机器学习

机器学习在金融领域的应用日益广泛，为金融业务的智能化提供了强大动力。它运用算法和模型，自动从海量数据中学习和提取有用信息，无需人工进行复杂编程。在金融风控方面，机器学习技术可帮助银行、保险公司等机构更准确地识别欺诈行为，降低信贷风险。在投资策略上，通过对历史数据的深度学习，机器能预测市场走势，为投资者提供更精准的建议。同时，机器学习还能优化客户服务，例如通过聊天机器人提供24小时在线咨询，或根据客户行为数据提供个性化金融产品推荐。总的来说，机器学习不仅提升了金融业的效率和智能化水平，也在重塑我们的金融生态。

Scikit-learn是什么？快速入门教程

Scikit-learn是一个开源的Python库，专为机器学习提供简单和有效的工具。它建立在NumPy、SciPy和Matplotlib库之上，提供了一套广泛的监督和非监督学习算法通过一个一致的接口。Scikit-learn广泛应用于学术和商业环境，特别是在数据挖掘、数据分析和机器学习领域。

Scikit-learn概念

基本概念

Scikit-learn的设计哲学基于以下几点：

**简洁的

更新时间：2024-05-20 03:06

gplearn核心概念

它是一个基于Python的库，旨在通过遗传编程（Genetic Programming, GP）实现机器学习的功能。遗传编程是一种自动化的机器学习方法，通过模拟达尔文的自然选择理论来解决问题。它属于遗传算法的一种，通过选择、交叉（杂交）、变异等操作对程序（个体）进行迭代，以产生更好的解决方案。gplearn主要用于回归和符号回归任务，可以自动生成解决特定问题的数学模型或符号表达式。它的灵感来自于 scikit-learn，可以用于自动化发现数据中的关系，创建复杂的模型或因子。在金融领域，gplearn可以用于因子挖掘，帮助发现影响股票价格

更新时间：2024-05-20 03:04

机器学习中的过拟合

来源：elitedatascience编译：caoxiyang

导语

成千上万的数据科学新手会在不知不觉中犯下一个错误，你知道是什么吗？这个错误可以一手毁掉你的机器学习模型，这并不夸张。我们现在来讨论应用机器学习中最棘手的障碍之一：过拟合（overfitting）。

在本文中，我们将详细介绍过拟合、如何在模型中识别过拟合，以及如何处理过拟合。最后你会学会如何一劳永逸地处理这个棘手的问题。你将读到下面这些内容：

过拟合的例子
信号与噪音
拟合优度
过拟合和欠拟合
如何检查过拟合
如何避免过拟合

过拟合的例子

假设我们想根据

更新时间：2024-05-20 02:27

用线性随机梯度下降-分类算法实现A股股票选股

更新

本文内容对应旧版平台与旧版资源，其内容不再适合最新版平台，请查看新版平台的使用说明

新版量化开发IDE（AIStudio）：

https://bigquant.com/wiki/doc/aistudio-aiide-NzAjgKapzW

新版模版策略：

https://bigquant.com/wiki/doc/demos-ecdRvuM1TU

新版数据平

更新时间：2024-05-20 02:15

机器学习常用35大算法盘点

本文将带你遍历机器学习领域最受欢迎的算法。系统地了解这些算法有助于进一步掌握机器学习。当然，本文收录的算法并不完全，分类的方式也不唯一。不过，看完这篇文章后，下次再有算法提起，你想不起它长处和用处的可能性就很低了。本文还附有两张算法思维导图供学习使用。在本文中，我将提供两种分类机器学习算法的方法。一是根据学习方式分类，二是根据类似的形式或功能分类。这两种方法都很有用，不过，本文将侧重后者，也就是根据类似的形式

更新时间：2024-05-20 02:09

用随机森林预测股价走势

机器学习已经广泛地应用在对于资产市场的分析中。但是，在浩如烟海的机器学习算法中，到底哪种算法能取得更优的预测效果呢？发表在《Applied Mathematical Finance》的这篇文章利用随机森林算法对股价d天之后的涨跌方向进行了预测。发现相比于SVM、线性判别分析等模型，随机森林可以取得更优秀的预测结果：能够达到85%-95%的准确率。

摘要

为了最小化预测误差，文章将预测股价的走势看做一个二分类问题（涨or跌），使用集成机器学习建模解决。文章里利用RSI（相对强弱指数）、KD随机指标、MACD等6个常用的技术指标作为分类的特征，对随机森林模型进行训练。最后发现，模型中

更新时间：2024-05-20 02:09

吴恩达课程中文脑图快速上手机器学习

{w:100}{w:100} 吴恩达（1976-，英文名：Andrew Ng），华裔美国人，是斯坦福大学计算机科学系和电子工程系副教授，人工智能实验室主任。吴恩达是人工智能和机器学习领域国际上最权威的学者之一。吴恩达也是在线教育平台Coursera的联合创始人（with Daphne Koller）。

吴恩达是在线教育平台Coursera的联合创始人，吴恩达在2008年发起了“Stanford Engineering Everywhere”（S

更新时间：2024-05-20 02:09

什么是无监督学习（机器学习）

什么是无监督学习？

顾名思义，“无监督”学习发生在没有监督者或老师并且学习者自己学习的情况下。

例如，考虑一个第一次看到并品尝到苹果的孩子。她记录了水果的颜色、质地、味道和气味。下次她看到一个苹果时，她就知道这个苹果和之前的苹果是相似的物体，因为它们具有非常相似的特征。她知道这和橙子很不一样。但是，她仍然不知道它在人类语言中的名称是什么，即“苹果”，因为不知道这个标签。

