트레이딩의 머신러닝: 이론, 모델, 실전 및 알고리즘 트레이딩 - 페이지 3375

 
Maxim Kuznetsov #:

표 형식으로 표시되는 불연속형 데이터입니다.

Not TO ?

그렇다면 나는 직접 길을 잃었습니다... 표 형식 / 비 표 형식 데이터 란 무엇입니까..... 표 형식은 선형 메트릭이며 Y가 X에만 의존한다고요? 그렇다면 예, 전혀 작동하지 않으며 자연에는 그런 짐승이 없습니다.

표 형식은 직원 목록처럼 이질적입니다. 성별, 나이, 급여 등이 나열되어 있습니다. 표 형식 데이터의 더 많은 행은 일반적으로 서로 관련이 없습니다. 예를 들어 여러 작업자를 더하면 Optimus Prime이 작동하지 않습니다. 그러나 여러 픽셀을 더하면 옵티머스 프라임을 얻을 수 있습니다.
 
저희의 경우 원본 데이터는 테이블이 아닌 시계열입니다. 뉴스 분석을 사용하지 않는 경우에는 테이블을 사용하고, 사용하는 경우에는 NS를 사용합니다.

따라서 첫 번째 경우에는 NS와 부스팅이 모두 적합하며, 데이터 표현에 따라 NS가 더 좋을 수도 있습니다. 두 번째 경우에는 부스팅이 더 좋습니다.

그래서 우리는 초기 데이터 표현과 처리 후의 표현을 구별하는 법을 배웠습니다.
 
Aleksey Nikolayev #:
테이블에는 쓸 수 있지만 행렬에는 쓸 수 없는 경우)
NS는 동질적인 데이터에서 더 잘 작동합니다. 표 형식의 데이터는 같은 유형인 경우 행렬에 쓸 수 있습니다.
 
표 형식 데이터의 경우, 뉴로닉스 탭넷 아키텍처가 있습니다.

부스트의 경쟁자로 자리 잡고 있습니다.
나는 그것을 시도했고, 잘 작동하고, 스캠하지 않습니다 ...
 
네, 그런 네트워크가 있습니다. 하지만 이 주제에서는 테이블이 아닌 시퀀스 작업을 위한 네트워크가 필요합니다. 처음부터 시퀀스이기 때문입니다.
 
Maxim Dmitrievsky #:
네, 그런 네트워크가 있습니다. 하지만 이 주제에서는 테이블이 아닌 시퀀스 작업을 위한 네트워크가 필요합니다. 처음부터 시퀀스이기 때문입니다.

기분이 좋네요.

수열이라는 것을 증명할 수 있나요? 수열이라는 사실과는 별개로요.

 
이 팁을 통해 제가 이해한 표 형식의 데이터

이를 "깔끔한 데이터"라고 합니다. 즉, "정돈된 데이터"입니다.

각 행이 관측값이고 열이 특징인 테이블입니다.

 
Maxim Dmitrievsky #:
토픽은 테이블이 아닌 시퀀스로 작업하려면 더 많은 네트워크가 필요합니다.
시퀀스는 테이블 형식이 될 수 없다고요?
 
Maxim Dmitrievsky #:
네, 그런 네트워크가 있습니다. 하지만 이 주제에서는 테이블이 아닌 시퀀스 작업을 위한 네트워크가 필요합니다. 처음부터 시퀀스이기 때문입니다.

첫 번째 옵션인 표 - Excel 스프레드시트에는 각 행에 시간 마커가 있습니다. 가장 친숙한 형태의 재무 데이터입니다.

두 번째 옵션, 손으로 쓴 편지. 인쇄된 편지가 선생님으로 표시되고 그 아래에 해당 편지의 손글씨 변형이 표시된 열이 있는 선생님과 함께 학습합니다.

부스팅과 NS 비교. 어느 것이 더 적합하고 어떤 경우에 적합할까요? 아니면 동등한가요?

추신.

rpart(단순 트리), rf, ada, SVM, glm, nnet(아마도 가장 간단한 NS)이 있는 Rattle에서. 최악의 결과는 rpart, 끝에서 두 번째는 nnet, 나머지 4 개는 거의 동일하며 입력 데이터에 따라 다릅니다.

 
Maxim Kuznetsov #:

그런 기분이네요.

수열이라는 것을 증명할 수 있나요? 수열이라는 사실과는 별개로요.

시계열이 더 정확합니다. 먼저 대안을 제시해야 할 것 같은데요. 그렇지 않으면 뭔가 아니면 아무것도 아닙니다.
사유: