트레이딩의 머신러닝: 이론, 모델, 실전 및 알고리즘 트레이딩 - 페이지 3159

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Maxim Dmitrievsky #:

그리고 이 책은 이 모든 것을 일관된 방식으로 설명합니다.

이 책의 러시아어 번역본이 있나요?

 
Evgeni Gavrilovi #:

이 책의 러시아어 번역본이 있나요?

모르겠습니다.
 
Evgeni Gavrilovi #:

이 책의 러시아어 번역본이 있나요?

책 링크를 보내주세요. 찾을 시간이 없으니 번역해 드리겠습니다.

 
열어 본 사람이 있나요?
HTML 형식이라는 것을 본 사람이 있나요?
브라우저에 번역기가 내장되어 있다는 사실을 아는 사람이 있나요?
 
mytarmailS #:
열어 본 사람이 있나요?
HTML 형식인 것을 본 사람이 있나요?
브라우저에 번역기가 내장되어 있다는 것을 아는 사람이 있나요?

링크를 알려주세요. 물론 열어보지는 않았습니다.)

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Valeriy Yastremskiy #:

링크를 더 잘 던지세요, 물론 열리지 않았습니다))))))

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


 
Valeriy Yastremskiy #:

링크를 더 잘 던지세요, 물론 열리지 않았습니다))))))

\

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

 

이 책은 (비록 새로운 수준이지만) 그 뿌리인 matstat으로 돌아가는 좋은 책입니다. 처녀 시절에 MO(또는 AI)는 통계적 학습으로 알려졌습니다.

 
Aleksey Nikolayev #:

이 책은 (비록 새로운 수준이지만) 그 뿌리인 matstat으로 돌아가는 좋은 책입니다. 처녀 시절에 MO(또는 AI)는 통계적 학습으로 알려졌습니다.

읽지 않고도 Max의 말을 통해 원인은 안정적인 관계 또는 패턴이고, 안정적이지 않은 것은 연관성이라는 것을 이해했습니다. 특히 요인을 설명할 수 없다는 점에서 가장 적합한 용어는 아닌 것 같습니다.

 
Valeriy Yastremskiy #:

읽지 않고도 Max의 말을 통해 원인은 안정적인 연결 또는 패턴이고 불안정한 연결은 연관성이라는 것을 이해했습니다. 특히 요인을 고려할 수 없는 사람들에게는 이것이 최선의 용어라고 생각하지 않습니다.

원래 치료 검증의 2요소 방법(트리트먼트)이 여기에 있습니다. 제 기억에 당신은 직접적인 의학적 의미에서이 주제에 가깝습니다.

IMHO, Maxim은 어떻게 든 매우 광범위하고 창의적으로 트리트먼트의 개념을 우리 업무에 적용합니다.

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