机器学习应掌握的数学知识

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机器学习应掌握的数学知识 简要目录: 一、概述 我们知道,机器学习的特点就是:以计算机为工具和平台,以数据为研究对象,以学习方法为中心;是概率论、线性代数、数值计算、信息论、最优化理论和计算机科学等多个领域的交叉学科。所以本文就先介绍一下机器学习涉及到的一些最常用的的数学知识。 二、线性代数 2-1、标量 2-2、向量 2-3、……

机器学习笔记

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机器学习笔记 一、机器学习领域主要术语的英文表达 https://www.cnblogs.com/ArrozZhu/p/8397160.html 二、LR,gbdt,libfm这三种模型分别适合处理什么类型的特征? 1、gbdt模型是非线性模型,可以输入统计类特征,特征维度一般几十到几百维。统计类特捕捉的是影响最终效果的总体或者说全局性的因素。曾看到过腾讯技术博客里给gbdt模型输……

神经网络判断买卖

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神经网络判断买卖 一、tradingview tradingview上面可以下载国内A股的数据,并导出为CSV。 https://www.tradingview.com/ 二、知识点 1.brain.js Kao!现在真是什么都往机器学习上靠,就是在浏览器端实现机器学习的这么一个东东。 想了解的可以看这里:https://www.jianshu.com/p/decbabe10793 三、原理解释 四、实现 可参考:https://www.……

GBDT + LR预测股价

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GBDT + LR预测股价 一、介绍 在CTR预估问题的发展初期,使用最多的方法就是逻辑回归(LR),LR使用了Sigmoid变换将函数值映射到0~1区间,映射后的函数值就是CTR的预估值。 LR属于线性模型,容易并行化,可以轻松处理上亿条数据,但是学习能力十分有限,需要大量的特征工程来增加模型的学习能力。但大量的特征工程耗时耗力同时并不一定会带来效……

四类核函数(Sigmoid+RBF)

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四类核函数(Sigmoid+RBF) Q:有个疑问就是,模型本身不是线性的,为什么一定要先用线性模型做? A:有核函数和泰勒展开等等,可以无限逼近转化成线性? 小知识: 1.Sigmoid函数,即f(x)=1/(1+e-x)。是神经元的非线性作用函数。广泛应用在神经网络中。又叫Logistic函数。 机器学习中一个重要的预测模型逻辑回归(LR)就是基于Sigmoid函数实现的。LR……

极客云试用小记

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极客云试用小记 如果你要注册极客云,请点击这里有优惠。 自己的机器学习机器一直没有配好,听说极客云、极算云之类的可以在线使用,于是今天试用了一下极客云。 一、用户指南 极客云的用户指南还是挺详细,写得简单明白。 二、价格 从每小时2块多到每小时16元,有很多种配置供你选择。 三、预装框架 四、备忘 1.自己安装包 进入 Jupyt……

使用机器学习预测股价

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使用机器学习预测股价 一、预测股价 代码: import pandas as pd import numpy as np from pandas_datareader import data,wb import matplotlib.pyplot as plt from scipy.spatial.distance import euclidean from fastdtw import fastdtw pd.set_option('display.max_colwidth',200) import pandas_datareader as pdr st……

一个小demo

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一个小demo https://www.ricequant.com/community/topic/103/ipython-notebook-research-alpha%E4%B8%8B%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E4%B8%80%E7%9E%A5-%E5%85%B3%E4%BA%8E%E8%B7%8C%E8%B7%8C%E6%B6%A8%E6%B6%A8%E7%9A%84%E6%80%9D%E8%80%83 https://uqer.io/v3/community/share/56ec30bf228e5b887be50b35 https://www.joi……

反复强化学习与股票交易

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反复强化学习与股票交易 一、简介 本项目是对论文《Stock Trading with Recurrent Reinforcement Learning (RRL)》的代码重现。 论文URL:http://cs229.stanford.edu/proj2006/Molina-StockTradingWithRecurrentReinforcementLearning.pdf 二、结论 先看结论吧: 这种方法的主要困难在于某些股票事件没有显示结构。从上面的第二个示例中可以看出……

LSTM股票预测

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LSTM股票预测 最终靠谱的不是模型,而是你给模型了什么特征。 这个特征在机器学习里叫特征,在量化投资里叫因子,至于如何挖掘靠谱的因子,那就是另一门学问和技术了,这也是大小量化投资机构量化投资研究员吃饭的手艺,必然不是仅仅靠一个End-to-End的深度学习模型就能搞定的了。 根据第一点股票预测这件事情肯定是可以做的,因为股票……

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