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文章 2024-05-29 来自：开发者社区

Python 机器学习算法交易实用指南（四）（5）

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Python 机器学习算法交易实用指南（四）（2）https://developer.aliyun.com/article/1523384 从文本到标记 - NLP 管道在本节中，我们将演示如何使用开源 Python 库spaCy构建 NLP 管道。textacy库构建在spaCy之上，并提供对spaCy属性和附加功能的简便访问。有关以下代码示例、安装说明和额外详细信...

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Python 机器学习算法交易实用指南（四）（1）https://developer.aliyun.com/article/1523382 t-SNE t-分布随机邻域嵌入是由劳伦斯·范德马滕（Laurens van der Maaten）和杰夫·辛顿（Geoff Hinton）于 2010 年开发的获奖算法，用于检测高维数据中的模式。它采用概率、非线性方法来定位位于几个不同但相...

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Python 机器学习算法交易实用指南（四）（1）

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Python 机器学习算法交易实用指南（三）（5）

Python 机器学习算法交易实用指南（三）（4）https://developer.aliyun.com/article/1523357 二阶损失函数近似最重要的算法创新通过使用依赖于二阶导数的近似来降低评估损失函数的成本，类似于牛顿法找到稳定点。因此，在贪婪树扩展过程中评分潜在分割的速度相对于使用完整损失函数更快。正如先前提到的，梯度提升模型是以增量方式训练的，其...

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Python 机器学习算法交易实用指南（四）（3）https://developer.aliyun.com/article/1523385 条件独立性假设使得模型既可行又有理由称其为朴素的假设是，特征在结果条件下是独立的。为了说明，让我们对一个包含三个词Send money now的电子邮件进行分类，这样贝叶斯定理就变成了以下形式：形式上，三个词条件独立的假...

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Python 机器学习算法交易实用指南（三）（3）https://developer.aliyun.com/article/1523356 随机森林决策树不仅因其透明度和可解释性而有用，而且是更强大的集成模型的基本构建模块，它将许多个体树与策略结合起来，以随机变化其设计，以解决前一节讨论的过拟合和高方差问题。集成模型集成学习涉及将多个机器学习模型组合成一个新...

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Python 机器学习算法交易实用指南（三）（2）https://developer.aliyun.com/article/1523355 收敛我们可以随时间和它们的分布可视化样本，以检查结果的质量。下面的图表显示了初始 100 和额外的 100,000 个样本后的后验分布，并说明了收敛意味着多个链识别相同的分布。pm.trace_plot()函数也显示了样本的演变（更多信息请...

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第八章：时间序列模型在上一章中，我们重点关注了适用于横截面数据的线性模型，其中输入数据属于与其旨在解释或预测的输出相同的时间段。在本章中，我们将关注时间序列数据，其中观察值按周期而不同，这也创建了自然的排序。我们的目标是识别数据中的历史模式，并利用这些模式来预测时间序列在未来的行为。在上一章中，我们已经遇到了既有横截面又有时间序列维度的面板数据，并了解了法马-麦克白斯回归如何...

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更新时间 2024-05-31 17:43:00

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分布式计算框架 MaxCompute MaxFrame

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