这篇文章介绍用线性模型处理回归问题。从简单问题开始，先处理一个响应变量和一个解释变量的一元问题。然后，介绍多元线性回归问题（multiple linear regression），线性约束由多个解释变

　　以日内波段交易为例，经过对交易机会的深入删选，剔除了众多不确定性和盈亏比不合理 的机会之后，高效率的交易模式也就回归到了这两种经典的模式上来——转折和突破，这两种 交易模式就有如N年前的前辈大神们的只

　　箱体，顾名思义，就是上有压力，下有支撑，价格完全处在一种平衡状态的行情运行方式。 箱体规则是一种把任何行情都看作箱体的一种交易思维模式，类似趋势规则，就是把任何行情都看作是趋势的交易思维方式一样，他是

　　【箱体规则详解】突破篇 箱体规则，是价格在波动过程中遵循箱体波动原理，以明确的压力支撑作为参 考的一种交易方式。   该方式获利的根本在于压力支撑的有效性和市场对阻力位置的反应。若究其原 因，个人陋见

　　交易者的迷宫——不要总是盯着自己 刚才看到一个帖子，有个坛友用一个比喻在自嘲——追着咬自己尾巴的狗。别说新人，高手尚且如此。   对于这个问题，我个人并不否定在交易过程中一边关注行情，一边关注自身，

　　这一篇，我们讨论广义线性回归模型的具体形式的另一种形式，逻辑回归（logistic regression）。 逻辑回归是用来做分类任务的。分类任务的目标是找一个函数，把观测值匹配到相关的类和标签上。学

　　本章我们要讨论一种简单的非线性模型, 用来解决回归与分类问题, 称为决策树(decision tree)。首先, 我们将用决策树做一个广告屏蔽器, 可以将网页中的广告内容屏蔽掉。之后, 我们介绍集成学

　　一、置信区间 置信区间是指由样本统计量所构造的总体参数的估计区间。在统计学中，一个概率样本的置信区间（Confidence interval）是对这个样本的某个总体参数的区间估计。置信区间展现的是这个

　　现在有一张朱迪的照片,这张照片有500多列的像素点构成,但是大部分地方都是白色的，相互没有什么差别，也就是说图像中有很多列都是相互线性相关的，这些列向量对我们接受图像信息没有更大的帮助。那么我们能不能

　　这篇文章主要解读什么是信息熵及其相关概念，以及如何进行信息增益的计算和它在decision tree中的运用。   信息熵与热力学熵 学过化学或热力学的同学可能了解热力学熵。 熵的概念由德国物理学家克

　　1、分形理论简介        一直以来，有效市场假说 ( EMH)作为一种线性、简单的均衡范式主宰着金融经济学的理论研究；然而 ， 实证研究表明 ， 资本市场的波动具有很多复杂和有趣的特征 ， 这些

　　下面，使用python模块库sklearn自带的iris标准数据集进行简单测试。 获得的分类图为： 此外，尝试在优矿平台上，对股票的涨跌幅进行分类，选取的指标包括PE、KDJ_D，KDJ_J和ARBR

　　机器学习中的预测问题通常分为2类： 回归 与 分类 。简单的说回归就是预测数值，而分类是给数据打上标签归类。本文讲述如何用Python进行基本的数据拟合，以及如何对拟合结果的误差进行分析。 本例中使用

　　机器识别手写数字的问题早已经解决，如今机器识别的准确率已经超过99%。事实上，这种问题无法通过一条条规则去hard code式的解决，我们不得不承认机器确实学到了东西。但我们好奇的是机器到底学到了什么