可能是由于以下原因之一:
推荐的腾讯云相关产品和产品介绍链接地址:
编辑部 大家期待已久的R语言版块终于和你们见面了。本期是我们R语言编辑部Chen 编辑的文章。希望大家有所收获! 1、引言 构建量化策略,首先需要找到具有所谓alpha的特征量,将这些特征量输入到数学模型学习出买入或者卖出信号,然后根据一定的出场规则出场。数学模型各种各样,有诸如线性回归、logistic回归的线性模型; 也有诸如神经网络、支持向量机等非线性模型。数学模型的目的是尽可能的将具有alpha的特征量准确的翻译成买入或者是卖出信号。相同的特征量,不同的模型,其翻译的精度是不一样的,所谓翻译精
用于R语言的多层感知器(MLP)和极限学习机(ELM)进行时间序列预测。请注意,由于神经网络无法利用GPU处理,因此大型网络的训练速度往往很慢。与现有神经网络实现的不同之处在于,R可以自动设计具有合理预测性能的网络。这增加了神经网络的鲁棒性,但也有助于减少训练时间。
Lasso回归模型,是常用线性回归的模型,当模型维度较高时,Lasso算法通过求解稀疏解对模型进行变量选择。Lars算法则提供了一种快速求解该模型的方法。Lars算法的基本原理有许多其他文章可以参考,这里不过多赘述, 这里主要简介如何在R中利用lars算法包求解线性回归问题以及参数的选择方法。
用于R语言的多层感知器(MLP)和极限学习机(ELM)进行时间序列预测。请注意,由于神经网络无法利用GPU处理,因此大型网络的训练速度往往很慢(点击文末“阅读原文”获取完整代码数据)。
本示例说明如何使用长短期记忆(LSTM)网络对序列数据进行分类 。 最近我们被客户要求撰写关于LSTM的研究报告,包括一些图形和统计输出。
算法介绍: kNN (k-Nearest Neighbour) 算法是一种用于分类和回归的非参数的方法,可以用目标点周围所观察到的数据得平均值来预测出目标点 x 的值。本文将会介绍kNN的回归和分类算
时间序列为预测未来数据提供了方法。根据先前的值,时间序列可用于预测经济,天气的趋势。时间序列数据的特定属性意味着通常需要专门的统计方法
今天给大家分享的是谷歌发表的一篇用于点击率预估中消除位置偏差的论文,除考虑位置本身的影响外,还考虑了相邻位置及展示的item的交叉影响,一起来看一下。
本文的目标是使用K-最近邻(K近邻),ARIMA和神经网络模型分析Google股票数据集预测Google的未来股价,然后分析各种模型 ( 点击文末“阅读原文”获取完整代码数据******** ) 。
在R中,可以使用e1071软件包所提供的各种函数来完成基于支持向量机的数据分析与挖掘任务。请在使用相关函数之前,安装并正确引用e1071包。该包中最重要的一个函数就是用来建立支持向量机模型的svm()函数。我们将结合后面的例子来演示它的用法。 下面这个例子中的数据源于1936年费希尔发表的一篇重要论文。彼时他收集了三种鸢尾花(分别标记为setosa、versicolor和virginica)的花萼和花瓣数据。包括花萼的长度和宽度,以及花瓣的长度和宽度。我们将根据这四个特征来建立支持向量机模型从而实现对三种鸢
在R中,可以使用e1071软件包所提供的各种函数来完成基于支持向量机的数据分析与挖掘任务。请在使用相关函数之前,安装并正确引用e1071包。该包中最重要的一个函数就是用来建立支持向量机模型的svm()函数。我们将结合后面的例子来演示它的用法。 下面的实战事例依然选用经典的鸢尾花数据(分别标记为setosa、versicolor和virginica)的花萼和花瓣数据。包括花萼的长度和宽度,以及花瓣的长度和宽度。我们将根据这四个特征来建立支持向量机模型从而实现对三种鸢尾花的分类判别任务。 有关数据可以从data
