如何评价回归算法的优劣 MSE、RMSE、MAE、R-Squared

如何评价回归算法的优劣 MSE、RMSE、MAE、R-Squared 一、方差、标准差、均方误差(MSE)、均方根误差(RMSE)区别总结 方差(样本方差)是各个样本数据和平均数之差的 平方和 的平均数。 标准差(Standard Deviation),又称均方差,是方差的平方根。 均方误差是各数据偏离真实值差值的平方和的平均数,也就是误差平方和的平均数。均方误差的开方叫均方根误差 那么问题来了……

利用XGBoost预测股价

利用XGBoost预测股价 In this Python tutorial we'll see how we can use XGBoost for Time Series Forecasting, to predict stock market prices with ensemble models. XGBoost is an optimized distributed gradient boosting library designed to be highly efficient, flexible and portable. It's basically an ensemble of decision t……

GBoost预测股价

GBoost预测股价 一、准备工作 (一)安装xgboost,mxnet pip install mxnet pip instll xgboost 参考: https://github.com/borisbanushev/stockpredictionai https://towardsdatascience.com/aifortrading-2edd6fac689d

吴恩达机器学习(二)

0

吴恩达机器学习(二) 目前已经学到16-2 第2节(已经学完) 单词: ameliorate v. 改善; 改进; 改良 Nothing can be done to ameliorate the situation plateau n.高原 v. (在一段时期的发展后) 保持稳定水平,处于停滞状态 housing prices plateau. sanity check 合理性检查; sanity n. 精神健全; 神志正常; 明智; 理智; 通情达理 i……

吴恩达机器学习(一)

0

吴恩达机器学习(一) 目前已经学到4-7 第7节(已经学完) 播放器用的是:https://www.videolan.org/ 一、英文 analogy n. 类比; 比拟; 比喻; 类推 quadratic function 简介:二次函数(quadratic function)的基本表示形式为y=ax²+bx+c(a≠0) superscript 上标 hash sign 井号 concretely 具体地; 具体; 具体的; 有形地 magenta adj. ……

Bigquant《AI量化投资训练营》笔记三

0

Bigquant《AI量化投资训练营》笔记三 一、小知识 1.struct 用处 1.按照指定格式将Python数据转换为字符串,该字符串为字节流,如网络传输时,不能传输int,此时先将int转化为字节流,然后再发送; 2.按照指定格式将字节流转换为Python指定的数据类型; 3.处理二进制数据,如果用struct来处理文件的话,需要用’wb’,’rb’以二进制(字节流)写,读的方式来处理文件; 4.处理c……

Bigquant《AI量化投资训练营》笔记二

0

Bigquant《AI量化投资训练营》笔记二 UPdated on Feb-17-2020 全部已完成。 第七章 1.全球公认机器学习之父 Tom Mitchell《机器学习》 2.归纳与演绎 这样看来,自己是缺乏归纳的能力啊。 3. 假设空间:通过4个点可以找到多个模型,很多个假设来对它进行拟合,这些模型、假设所组成的集合就是假设空间。机器学习的过程就是找到一个最佳的假设,它能最大程序……

Bigquant《AI量化投资训练营》笔记一

0

Bigquant《AI量化投资训练营》笔记一 今天正月二十,从老家回广东的第二天。上网时看到bigquant的广告《疫情期间,BigQuant开放价值7999的AI量化投资课程限时免费学!》,于是赶紧注册了一个账号,开始学习。 第四章:中性化 行业中性化 如果使用流通市值选股票,选出的前10支股票可能大多是同一个行业的。 这时使用流通市值/所在行业流通市值均值-1,可以……

机器学习预测股票(多种方法)

0

机器学习预测股票(多种方法) 一、简介 使用决策树, 线性回归, 向量机等机器学习的方法进行股票价格预测。 二、获取数据的方法 打开大智慧的股票界面,右键->复制数据,然后粘贴到Excel中即可。 然后在指标窗格切换指标,再复制到Excel中即可。 三、知识点 1.classification_report 其中列表左边的一列为分类的标签名(label), precision recall f1-sc……

Machine learning for trading课程笔记

0

Machine learning for trading课程笔记 机器学习可以主要分为几类:监督学习,非监督学习,增强学习及推荐系统等。 一、第三课 Pandas 1.代码1 import pandas as pd def test_run(): start _date='2010-01-01' end_date = '2011-01-26' dates = pd.date_range(start_date,end_date) df1 = pd.DateFrame(index=dates) df……

Page: 1 of 3 1 2 3