交易中的机器学习：理论、模型、实践和算法交易 - 页 2729

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Aleksey Nikolayev #:

意义不在于标准，而在于使用标准的方式。您使用标准的方式完全不明确--您将什么与什么进行比较，目的是什么）。

好吧，既然你自作聪明，就不愿意往这方面想。我就不费口舌了。

 
Aleksey Vyazmikin #:

好吧，如果你是个聪明人，那你就别往那方面想了。我就不打扰了

阿列克谢，如果你真的想让别人理解你，就学着表达你的想法...

 
mytarmailS #:

阿列克谢，如果你想让别人理解你，就要学会表达自己的想法。

你从哪里听不懂我的话？

我的思想是有条理的--我明白我在说什么，如果有人不明白--可以问我。也许你需要学会更好地理解本质，而不是拘泥于术语....。

 
Aleksey Vyazmikin #:

好吧，如果你是个聪明人，那你就别往那方面想了。我就不打扰了

你要么无法提出想法，要么不想分享想法。在这两种情况下，我们就没有必要继续讨论这个话题了，我们还是不要针对个人了。

 
Aleksey Vyazmikin #:

您认为该标准不合理吗？取十个不同大小的样本进行比较--选择在几项指标上得分最高的样本，这些指标决定了样本的相似性/相似性/同质性。

我们把样本拿去混合，得到不同的分数......我们会很伤心。

* 把它们混在一起。既然没人禁止，既然训练的又不是顺序模型，那么样本的顺序就不重要了。重要的是分类误差，通过混合可以减少误差。

要搜索某样东西，你需要非常准确地了解你要找的是什么，否则你就会一直在玩弄样本，直到迷失方向。没有人知道我们在搜索什么，如果有人知道，请告诉我。
 
还有一个技巧。特征的信息量越少，训练样本就应该越小。

信息量越大、数量越少的属性，可以/应该提取的样本就越大。而几乎所有人的想法都恰恰相反。
 
Aleksey Nikolayev #:

你要么无法提出想法，要么不想分享想法。在这两种情况下，我们都没有必要继续讨论这个话题，也不要针对个人。

我不是写过，我们的想法是比较样本（训练和应用），如果你的理论是正确的，那么随着样本的增加，样本将不再相似，而要理解这一点，你需要评估其变化的标准，这些标准来自于评估相似性的方法吗？

此外，我还谈到了根据某种可比倾向特征将整个样本划分为若干部分，并在这些组内进行排序。而这种排序也可以通过样本的 "相似性 "标准来完成。

我不是针对你--我看到了答案的风格，我只是感到困惑--人们在这里做什么--他们想显示自己的独特性吗？我感兴趣的是找到解决问题的方法，我感兴趣的是利用别人的知识和分享自己的知识。

 
Maxim Dmitrievsky #:
采集并混合样本，获得不同的估计值...... 悲伤的

* 将它们相互混合。既然没有人禁止，既然训练的又不是顺序模型，那么样本的顺序就不重要了。重要的是分类误差，通过混合可以减少误差。

要搜索某样东西，你需要非常准确地了解你要找的是什么，否则你就会一直在玩弄样本，直到迷失方向。没有人知道我们在搜索什么，如果有人知道，请告诉我。

你只能在一个样本内进行混合，如果你混合了两个样本，那就意味着否认市场正在发生变化。

 
Maxim Dmitrievsky #:
采集并混合样本，获得不同的估计值...... 悲伤的

* 将它们相互混合。既然没人禁止，既然训练的又不是顺序模型，那么样本的顺序就不重要了。重要的是分类误差，通过混合可以减少误差。

要搜索某样东西，你需要非常准确地了解你要找的是什么，否则你就会一直在玩弄样本，直到迷失方向。没有人知道我们在搜索什么，如果有人知道了，请告诉我。

我不太喜欢你和阿列克谢在推理中的共同点--你们都是在特定模型的背景下研究训练样本变化时的行为。理想情况下，我希望在选择训练样本时不受特定模型 的影响，这也是我现在决定使用之字形顶点的原因。但你们可能都是对的，完全独立于 TC 类型几乎是不可能的。

 
Aleksey Vyazmikin #:

我不是写过，比较样本（训练和应用）的想法是，如果你的理论是正确的，随着样本的增加，样本将不再相似，而要实现这一点，你需要评估其变化的标准，这些标准来自评估相似性的方法？

在这里，您显然是在谈论多元样本（每个元素都是一张表格的一行，即一个向量），而您的三个链接中的同质性标准是关于数字样本的。matstat 中的多元同质性标准是另一首歌，我不太清楚。

Aleksey Vyazmikin#:

此外，我说的是根据某些可比趋势特征将整个样本划分为 若干部分，并在这些组内进行排序。这种排序也可以根据样本的 "相似性 "标准来进行。

这与寻找许多变化点的检测任务类似。事实再次证明，我们必须处理多维（矢量）情况，这使问题变得更加复杂。

嗯，总的来说，我不喜欢依赖于选择哪些属性进行研究。如果我们选择不同的属性集，结果可能会不同。

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