L'apprendimento automatico nel trading: teoria, modelli, pratica e algo-trading - pagina 3374
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Qualche tempo fa è stato pubblicato un articolo in cui si sosteneva che i NS non sono sufficienti per i dati tabellari, di cui ci occupiamo, e sono più adatti per le immagini e il parsing del testo.
Mi è sempre sembrato ovvio, anche se difficilmente dimostrabile dal punto di vista formale.
Recentemente ho visto questa affermazione in un libro di testo di SHAD sulla MO, dove si diceva anche (senza conferme) che le moderne reti profonde funzionano su dati tabellari non peggio di un tree bousting.
Quindi se i dati vengono scritti in una tabella, diventano tabellari)?
Quindi se si inseriscono i dati in una tabella, diventano tabellari)?
In realtà si tratta di "sentire una campana, non sapere dove si trova".
Al 100% si tratta di meraviglie della doppia traduzione e di convenzioni di denominazione relativamente vecchie.
In origine si trattava più che altro di dati tabulati (memorizzati, precalcolati, conosciuti in anticipo). Tabulare e tabulato sono spesso confusi.
Inizialmente si tratta di dati grezzi. O sono immediatamente tabellari o non lo sono mai :)
una tabella è un modo di rappresentazione visiva. Niente di più.
e inizialmente non si tratta di nulla, "mi ricordo di aver letto o sentito da qualche parte".
Nessun pulsante per rispondere a un messaggio, da un telefono. Le reti neurali funzionano peggio su dati inizialmente tabellari. È solo una questione di abitudine.
Dati inizialmente tabellari:
X; Y ; H ; S ; V ;
Inizialmente dati tabellari:
X; Y ; H ; S ; V ;
Inizialmente si tratta di una matrice di pixel, i dati non sono tabellari ma omogenei. Questo è un bene per NS. Questo è il punto in cui batte il bousting.
Dati discreti presentati come tabella.
Non è un T.O.?
Allora mi sono perso direttamente... cosa sono i dati tabellari/non tabellari..... tabulare è una metrica lineare e la dipendenza di Y esclusivamente da X? allora sì, non funziona affatto, non esistono bestie del genere in natura.