트레이딩의 머신러닝: 이론, 모델, 실전 및 알고리즘 트레이딩 - 페이지 3374

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СанСаныч Фоменко #:

얼마 전 NS가 표 형식 데이터에는 적합하지 않으며 이미지와 텍스트 구문 분석에 더 적합하다고 주장한 기사가 있었는데, 우리는 이를 다루고 있습니다.


공식적으로 증명하기는 어렵지만 항상 당연해 보였습니다.

최근에 저는 MO에 관한 SHAD 교과서에서 이 내용을 보았는데, 최신 딥 네트워크가 표 형식 데이터에 대해 트리 부스팅보다 나쁘지 않다고 (확인되지 않은) 언급되어 있었습니다.

 
데이터가 테이블에 기록되면 표 형식이 되나요?)
 
Maxim Dmitrievsky #:
데이터를 테이블에 쓰면 표 형식이 되나요?)
테이블에 쓸 수 있지만 행렬에 쓸 수 없는 경우)
 
Maxim Dmitrievsky #:
데이터를 표에 넣으면 표 형식이 되나요?)

정말 "종소리는 들었지만 종소리가 어디 있는지 모르는" 상황입니다.

100% 이중 번역과 비교적 오래된 명명 규칙의 경이로움입니다.

원래는 표 형식의 데이터(암기하고, 미리 계산하고, 미리 알고 있는)에 관한 것이었습니다. 표와 표 형식은 종종 혼동되는 경우가 많습니다.

 
처음에는 원시 데이터에 관한 것입니다. 즉시 표로 만들거나 표로 만들지 않습니다.)
 
Maxim Dmitrievsky #:
처음에는 원시 데이터에 관한 것입니다. 즉시 표로 만들거나 표로 만들지 않습니다.)

표는 시각적으로 표현하는 방식입니다. 그 이상은 아닙니다.

그리고 처음에는 "어디선가 읽거나 들은 기억이 난다"는 전혀 아무것도 아닙니다.

 
휴대폰에서 메시지에 답장할 수 있는 버튼이 없습니다. 신경망은 초기에는 표 형식의 데이터에서 성능이 떨어집니다. 익숙해져야 하는 부분입니다.

아, 이제 메시지를 클릭하면 버튼이 나타납니다.
 
Maxim Dmitrievsky #:
휴대폰에서 메시지에 답장할 수 있는 버튼이 없습니다. 신경망은 초기 표 형식의 데이터에서 성능이 더 나쁩니다. 익숙해지는 것의 문제일 뿐입니다.

아, 이제 메시지를 클릭하면 버튼이 나타납니다.

처음에는 표 형식의 데이터입니다:

X; Y; H; S; V ;

 
Maxim Kuznetsov #:

초기에는 표 형식의 데이터입니다:

X; Y; H; S; V ;

처음에는 픽셀 행렬인 데이터는 표 형식이 아니라 균질합니다. NS의 경우 이는 좋은 점입니다. 이것이 바로 부스팅을 능가하는 부분입니다.
 
Maxim Dmitrievsky #:
처음에는 픽셀의 행렬이며 데이터는 표 형식이 아니라 균질합니다. 이는 NS에 좋습니다. 이것이 바로 부스팅을 능가하는 부분입니다.

불연속형 데이터를 표로 표시합니다.

T.O.가 아니라고요?

그렇다면 바로 길을 잃었습니다... 표 형식/비표 형식 데이터란 무엇인가요..... 표 형식은 선형 메트릭이며 Y가 X에만 의존한다고요? 그렇다면 예, 전혀 작동하지 않으며 자연에는 그런 짐승이 없습니다.

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