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前言 在今天给大家介绍一个研究工具: pomegranate。 它比其他软件包更加灵活,更快,直观易用,并且可以在多线程中并行完成。 The API 主要模型介绍 一般混合模型 隐马尔可夫模型 贝
圣经记载:在远古的时候,人类都使用一种语言,全世界的人决定一起造一座通天的塔,就是巴别塔,后来被上帝知道了,上帝就让人们使用不同的语言,这个塔就没能造起来。 巴别塔不建自毁,与其说上帝的分化将人类的语
第一部分 GoogLeNet, 2014年ILSVRC挑战赛冠军,这个model证明了一件事:用更多的卷积,更深的层次可以得到更好的结构。(当然,它并没有证明浅的层次不能达到这样的效果) 通过使用 N
R-Breaker是个经典的具有长生命周期的日内模型 类型:日内趋势追踪+反转策略 周期:1分钟、5分钟 根据前一个交易日的收盘价、最高价和最低价数据通过一定方式计算出六个价位,从大到小依次为:
几个月前人工智能围棋程序AlphaGo大胜李世石九段,人工智能再一次成为舆论的焦点,就连“深度学习”这样一个专业的概念也被广泛地传播开来。事实上,AlphaGo的主体框架是一个深度增强学习模型。用一个
1 Zipf分布 Zipf分布介绍 用 X~Zipf(alpha,n) 表示随机变量X具有带参数alpha和n的Zipf分布。带有参数alpha和n的Zipf随机变量X是有 概率质量函数 在里
前提: 假设你熟悉Python,TensorFlow和Jupyter notebooks。 我们的目标只是可视化计算图。 TensorFlow操作形成计算图。 而对于简单的例子,你可能可以查看代码
写在前面的话 深度强化学习可以说是人工智能领域现在最热门的方向,吸引了众多该领域优秀的科学家去发掘其能力极限。而深度强化学习本身也由于其通用性备受各个应用领域推崇,从端对端游戏控制、机器人手臂控制、推
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
前言 深度学习技术在交易中的研究 深度学习最近受到了很多关注,特别是在图像分类和语音识别领域。然而,它的应用似乎并没有广泛应用到交易当中。这项调查涵盖了到目前为止作者(Greg Harris)发现
一、什么是机器学习 机械的定义避开不谈,回答也不追求全面准确。明确一点,机器学习的主要目的在于 发现规律 或 重现规律 。(此处不谈非监督学习、强化学习,也不谈降维、集成算法)。什么是发现规律?譬如将
1、引言 构建量化策略,首先需要找到具有所谓alpha的特征量,将这些特征量输入到数学模型学习出买入或者卖出信号,然后根据一定的出场规则出场。数学模型各种各样,有诸如线性回归、logistic回归的线
机器学习 & scikit-learn简介 简单说:机器学习算法是一类从数据中自动分析获得规律,并利用规律对未知数据进行预测的算法。用一张图说明它所包含的内容: 我们把目光集中到上图中的有监督
投资策略 基于指数移动平均线的交易系统 多头开仓条件:短期均线上穿长期均线同时长期均线大于更长期均线的值 空头开仓条件:短期均线下穿长期均线同时长期均线小于更长期均线的值 为了达到分散风险的目的,