转自：https://yq.aliyun.com/articles/54513摘要：    机器学习在各个领域都有广泛的应用，特别在数据分析领域有着深远的影响。决策树是机器学习中最基础且应用最广泛的算法模型。本文介绍了机器学习的相关概念、常见的算法分类和决策树模型及应用。通过一个决策树案例，着重从特征选择、剪枝等方面描述决策树的构建，讨论并研究决策树模型评估准则。最后基于 R 语言和

转自：https://zhuanlan.zhihu.com/p/24204588?from=timeline&isappinstalled=1吴恩达NIPS 2016演讲现场直击：如何使用深度学习开发人工智能应用机器之心  · 3天前当地时间 12 月 5 日，机器学习和计算神经科学的国际顶级会议第 30 届神经信息处理系统大会（NIPS 2016）在西班牙巴塞罗那开

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from：http://classroom.dufe.edu.cn/spsk/c102/wlkj/CourseContents/Chapter03/03_08_01.htm t检验和回归系数的置信区间    当上述F检验结论是推翻H0时，并不见得每个解释变量都对yt有显著的解释作用（即不见得每一个都是重要解释变量），所以还应对每个解释变量的系数进行显著性检验。零假设

https://www.ricequant.com/community/topic/4584/在量化交易中，多因子策略是一种常被提及且应用广泛的选股策略。我们会经常使用某种指标或者多种指标来对股票池进行筛选，这些用于选股的指标一般被称为因子。顾名思义，多因子模型是指使用多个因子，综合考量各因素而建立的选股模型，其假设股票收益率能被一组共同因子和个股特异因素所解释。        多因子模型的优点在

F检验    对于多元线性回归模型，在对每个回归系数进行显著性检验之前，应该对回归模型的整体做显著性检验。这就是F检验。当检验被解释变量yt与一组解释变量x1, x2 , ... , xk -1是否存在回归关系时，给出的零假设与备择假设分别是H0：b1 = b2 = ... = bk-1 = 0 ,H1：bi, i = 1, ..., k -1不全为零。首先要构造F统计量。由（3.36

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