炒期货的人最后都变成什么样了？
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……
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、……
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……
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.……
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……
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……
一、简单介绍
二、知识点
1.np.sign
2.iloc[:,:-1]
提取所有行，而后提取除最后一列之外的所有列。
3.clf.fit(x,y)
比如下面代码中的train_df.iloc[:,-1:]就是label那一列。
4. sklearn 保存模型
经实测可用
from sklearn import svm
from sklearn import datasets
clf = svm.SVC()
iris = datasets.load_iris(……
一、机器学习
对于 Quant 来说， Financial Modeling 和传统的机器学习方法有什么联系和区别？
从Quantitative Modeling的角度来说，有两大主流的方向：Stochastic Calculus（随机微积分）和Statistical Learning（统计学习）。这两个主流方向基本涵盖了你所有可能用到的技术——随机微积分，或者说金融数学，提供了各种衍……
参考：https://www.youtube.com/watch?v=aaWLM60KxGg
7.8考试已过。答前上一波成绩~
复习这段时间我看了很多这个问题下面的答案，大家的经验真的很有道理，首先非常感谢之前的所有答主【鞠躬】。我也分享一下自己的经验。
1.复习时间上，我用了半个月，我是6.25左右淘宝的教材，到了之后天天看视频看教材刷题，在没有基础的情况下半个月时间基本足够。教材可以随便买，我买的……