经常有人问我“要成为数据挖掘工程师或者数据科学家应该读什么书?”类似的问题。下面是一份建议书单,同时也是成为数据科学家的指南,当然,这不包括取得合适大学学位的要求。 在深入探讨之前,数据科学家似乎需要
对于此示例,我将对R中的时间序列进行建模。我将最后24个观察值保留为测试集,并将使用其余的观察值来拟合神经网络。当前有两种类型的神经网络可用,多层感知器;和极限学习机。
预训练的视觉语言BERT的目标是学习结合两种模态的表征。在本文中,作者提出了一种基于跨模态输入消融诊断方法(cross-modal input ablation) 来评估这些模型实际上整合跨模态信息的程度。
译者 | 梁红丽 张蔚敏 编辑 | 明 明 出品 | AI科技大本营 【AI科技大本营导读】近日,李飞飞等提出了一种新的迭代视觉推理框架。该框架超越了目前缺乏推理能力的识别系统。该框架包括两个核心模块:一个局部模块,用空间记忆来存储之前并行更新的认知;一个全局的图推理模块。相比普通的卷积网络( ConvNets ),新的模型性能表现更优越,各类的平均精度在 ADE 上有 8.4% 的绝对提升,在 COCO 上实现了 3.7 % 的绝对提升。分析还表明,该推理框架对当前区域分割方法造成的区域缺失具有很强的适应
译者 | 梁红丽 张蔚敏 编辑 | 明 明 【AI科技大本营导读】近日,李飞飞等提出了一种新的迭代视觉推理框架。该框架超越了目前缺乏推理能力的识别系统。该框架包括两个核心模块:一个局部模块,用空间记忆来存储之前并行更新的认知;一个全局的图推理模块。相比普通的卷积网络( ConvNets ),新的模型性能表现更优越,各类的平均精度在 ADE 上有 8.4% 的绝对提升,在 COCO 上实现了 3.7 % 的绝对提升。分析还表明,该推理框架对当前区域分割方法造成的区域缺失具有很强的适应性。 以下内容来自 I
这篇文章是我入门目标检测接触的第一篇论文,也是我本科毕设的baseline,因此文章中可能有很多看起来很幼稚的问题,感谢师兄当时的耐心!
本文的目标是使用K-最近邻(K近邻),ARIMA和神经网络模型分析Google股票数据集预测Google的未来股价,然后分析各种模型
在本文中,长短期记忆网络——通常称为“LSTM”——是一种特殊的RNN递归神经网络,能够学习长期依赖关系
本文提出了一种算法,可以根据市场波动性在均值回归和趋势跟随策略之间进行切换。研究了两种模型:一种使用历史波动率,另一种使用Garch(1,1)波动率预测。均值回归策略使用RSI(2)建模:RSI(2)时为Long,否则为Short。趋势跟踪策略以SMA 50/200交叉建模:当SMA(50)> SMA(200)时为Long,否则为Short。
机器学习模型的应用方法多种多样,不一而足。 例如,在客户流失预测中,当客户呼叫服务时,系统中便可以查找到一个静态统计值,但对于特定事件来说,系统则可以获得一些额外值来重新运行模型。
LSTM 网络是一种循环神经网络 (RNN),它通过循环时间步长和更新网络状态来处理输入数据。网络状态包含在所有先前时间步长中记住的信息。您可以使用 LSTM 网络使用先前的时间步长作为输入来预测时间序列或序列的后续值。要训练 LSTM 网络进行时间序列预测,请训练具有序列输出的回归 LSTM 网络,其中响应(目标)是训练序列,其值偏移了一个时间步长。换句话说,在输入序列的每个时间步,LSTM 网络学习预测下一个时间步的值。
1、输入数据的空间信息丢失。这里指的是RGB通道间的数据具有关联性,但是将其展开为1维向量输入全连接神经网络时,这些信息会丢失。并且像素点之间的空间关系也会丢失。
