發(fā)簡(jiǎn)信
IP屬地：北京
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一文上手決策樹(shù)：從理論到實(shí)戰(zhàn)一为流、基礎(chǔ)概念 決策樹(shù)是一類(lèi)極為常用的機(jī)器學(xué)習(xí)方法，尤其是在分類(lèi)場(chǎng)景让簿。決策樹(shù)通過(guò)樹(shù)形結(jié)構(gòu)來(lái)遞歸地將樣本分割到不同的葉子結(jié)點(diǎn)中去敬察，并根據(jù)每個(gè)葉子結(jié)點(diǎn)...
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Python可視化：新冠疫情發(fā)展趨勢(shì)繪制【動(dòng)畫(huà)】
最近這幾個(gè)月，新冠疫情牽動(dòng)了全國(guó)乃至全世界人民的心尔当。股市崩盤(pán)莲祸、經(jīng)濟(jì)發(fā)展開(kāi)倒車(chē)都已經(jīng)是小事情了，最令人擔(dān)憂(yōu)的是每天都有許多家庭在面對(duì)令人難以承受的...
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Python量化：評(píng)估投資組合的收益率和風(fēng)險(xiǎn)
不要把所有的雞蛋放在同一個(gè)籃子里，這是投資界中歷久彌新的至理名言锐帜。 為了避免風(fēng)險(xiǎn)藤抡，投資人往往會(huì)將資產(chǎn)分散到不同的金融工具中，比如信托抹估、債券缠黍、基金...
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Python量化教程：量化風(fēng)險(xiǎn)今天，我們將介紹非常重要的一部分：風(fēng)險(xiǎn)的量化药蜻。我們會(huì)從原理以及Python實(shí)戰(zhàn)兩個(gè)角度來(lái)學(xué)習(xí)瓷式。 我們開(kāi)始今天的內(nèi)容。 一语泽、方差 1952年贸典，Ma...
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十分鐘掌握多項(xiàng)式回歸：擬合非線性關(guān)系
之前我們?cè)?jīng)學(xué)習(xí)了簡(jiǎn)單線性回歸模型的推導(dǎo)、sklearn實(shí)戰(zhàn)踱卵，并嘗試從零搭建了一個(gè)簡(jiǎn)單線性回歸的模型工具廊驼。 但是我們遇到的數(shù)據(jù)并不總是線性的，這...
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特征選擇與特征工程特征選擇與特征工程 特征工程是機(jī)器學(xué)習(xí)的第一步惋砂，涉及清理現(xiàn)有數(shù)據(jù)集妒挎、提高信噪比和降低維數(shù)的所有技術(shù)。大多數(shù)算法對(duì)輸入數(shù)據(jù)有很強(qiáng)的假設(shè)西饵，當(dāng)使用原始...
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一天一圖學(xué)Python可視化(2)：讓條形圖更高級(jí)
溫故知新： 在昨天酝掩，我們學(xué)習(xí)了使用seaborn.lmplot()來(lái)繪制回歸圖，用來(lái)表示變量之間的線性關(guān)系眷柔。它主要是在散點(diǎn)圖的基礎(chǔ)上期虾，繪制了一條...
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Python分析上證指數(shù)歷史數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)估值還不夠低……
今天我們的目的并不是完全掌握Python量化分析驯嘱，僅僅是作為入門(mén)引領(lǐng)镶苞，開(kāi)啟一扇新的大門(mén)。在之后的日子里鞠评，我會(huì)不定時(shí)地分享更多關(guān)于時(shí)間序列分析茂蚓、量...
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一天一圖學(xué)Python可視化(1)：線性回歸圖
現(xiàn)代人的時(shí)間越來(lái)越碎片化，因此我們準(zhǔn)備拋棄那種長(zhǎng)篇大論的教程谢澈，希望大家每天花上幾分鐘就可以學(xué)到一個(gè)小竅門(mén)或者某種圖的繪制方法煌贴。只要每天都認(rèn)真看一...