metody-razrabotki-i-otsenki-strategii-torgovli-na-mezhbankovskom-valyutnom-r?_openstat=cmVmZXJ1bi5jb207bm9kZTthZDE7#ixzz3vXr6iRi5）の紹介で論文の第二著者が注釈を述べて います。
"本論文で開発された手法とアルゴリズムは、与えられたサンプルサイズに対して、与えられた信頼性で一般集団に対するルール品質の推定を行い、クラスで最高に近いルールを見つけるというV.N. Vapnikのアイデアに基づいている。"
ヴァプニックは数十年にわたりパターン認識に携わっており、この「ルール発見」に応用して、非常に優れたモノグラフを書いた。
Vapnik V. N. Dependence reconstruction from empirical data.-Moscow: Nauka, 1979. - 448 p. http://www.machinelearning.ru/wiki/index.php?title=%D0%9F%D1%83%D0%B1%D0%BB%D0%B8%D0%BA%D0%B0%D1%86%D0%B8%D1%8F:%D0%92%D0%B0%D0%BF%D0%BD%D0%B8%D0%BA_1979_%D0%92%D0%BE%D1%81%D1%81%D1%82%D0%B0%D0%BD%D0%BE%D0%B2%D0%BB%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5_%D0%B7%D0%B0%D0%B2%D0%B8%D1%81%D0%B8%D0%BC%D0%BE%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%B9
平均リスク、あるいは経験的リスクという概念が導入され、近似関数が利用可能なデータから逸脱するリスク（これはOLSによって最小化される）だけでなく、適合するパラメータや関数の数が過剰になるリスクも含まれます。
私が使ったのは、確か彼のもう一冊の本、1984年の「アルゴリズムと依存性回復プログラム」で、この本のテキストから直接Fortranで実装を書くことができた。点定義関数、代数・三角多項式による近似計算、あらゆる関数の混成計算をいろいろなところから取ってきました。どれだけのパラメータを残し、どれだけのパラメータが不要になるかを、アルゴリズムが正確に判断していることに驚かされました。私自身は、ほとんどすべての例で、同じ金額、同じパラメーターを残すという意味で、驚きました。