经常有人问我“要成为数据挖掘工程师或者数据科学家应该读什么书?”类似的问题。下面是一份建议书单,同时也是成为数据科学家的指南,当然,这不包括取得合适大学学位的要求。 在深入探讨之前,数据科学家似乎需要掌握许多技巧,如:统计学、编程、数据库、演讲技巧、数据清理与变换知识。 理想情况下,你需要具备以下技能: 了解统计学与数据预处理知识。 理解统计陷阱。你必须明白在统计分析过程中偏差与常见错误都将影响统计分析人员。 了解几个机器学习与统计技术的工作原理。 时间序列分析。 编程技巧 (R, Java, Pyth
无人驾驶汽车最早可以追溯到1989年。神经网络已经存在很长时间了,那么近年来引发人工智能和深度学习热潮的原因是什么呢?(点击文末“阅读原文”获取完整代码数据)
时间序列为预测未来数据提供了方法。根据先前的值,时间序列可用于预测经济,天气的趋势。时间序列数据的特定属性意味着通常需要专门的统计方法 ( 点击文末“阅读原文”获取完整代码数据 ) 。
当评估模型的质量时,能够准确测量其预测误差至关重要。然而,测量误差的技术常常会给出严重误导的结果。因为可能导致会过拟合,就是模型可以非常好地拟合训练数据,但是对于在模型训练中未使用的新数据预测结果不太好。这里是准确测量模型预测误差的方法的概述。
每当你发现一个与时间对应的趋势时,你就会看到一个时间序列。研究金融市场表现和天气预报的事实上的选择,时间序列是最普遍的分析技术之一,因为它与时间有着不可分割的关系 - 我们总是有兴趣预测未来。
本文的目标是使用各种预测模型预测Google的未来股价,然后分析各种模型。Google股票数据集是使用R中的Quantmod软件包从Yahoo Finance获得的。
微软在可解释机器学习项目 InterpretML 的 GitHub 页面上这样写到。很显然,他们相信 InterpretML 会是打开机器学习黑箱的钥匙。
时间序列预测问题是预测建模问题中的一种困难类型(点击文末“阅读原文”获取完整代码数据)。
这部分是用指数平滑法做的时间序列的R语言实现,建议先看看指数平滑算法。 用指数平滑做预测 简单指数平滑(Simple Exponential Smoothing) 对可用加性模型描述的,非周期性的时间序列数据,可用简单指数平滑来做短期的预测。指数平滑是根据平滑常熟α来做的,α取值在0-1的区间上,α越小越接近0,就表示做预测时对近期观测所取的比重较大。 说明:指数平滑算法的原理就是利用历史观测数据对未来做预测,α的取值决定着对近期和远期观测数据所取的权重。详细的可以去了解该算法。 下面是伦敦1813年到19
时间序列为预测未来数据提供了方法。根据先前的值,时间序列可用于预测经济,天气的趋势。时间序列数据的特定属性意味着通常需要专门的统计方法。
前言:KNN算法以一种“物以类聚”为思想的方法,它不同于前面提到的回归算法,没有损失函数,通过判断预测值离的远近来预测结果。主要分为KNN算法和KD-Tree来说明 KNN 算法原理 1.从训练集合中获取K个离待预测样本距离最近的样本数据; 2.根据获取得到的K个样本数据来预测当前待预测样本的目标属性值。 3.KNN在做回归和分类的主要区别在于最后做预测的时侯的决策方式不同。KNN在分类预测时,一般采用多数表决法;而在做回归预测时,一般采用平均值法。 KNN三要素 1.K值的选择:对于K值的选择,一
时间序列预测是机器学习的一个重要领域。说它重要是因为有很多预测问题都涉及时间成分。然而,虽然时间成分补充了额外的信息,但与其他预测任务相比,时间序列问题更难以处理。
Jordana S. Wynn等人在Journal of Experimental Psychology:General杂志发文,采用眼动方法研究了先验知识对年轻人和老年人主动视觉和记忆的影响。
