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从股票历史数据看市场轮廓，如果没有数据分析，你可能很难得到这些关于市场大盘中奇怪的交易现象，也就不会察觉背后到底有哪些力量导致这样的曲线出现，如果这样的曲线只是偶尔出现，并不会形成规律的曲线，但如果这样的曲线无论是长周期还是短周期，或者在也特定的区间相似出现，这背后往往意味着某种机制约束或者激发着这样的行情存在。获取股票的历史数据，可以从一般的财经网站抓取，一般k线是开放的。
1.背景介绍线性代数是数学的一个分支，主要研究的是线性方程组和线性空间等概念。在现代金融技术中，线性代数被广泛应用于高频交易和量化投资等领域。高频交易是指在极短的时间内进行大量次数的金融交易，以获得微小的利润；量化投资则是通过算法和数据驱动的方法来进行投资决策。本文将从线性代数的角度介绍高频交易和量化投资的核心概念、算法原理、具体操作步骤和代码实例，并探讨其未来发展趋势和挑战。2.核心概念...
本文实现两个案例，分别是：鸢尾花数据分类 和 鸢尾花数据特征属性比较。
特征划分的目标是将数据集按照特征的取值划分成不同的子集，使得子集内的样本尽可能属于同一类别，同时子集间的纯度差异尽可能大。预剪枝：在决策树生成的过程中，对每个节点进行判断，如果某个节点没有提高模型泛化能力，则停止该节点的细分，并将该节点设为叶子节点。悲观剪枝：悲观剪枝是指将子树替换为单个叶子节点的策略，即将子树中所有的叶子节点都替换为一个新的叶子节点，并重新计算模型的泛化误差。决策树的构建过程通常
学习目录：随机森林算法目录为什么使用随机森林？当决策树产生过拟合时，可以使用随机森林算法优化一.集成学习 集成学习是通过建立几个模型组合来解决单一预测问题原理：生成多个分类器/模型，各自独立学习和做预测，然后将他们的预测结合成组合预测二.什么是随机森林 随机森
《机器学习实战》斧头书——决策树一、对文章的说明1.1 对本文有几点说明如下：1.1.1 我是一个刚学没多久的小白，所以代码可能也会有错误，欢迎各位大佬提出我的问题，感谢；1.1.2 对于python版本 ，斧头书《机器学习实战》是用的2.x，本文使用的是3.x，然后代码的话，有的是参考书上的和网上的，还有部分是自己写的；1.1.3 用的参考书是下面这本，封面拿了个斧头的人，这本书没有调库，都是用
在学习完吴恩达老师的机器学习教程后，开始在B站学习菜菜的sklearn机器学习视频。1.导入相应包以及红酒数据集from sklearn import treefrom sklearn.datasets import load_winefrom sklearn.model_selection import train_test_split2.查看红酒数据集中的数据wine = load_wine(
ID3算法:ID3算法核心就是“最大信息熵增益” 原则选择划分当前数据集的最好特征。而且对于连续型特征，比如长度，密度都是连续值，无法在ID3运用，利用信息熵划分属性，会对倾向于可取值数目较多的属性。没有考虑过拟合的问题。CART算法:CART算法使用基尼系数来代替信息增益比，基尼系数代表了模型的不纯度，基尼系数越小，则不纯度越低，特征越好。这和信息增益及信息增益率是相反的。
机器学习决策树中，graph.create_png()出现warning, language png not recognized, use one of:dot canon plain出现问题的原因：电脑中安装有matlab ，因为matlab中也有dot.exe,所以程序中不能使用哪一个来进行计算，导致出现该问题。解决办法：编辑环境变量，将Matlab的环境删除，添加graphviz的环境变量
机器学习-决策树的编写（1）:ID3简单实现决策树并可视化文章目录机器学习-决策树的编写（1）:ID3简单实现决策树并可视化前言决策树的基本概念所用数据集python文件结构代码__init__.pyComentropy.pyDraw.pyCreateTree.py运行结果展示前言本文为作者的第一次尝试编写，没有用到机器学习库，代码都是手撸的，数据都是手动输入，也没有剪枝……但实现效果还不错，便发
