아니요, 명확하지 않습니다-나는 고양이가 없으며 애완 동물의 체온이 외환 정보와 관련이 있는지 의심 스럽습니다.
그건 그렇고, 나는 고양이의 체온의 역학이 금융 상품의 가격 시리즈와 0이 아닌 상관 관계를 가질 것이라고 100 % 확신합니다.
앞서 모든 데이터에는 예측력이 있다고 주장하셨습니다. 물론 우리는 금융 시장 예측에 대해 이야기하고 있습니다.
컴퓨터의 연산 능력으로 고양이의 체온을 포함한 모든 정보를 사용할 수 있다면 계산 과정에서 제거할 수 있겠지만, 자원이 제한되어 있기 때문에 직접 머리를 써야 합니다.상관 관계에 관해서는 0이 아니라는 사실은 주어진 것이며 0은 거의 발생하지 않을 수 있습니다. 그러나 그것은 거의 0입니다. 일반적으로 고양이를 사서 온도계를 올려 놓고 확인하십시오 )) 운이 좋으면 부자가 될 수도 있습니다 )) 아마도 당신은 부자가 될 것입니다.
앞서 모든 데이터에는 예측력이 있다고 말씀하셨습니다. 물론 금융 시장 예측에 대해 이야기하고 있는 것입니다.
컴퓨터의 연산 능력으로 고양이의 체온을 포함한 모든 정보를 사용할 수 있다면 계산 과정에서 버려질 수 있지만, 자원이 제한되어 있기 때문에 우리는 우리의 머리를 사용해야 합니다.상관 관계에 대해, 그것이 0이 아니라는 사실-일반적으로 0은 거의 발생하지 않을 수 있습니다. 그러나 거의 0. 일반적으로 고양이를 사서 온도계를 놓고 확인하십시오 )) 어쩌면 당신은 운이 좋을 것이고 그는 당신을 부자로 만들 것입니다.)
당신은 거짓말을하고 있습니다-나는"나는 당신의 질문에 대한 답을 제공합니다-모든 데이터에는 약간의 "예측력"이 있습니다." 라고 스스로 인용합니다. 그래서? 모든 외환 데이터에는 일종의 정보가 있습니다.".
Reshetov: 분명히 숫자는 무작위가 아닙니다. 40개의 행을 무작위로 세 줄씩 생성하고 뉴런카를 적용해 아주 간단하게 확인했습니다. 무작위 데이터의 경우 일반화 능력이 위에서 언급한 데이터보다 눈에 띄게 떨어집니다.
이 두 예측 변수의 예측 능력을 결정하기 위해 다른 범용알고리즘 접근 방식에 관심이 있습니다. 계량경제학, 뉴로노믹스, 심층 네트워크 모두 환영합니다. 그들이 무엇을 할 수 있는지 보여주세요. 이러한 예측자의 예측 능력을 특징짓는 매개 변수(상관 계수, 상호 정보, RMS 및 기타 발명품)를 보여주거나 모델 출력과 시뮬레이션된 계열의 비교를 보여줄 수 있습니다.
Центральной проблемой прикладной статистики является проблема принятия статистических гипотез. Долгое время считалось, что эта задача не может быть решена. Ситуация изменилась с появлением метода собственных координат. Это очень красивый и мощный инструмент структурного исследования сигнала, позволяющий увидеть больше, чем доступно методами современной прикладной статистики. В статье рассмотрены вопросы практического использования данного метода и приведены программы на языке MQL5. Рассмотрена задача идентификации функций на примере распределения, полученного Хилхорстом и Шером.
gpwr: 이 두 예측 변수의 예측력을 결정하기 위한 다양한 범용알고리즘 접근 방식에 관심이 있습니다. 계량경제학, 뉴로노믹스, 심층 네트워크 모두 환영합니다. 그들이 무엇을 할 수 있는지 보여주세요. 이러한 예측자의 예측 능력을 특징짓는 매개변수(상관 계수, 상호 정보, RMS 및 기타 발명품)를 보여주거나 모델 출력과 시뮬레이션된 계열의 비교를 보여줄 수 있습니다.
'예측 능력'이라는 용어는 점쟁이, 심령술사, 주술사 및 기타 계량경제학자들의 전유물입니다. 머신 러닝에서는 일반화 능력을 계산할 수 있지만, 그마저도 대략적으로만 계산할 수 있습니다.
데이터가 충분하지 않아서, 즉 스몰 데이터(예시가 40개에 불과)를 다루고 있기 때문에 일반화 능력의 추정치가 과대평가될 수 있습니다(예: 하늘의 손가락).
샘플을 이진 분류에 적합한 형태로, 즉 종속 변수가 0보다 높은지 낮은지 확인하기 위해 종속 변수를 계산하고 (첨부 된 아카이브의 CSV 파일) libVMR로 검색하여이 모델을 얻었습니다:
아니요, 명확하지 않습니다-나는 고양이가 없으며 애완 동물의 체온이 외환 정보와 관련이 있는지 의심 스럽습니다.
그건 그렇고, 나는 고양이의 체온의 역학이 금융 상품의 가격 시리즈와 0이 아닌 상관 관계를 가질 것이라고 100 % 확신합니다.