这种不存在标签（在没有老师的情况下）但学习者仍然可以自己学习模式的学习称为无监督学习。

![img{w:100}](https://d1rwhvwstyk9gu.cloudfront.net/2021/

更新时间：2024-05-20 02:09

机器学习量化投资实战指南

本文14323字，阅读约28分钟

导语：本文旨在用精炼的语言阐述实操层面的机器学习量化应用方法，包括给出实践中一些常见、实际问题的处理方案，并结合了量化应用实例。读完后大家可以在本平台进行实践检验。

文章概览：

1.人工智能量化投资概述

2.人工智能技术简介

3.机器学习在量化投资中应用的具体方法解析

AI相对于传统量化投资的优势 传统的量化投资策略是通过建立各种数学模型，在各种金融数据中试图找出市场的规律并加以利用，力所能及的模式或许可以接近某一个局部的最优，而真正的全局“最优解”或许在我们的经验认知之外。如同不需要借助人类经验的Alpha Zero，不仅

更新时间：2024-05-20 02:09

Tensorflow第二讲 - MNIST

概要

当我们开始学习编程的时候，第一件事往往是学习打印"Hello World"。就好比编程入门有Hello World，机器学习入门有MNIST。

MNIST是一个入门级的计算机视觉数据集，它包含各种手写数字图片

它也包含每一张图片对应的标签，告诉我们这个是数字几。比如，上面这四张图片的标签分别是5，0，4，1。

在此教程中，我们将训练一个机器学习模型用于预测图片里面的数字。我们的目的不是要设计一个世界一流的复杂模型 -- 尽管我们会在之后给你源代码去实现一流的预测模型 -- 而是要介绍下如何使用TensorFlow。所以，我们这里会从一个很简单的数学模型开始，它叫做Soft

更新时间：2024-05-20 02:09

机器学习有哪些常用算法

导语

通过文章《什么是机器学习》我们大概知晓了机器学习，那么机器学习里面究竟有多少经典的算法呢？本文简要介绍一下机器学习中的常用算法。这部分介绍的重点是这些方法内涵的思想，数学与实践细节不会在这讨论。

回归算法

在大部分机器学习课程中，回归算法都是介绍的第一个算法。原因有两个：一.回归算法比较简单，介绍它可以让人平滑地从统计学迁移到机器学习中。二.回归算法是后面若干强大算法的基石，如果不理解回归算法，无法学习那些强大的算法。回归算法有两个重要的子类：即 线性回归 和 逻辑回归 。

线性回归就是我们前面说过的房价求解问题

更新时间：2024-05-20 02:09

什么是机器学习

导语

本文介绍了机器学习的相关内容。

先从一个故事讲起

机器学习这个词是让人疑惑的，首先它是英文名称Machine Learning(简称ML)的直译，在计算界Machine一般指计算机。这个名字使用了拟人的手法，说明了这门技术是让机器“学习”的技术。但是计算机是死的，怎么可能像人类一样“学习”呢？

传统上如果我们想让计算机工作，我们给它一串指令，然后它遵照这个指令一步步执行下去。有因有果，非常明确。但这样的方式在机器学习中行不通。机器学习根本不接受你输入的指令，相反，它接受你输入的数据! 也就是说，机器学习是一种让计算机利用数据而不是指令来进行各种工作的方法。

更新时间：2024-05-20 02:09

ML系列——贝叶斯机器学习基础（离散数据）

https://bigquant.com/experimentshare/2a2e6ae0e7a845b09c69d677b4d61f2c

更新时间：2024-05-20 02:09

利用机器学习对冲风险

https://bigquant.com/experimentshare/d50ee96c36f84af6ad990409294db4cb

更新时间：2024-05-20 02:09

第一个Python程序

导语

Python作为一门最热门的语言，现在已经成为数据分析、编程门投资、机器学习的主流语言。

Python是什么？

Python是一种计算机程序设计语言。你可能已经听说过很流行的编程语言，比如非常学的C语言，非常流行的Java语言等等，适合初级的基本的JavaScript语言。

那Python是一种什么语言？

首先，我们学一下编程语言的基础知识。用任何编程语言来开发程序，都是为了让计算机干活，比如下载一个MP3，写一个文档等等，而计算机干活的CPU只认识机器指令，所以，尽管不同的编程语言千差万别，最终都可以“翻译”成CPU可以用机器指令。而不同的编程

更新时间：2024-05-20 02:09

深度学习简介

导语

从AlphaGo到AlphaStar，深度学习的强大逐步展现给世人。那么，什么是深度学习呢？本文将简要介绍深度学习的框架以及流程。

从单层感知器开始

深度学习是机器学习研究中的一个新的领域，其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，它模仿人脑的机制来解释数据，例如图像，声音和文本。

如何使用计算机建立人脑的神经网络呢？下面介绍的感知器算法很好的模拟了人脑神经网络中的神经元。

人通过收集触觉、味觉、嗅觉、视觉与听觉来得到对外界事物的认识。计算机将人收集到的这些信息设定为输入（在下图中体现为$x_1、x_2...x_n$），通过某个函数（在下图体现为$\

更新时间：2024-05-20 02:09

机器学习模型可解释的重要及必要性

导语

不管你是管理自己的资金还是客户资金，只要你在做资产管理，每一步的投资决策都意义重大，做技术分析或基本面分析的朋友很清楚地知道每一个决策的细节，但是通过机器学习、深度学习建模的朋友可能就会很苦恼，因为直接产出决策信号的模型可能是个黑盒子，很难明白为什么模型会产出某一个信号，甚至很多保守的私募基金把模型的可解释性放入了事前风控。其实，模型的可解释性是很容易做到的，难点在于研究员是否对模型有深入的思考和理解。