决策树1.什么是决策树？决策树是一种常见的机器学习方法，其核心思想是相同（或相似）的输入产生相同（或相似）的输出，通过树状结构来进行决策，其目的是通过对样本不同属性的判断决策，将具有相同属性的样本划分到一个叶子节点下，从而实现分类或回归. 以下西瓜分类的决策树模型图。在上述示例模型中，通过对西瓜一系列特征（色泽、根蒂、敲声等）的判断，最终我们得出结论：这是否为一个好瓜. 决策过程中提出的每个判定问
机器学习：机器学习常见的算法分类和算法优缺点汇总.机器学习实战教程(13篇)_M_Q_T的博客-CSDN博客这些网址非常适合想学习机器学习，却苦于没有项目（尤其缺少数据）的人。无意中看到，给自己做一个记录。
(⊙﹏⊙)下周有要开组会，不知道该说啥，啊啊啊啊😫提到树，我们第一反应都是数据结构中的二叉树，那么决策树又是什么？他有什么特别之处呢？决策树是一类常见的机器学习算法。按照西瓜书里给出的定义👇：这个定义看起来还是有些晦涩，通俗的来讲，决策树就是一种依赖树型结构进行决策的模型。例如，我们买西瓜的时候肯定想挑一个熟透的好瓜，一般来讲我们都有一套判断这个西瓜怎么样的标准，比如拍一拍听西瓜的声音是怎么样
全文下载链接：http://tecdat.cn/?p=26219该数据（查看文末了解数据获取方式）与银行机构的直接营销活动相关，营销活动基于电话。通常，需要与同一客户的多个联系人联系，以便访问产品（银行定期存款）是否会（“是”）或不会（“否”）订阅（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。银行数据集我们的数据集描述y - 客户是否订阅了定期存款？（二进制：'是'，'否'）相关视频我们的目标是选择最
python与机器学习（五）——决策树决策树(Decision Tree)通过sklearn库的决策树模型对iris数据进行多分类，并进行结果评估导入：from sklearn.tree import DecisionTreeClassifierfrom sklearn.datasets import load_irisfrom sklearn import datasetsfrom sklear
优点简单的理解和解释，树木可视化。缺点决策树学习者可以创建不能很好地推广数据的过于复杂的树,容易发生过拟合。改进减枝cart算法随机森林（集成学习的一种）注企业重要决策，由于决策树很好的分析能力，在决策过程应用较多，可以选择特征。...
机器学习模型2——决策树
信息量、信息熵、条件熵、信息增益、基尼系数...通俗理解
机器学习22_决策树的连续值、缺失值处理（2021.09.03）一. 决策树连续值处理 - - - 引言：昨天讨论过的所生成的决策树，都是基于一些离散性的数据而生成的（例如上图蓝色圈圈内部有关色泽的属性）；但是现实任务中常常会遇到连续的数据属性（例如上图红色圈圈内部有关密度的属性）。且由于连续属性的可取数目不再有限，因此，不能直接根据连续属性的可取值来对节点进行划分，此时，对于连续数据的离散化技术
可以是树的深度达到预定值，节点包含的样本数小于某一阈值，或者节点的基尼系数或信息增益低于某一阈值。：通过根据数据特征不断分割数据集，将数据划分成具有相似特征的子集，从而实现分类或回归的目标。抽取作为特征值的属性，再计算以不同属性值作为特征值时的信息熵，找到最优数据划分时对应的属性值。：是决策树的最末端节点，表示数据的最终分类或回归值。：当停止条件满足时，将叶子节点分配给一个类别标签，即决策树的叶子
1.背景介绍随着人工智能技术的不断发展，人工智能已经成为了许多行业的核心技术之一。在人工智能领域中，数学是一个非常重要的基础。线性代数是数学中的一个重要分支，它在人工智能中发挥着至关重要的作用。本文将介绍线性代数的基本概念、算法原理、具体操作步骤以及数学模型公式，并通过Python代码实例进行详细解释。2.核心概念与联系2.1 线性代数的基本概念线性代数是数学的一个分支，主要研究的...
决策树CART与梯度提升树GBDT1、CART分类回归树简介CART分类回归树是一种典型的二叉决策树，可以做分类和回归，如果待预测结果是离散数据，则CART生成分类决策树，如果待预测结果是连续型数据，则CART生成回归决策树，数据对象的属性特征为离散型和连续型，并不是区别分类树与回归树的标准。作为分类决策树，待预测的样本落至某一个叶子节点，则输出该叶子节点所有样本所属类别最多的那一类(即叶子节..