앞서 모든 데이터에는 예측력이 있다고 주장하셨습니다. 물론 우리는 금융 시장 예측에 대해 이야기하고 있습니다.
컴퓨터의 연산 능력으로 고양이의 체온을 포함한 모든 정보를 사용할 수 있다면 계산 과정에서 제거할 수 있겠지만, 자원이 제한되어 있기 때문에 직접 머리를 써야 합니다.상관 관계에 관해서는 0이 아니라는 사실은 주어진 것이며 0은 거의 발생하지 않을 수 있습니다. 그러나 그것은 거의 0입니다. 일반적으로 고양이를 사서 온도계를 올려 놓고 확인하십시오 )) 운이 좋으면 부자가 될 수도 있습니다 )) 아마도 당신은 부자가 될 것입니다.
앞서 모든 데이터에는 예측력이 있다고 말씀하셨습니다. 물론 금융 시장 예측에 대해 이야기하고 있는 것입니다.
컴퓨터의 연산 능력으로 고양이의 체온을 포함한 모든 정보를 사용할 수 있다면 계산 과정에서 버려질 수 있지만, 자원이 제한되어 있기 때문에 우리는 우리의 머리를 사용해야 합니다.상관 관계에 대해, 그것이 0이 아니라는 사실-일반적으로 0은 거의 발생하지 않을 수 있습니다. 그러나 거의 0. 일반적으로 고양이를 사서 온도계를 놓고 확인하십시오 )) 어쩌면 당신은 운이 좋을 것이고 그는 당신을 부자로 만들 것입니다.)
당신은 거짓말을하고 있습니다-나는"나는 당신의 질문에 대한 답을 제공합니다-모든 데이터에는 약간의 "예측력"이 있습니다." 라고 스스로 인용합니다. 그래서? 모든 외환 데이터에는 일종의 정보가 있습니다.".
수십만 개의 관찰 세트가 있다면 컴퓨터 성능에 대한 질문이 적절할 것입니다.
모든 데이터에는 어느 정도의 '예측력'이 있습니다." 라는질문에 대해 제가 직접 답해드리겠습니다. 그래서? 모든 외환 데이터에는 일종의 정보가 있습니다.".".".
고기:
이전에 모든 데이터 에 예측력이 있다고 주장하셨습니다.
그리고 거짓말은 무엇입니까?
거짓말은 무엇일까요?
저는 두 번째 문장에서 제 자신을 해독했습니다.
즉, 정보 = 예측력? 어떻게 그렇게 확신 할 수 있습니까? 내가 "외환 데이터"를 알려 주면 그것으로 가격을 예측할 수 있습니까?
외환뿐만 아니라 주식 시장, 상품 시장 및 기타 많은 것들이 있습니다..... 모든 것이 서로 연결되어 있습니다.
faa1947:
여기에는 12명의 고객이 있습니다. 저와 소통하기 전에는 모두 즐겁고 쾌활했지만 지금은 슬프고 침울합니다.
아래 예제에서 모델이 어떻게 작동하는지 보여주세요. 첫 번째 열은 모델링된 시리즈이고, 두 번째와 세 번째 열은 예측자입니다. 이 예측자의 예측력은 어느 정도인가요?
이러한 예측 변수의 예측력은 어느 정도인가요?
분명히 숫자는 무작위가 아닙니다. 40개의 행을 무작위로 세 줄씩 생성하고 뉴런카를 적용해 아주 간단하게 확인했습니다. 무작위 데이터의 경우 일반화 능력이 위에서 언급한 데이터보다 눈에 띄게 떨어집니다.
이 두 예측 변수의 예측력을 결정하기 위한 다양한 범용 알고리즘 접근 방식에 관심이 있습니다. 계량경제학, 뉴로노믹스, 심층 네트워크 모두 환영합니다. 그들이 무엇을 할 수 있는지 보여주세요. 이러한 예측자의 예측 능력을 특징짓는 매개변수(상관 계수, 상호 정보, RMS 및 기타 발명품)를 보여주거나 모델 출력과 시뮬레이션된 계열의 비교를 보여줄 수 있습니다.
샘플을 이진 분류에 적합한 형태로, 즉 종속 변수가 0보다 높은지 낮은지 확인하기 위해 종속 변수를 계산하고 (첨부 된 아카이브의 CSV 파일) libVMR로 검색하여이 모델을 얻었습니다:
/**
* 모델링의 품질:
*
* 참양성: 9
* 참음성: 11
* 거짓양성: 0
* 거짓음성: 0
* 일반화 능력의 민감도: 100.0%
* 일반화 능력의 특이도: 100.0%
* 일반화 능력: 100.0%
*/
double x0 = 2.0 * (v0 + 0.96485) / 1.900503 - 1.0;
double x1 = 2.0 * (v1 + 1.00814) / 2.399897 - 1.0;
y = 0.12981203254657206 + 0.8176828303879957 * x0 + 1.0 * x1 -0.005143248786272694 * x0 * x1;
첫 번째 열의 값은 다른 두 열의 값의 합입니다. 샘플의 "높은 일반화 가능성"의 비밀이 드러납니다.