再次叠甲,本文只是尝试使用高频因子进行盘口价格预测的探索,距离真正工业级别的高频策略还有不少的差距,各位量化大佬请提出宝贵的建议。 在上节课的基础上,我们根据盘口的五档数据创建了买卖压力指标,交易量订
先说一个事引出这个博客的内容,我最近投的一篇论文被拒稿,用到的方法使SVM(很惭愧,还在用20年前的算法,当然这并不是重点),审稿意见里面有一段话是这样说的(说的很中肯):“该方法本身的特点来看就很难
我们在开始接触SVM时肯定听到过类似这样的话,决定决策边界的数据叫做支持向量,它决定了margin到底是多少,而max margin更远的点,其实有没有无所谓。 然后一般会配一张图说明一下哪些是支持
网上有很多关于SVM的优秀博客与其他学习资料,而个人感觉本系列博客与其他关于SVM的文章相比,多了一些细节的证明,比如线性分类器原理,支持向量原理等等。 同样是SVM,在《支持向量机导论》中有170
SVM算法在在1995年正式发表,在针对中小型数据规模的分类任务上有着卓越的效果,同时有着完整的理论证明,在20世纪末的几年和21世纪初的10年完胜神经网络,吴恩达在其2003年的《Machien l
Andrew Ng 在斯坦福大学的机器学习公开课上这样评价支持向量机: support vector machines is the supervised learning algorithm th
支持向量机(SVM)是个非常强大并且有多种功能的机器学习模型,能够做线性或者非线性的分类,回归,甚至异常值检测。机器学习领域中最为流行的模型之一,是任何学习机器学习的人必备的工具。SVM 特别适合复杂
流通市值最小500 引用情景因子初探 简单说明 开始的时候想做一个ZZ800成分股的小策略,然后受制于性能限制,也懒得自己造轮子,就改成SH50了 今天有空对SH50成分股简单优化了一
8.1 Optimization Objection 支持向量机 (Support Vector Machine: SVM)是一种非常有用的监督式机器学习算法。首先回顾一下Logistic回归,根据l
关于SVM 可以做线性分类、非线性分类、线性回归等,相比逻辑回归、线性回归、决策树等模型(非神经网络)功效最好 传统线性分类:选出两堆数据的质心,并做中垂线(准确性低)——上图左 SVM:拟合的不
SVM(Support Vector Machines)是分类算法中应用广泛、效果不错的一类。《统计学习方法》对SVM的数学原理做了详细推导与论述,本文仅做整理。由简至繁SVM可分类为三类:线性可分(
2010年08月11日——【渤海证券】 《基于 MT-SVM 模型的市场预测》 • 由于 A 股市场并非完全有效以及市场具有的分形特征和记忆性,从理论上来说对股票市场一段时间内的市场趋势所发生的概率
导读: 通过本篇文章可以对ML的常用算法有个常识性的认识,没有代码,没有复杂的理论推导,就是图解一下,知道这些算法是什么,它们是怎么应用的,例子主要是分类问题。 每个算法都看了好几个视频,挑出讲的最清
In this exercise, we'll be using support vector machines (SVMs) to build a spam classifier. We'll st
支持向量机(SVM)是什么意思? 正好最近自己学习机器学习,看到reddit上 Please explain Support Vector Machines (SVM) like I am a 5 y