【机器学习】决策树——XGBoost、LightGBM主要介绍基于 Boosting 框架的主流集成算法，包括 XGBoost 和 LightGBM。1. XGBoostXGBoost 是大规模并行 boosting tree 的工具，它是目前最快最好的开源 boosting tree 工具包，比常见的工具包快 10 倍以上。Xgboost 和 GBDT 两者都是 boosting 方法，除了工程
本文旨在实现一个强大的机器学习模型，该模型基于XGBoost、支持向量机、决策树分类器进行对乳腺癌患者是良性肿瘤还是恶性肿瘤的预测。
关注微信公共号：小程在线关注CSDN博客：程志伟的博客Python 3.7.6 (default, Jan 8 2020, 20:23:39) [MSC v.1916 64 bit (AMD64)]Type "copyright", "credits" or "license" for more information.IPython 7.12.0 -- An enhanced Interacti
决策树（Decision tree），通俗来讲就是对数据的特征进行一系列的 if 判断从而分类数据。在数据的特征属性中，指定一些条件，从根节点一层一层决策到子节点，最终所有数据都在叶子节点上。应用：决策树可以做分类，也可以做回归。
机器学习 决策树
梯度提升决策树（Gradient Boosting Decision Trees）是一种集成学习方法，它通过逐步迭代地训练决策树模型来提高预测性能。该方法的原理可以分为两个主要部分：梯度提升和决策树。
机器学习实战之路 —— 3 决策树与随机森林二1. 随机森林概述2. 随机森林的构建过程2.1 Bagging与随机森林2.2 OOB数据2.3 随机森林RandomForestClassifier3. 实战 - 鸢尾花数据集随机森林分类4.参考学习的书目及论文1. 随机森林概述在上一篇博客中已经对决策树算法及实践做了论述，其中就有谈到关于决策树的过拟合问题，随着决策树模型越复杂，则模型适应性越差
0. 前言因文笔能力有限，本文不适用于决策树初学者入门，适用于稍有基础或寻找理解决策树新思路的看官。1. ID3决策树1.1 基本概念决策树指的是一颗多叉树，如图所示1.2 作用通俗来讲，决策树可以帮助我们降低选择的混乱程度。什么意思呢？举个例子来说，今天我们出不出去玩。在不考虑其他因素的情况下，出去玩和不出去玩的概率假设分别是50%，这意味着我们此时的大脑很混乱，对于出去玩这一问题，没有一颗坚定
来源：前沿科技编译：黄楠编辑：陈彩娴最近，吴恩达在其创办的人工智能周讯《The Batch》上更新了一篇博文，总结了机器学习领域多个基础算法的历史溯源。文章开头，吴恩达回忆他的研究历程中曾有一次抉择：多年前，在一次项目中，选择算法时，他不得不在神经网络与决策树学习算法之间做选择。考虑到计算预算，他最终选择了神经网络，在很长的一段时间内弃用增强决策树。这是一个错误的决定，「...
在决策树的构建过程中，信息增益指导着选择在哪个特征上进行划分。信息增益越大，说明使用该特征进行划分后，数据集的纯度提升得越多。在决策树的构建过程中，基尼指数被用来选择最佳的划分特征。基尼指数越低，说明使用该特征进行划分后，数据集的纯度提升得越多。剪枝的目标是通过移除一些节点或子树来降低模型的复杂度，同时保持或提高模型的性能。通过选择最佳的特征来划分数据集，使得划分后各个子集的纯度尽可能高。子节点的
使用anaconda中的jupter notebook来完成决策树算法的实现。
决策树（Decision Tree）决策树又称为判定树，是数据挖掘中的一种重要的分类与回归方法，它是一种以树结构(包括二叉树和多叉树)形式来表达的预测分析模型是一种有监督的算法决策树有两种，一种是分类树（输入是离散的），一种是回归树（输入是连续的）决策树由节点和分支组成：（详情参考数据结构书本）节点分为三种：根节点，内部节点，叶节点分支：用于连接各个节点决策树分为以下结构：每个内部节点对应于某个属
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