小奈良

最近一个在国外学习的朋友做家庭经济学方面的研究，想用一些美国的PSID（The Panel Study of Income Dynamics），即收入动态面板调查数据库下载...

最近有朋友咨询我一些关于量化交易的问题，想让我给予一些指导。我之前没接触过该领域，因此我也去网上查了查资料，也算入入门。作为一个新手，我对于量化交易的理解大概就像机器学习一...

题记：春节临近，也懒得写一些深度的技术性文章来分享给大家，最近看了一些东西，感觉很有意思，且对大家很有启发，现share给大家。本人将主要内容提炼出来，并加上个人观点，供大...

1. ElasticNet回归与岭回归、Lasso回归 ElasticNet回归也叫弹性网络回归，是岭回归和Lasso回归的组合，而说起Lasso回归和岭回归，就不得不说起...

表示如何选择一种结合策略将个体学习器集合起来，形成强学习器，针对的是不同个体学习器的训练结果，我如何集成起来，获得最优结果。主要分为两大类：Boosting和Bagging...

1. K-Means聚类原理 K-means算法是很典型的基于距离的聚类算法，采用距离作为相似性的评价指标，即认为两个对象的距离越近，其相似度就越大。其基本思想是：以空间中...

支持向量机（Support Vector Machine，常简称为SVM）是一种监督式学习的方法，可广泛地应用于统计分类以及回归分析。它是将向量映射到一个更高维的空间里，在...

朴素贝叶斯算法是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法，朴素贝叶斯之所以有朴素两个字，就是因为它把问题简化了，假设所有特征参数均相互独立。比如，如果水果呈红色，圆形，直...

从数据来看，'10/8/00'之类的数，最左边的数表示月份，中间的数表示日，最后的数表示年度。 实际上我们在分析时并不需要人的出生日期，而是需要年龄，不同的年龄阶段会有不同...

上述两种方法都是对弱学习器的结果做平均或者投票，相对比较简单，但是可能学习误差较大，于是就有了学习法这种方法。对于学习法，代表方法是stacking，当使用堆叠stacki...

简单来说，特征选择就是在你使用机器学习算法之前，通过相关处理来选择与你的预测变量或者输出结果，最有用或最相关的那些特征。它是特征工程的一部分，在机器学习中，我们通常会面临非...

在Python的数据可视化库中，采用matplotlib绘制相关图形时，若不加任何设定，一般的x-y坐标轴是不带箭头且是一个封闭的矩形。我们以Sigmoid函数的绘制，给大...

在线性回归算法求解中，常用的是最小二乘法与梯度下降法，其中梯度下降法是最小二乘法求解方法的优化，但这并不说明梯度下降法好于最小二乘法，实际应用过程中，二者各有特点，需结合实...

集成学习算法，通俗地讲就是：三个臭皮匠，顶个诸葛亮，这在很多地方都有人提过。举个例子，比如你想第一本书，但是你不知道这本书怎么样，值不值得读，那么你可以通过打听，听取周围人...