Maschinelles Lernen im Handel: Theorie, Modelle, Praxis und Algo-Trading - Seite 3374
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Vor einiger Zeit gab es einen Artikel, in dem argumentiert wurde, dass NS nicht gut genug für tabellarische Daten sind, und wir mit ihnen umgehen, und sind besser geeignet für Bilder und Text Parsing.
Es schien immer offensichtlich, wenn auch formal kaum beweisbar.
Kürzlich sah ich diese Aussage in einem SHAD-Lehrbuch über MO, in dem auch gesagt wurde (ohne Bestätigung), dass moderne tiefe Netze auf tabellarischen Daten nicht schlechter arbeiten als Baum-Busting.
Wenn die Daten also in eine Tabelle geschrieben werden, werden sie tabellarisch?)
Wenn man also die Daten in eine Tabelle einträgt, werden sie tabellarisch?)
Es geht wirklich um "eine Glocke gehört, weiß aber nicht, wo sie ist".
Das ist zu 100 Prozent das Wunder der doppelten Übersetzung und der relativ alten Namenskonventionen.
Ursprünglich ging es eher um tabellarische Daten (auswendig gelernt, vorberechnet, im Voraus bekannt). Tabellarisch und tabelliert werden sehr oft verwechselt.
Zunächst einmal geht es um die Rohdaten. Sie sind entweder sofort tabellarisch oder nie tabellarisch :)
eine Tabelle ist eine Form der visuellen Darstellung. Nicht mehr als das.
und zunächst um gar nichts, "ich erinnere mich, irgendwo gelesen oder gehört zu haben".
Keine Schaltfläche zum Beantworten einer Nachricht von einem Telefon aus. Neuronale Netze schneiden bei ursprünglich tabellarischen Daten schlechter ab. Man muss nur den Dreh raus haben.
Ursprünglich tabellarische Daten:
X; Y ; H ; S ; V ;
Ursprünglich tabellarische Daten:
X; Y; H; S; V ;
Zunächst handelt es sich um eine Matrix von Pixeln, die Daten sind nicht tabellarisch, sondern homogen. Das ist gut für NS. Hier ist es besser als beim Bousting.
Diskrete Daten werden als Tabelle dargestellt.
Nicht eine T.O.?
Dann bin ich direkt verloren...was sind tabellarische/nicht-tabellarische Daten..... tabellarisch ist eine lineare Metrik und Abhängigkeit von Y ausschließlich von X? dann ja, geht es gar nicht, solche Biester gibt es in der Natur nicht.