作者: Adrian Rosebrock 机器之心编译 目标检测技术作为计算机视觉的重要方向,被广泛应用于自动驾驶汽车、智能摄像头、人脸识别及大量有价值的应用上。这些系统除了可以对图像中的每个目标进行识别、分类以外,它们还可以通过在该目标周围绘制适当大小的边界框来对其进行定位。本文作者从图像识别与目标检测的区别开始,进一步简单介绍了目标检测的基本模块与实现方法。本文是目标检测的一般指南,它并没有详细介绍主流的目标检测算法,这些算法读者可参考从 RCNN 到 SSD,这应该是最全的一份目标检测算法盘点
SVM 支持向量机 原理就不赘述了,相关文章可以看这里 支持向量机(SVM)用于上证指数的预测 支持向量机(SVM)入门详解(续)与python实现 支持向量机SVM入门详解:那些你需要消化的知识 SVM是一种十分优秀的分类算法,使用SVM也能给股票进行一定程度上的预测。 核心 因为是分类算法,因此不像ARIMA一样预测的是时序。分类就要有东西可分,因此将当日涨记为1,跌记为0,作为分类的依据。使用历史数据作为训练数据。 处理数据: 股票历史数据来源于yahoo_finance api,获取其中Op
最近时间序列预测预测领域的最新进展受到了各个领域(包括文本、图像和语音)成功开发基础模型的影响,例如文本(如ChatGPT)、文本到图像(如Midjourney)和文本到语音(如Eleven Labs)。这些模型的广泛采用导致了像TimeGPT[1]这样的模型的出现,这些模型利用了类似于它们在文本、图像和语音方面获得成功的方法和架构。
什么是K近邻? K近邻一种非参数学习的算法,可以用在分类问题上,也可以用在回归问题上。 什么是非参数学习? 一般而言,机器学习算法都有相应的参数要学习,比如线性回归模型中的权重参数和偏置参数,SVM
【视频】Copula算法原理和R语言股市收益率相依性可视化分析 R语言时间序列GARCH模型分析股市波动率 【视频】量化交易陷阱和R语言改进股票配对交易策略分析中国股市投资组合 使用R语言对S&P500股票指数进行ARIMA + GARCH交易策略 R语言量化交易RSI策略:使用支持向量机SVM R语言资产配置: 季度战术资产配置策略研究 R语言动量交易策略分析调整后的数据 TMA三均线股票期货高频交易策略的R语言实现 R语言时间序列:ARIMA / GARCH模型的交易策略在外汇市场预测应用 R语言基于Garch波动率预测的区制转移交易策略 r语言多均线股票价格量化策略回测 使用R语言对S&P500股票指数进行ARIMA + GARCH交易策略 Python基于粒子群优化的投资组合优化研究 R语言Fama-French三因子模型实际应用:优化投资组合 R语言动量和马科维茨Markowitz投资组合(Portfolio)模型实现 Python计算股票投资组合的风险价值(VaR) R语言Markowitz马克维茨投资组合理论分析和可视化 R语言中的广义线性模型(GLM)和广义相加模型(GAM):多元(平滑)回归分PYTHON用RNN神经网络LSTM优化EMD经验模态分解交易策略分析股票价格MACD R语言深度学习:用keras神经网络回归模型预测时间序列数据 【视频】CNN(卷积神经网络)模型以及R语言实现回归数据分析 Python TensorFlow循环神经网络RNN-LSTM神经网络预测股票市场价格时间序列和MSE评估准确性 数据分享|PYTHON用KERAS的LSTM神经网络进行时间序列预测天然气价格例子 Python对商店数据进行lstm和xgboost销售量时间序列建模预测分析 Matlab用深度学习长短期记忆(LSTM)神经网络对文本数据进行分类 RNN循环神经网络 、LSTM长短期记忆网络实现时间序列长期利率预测 结合新冠疫情COVID-19股票价格预测:ARIMA,KNN和神经网络时间序列分析 深度学习:Keras使用神经网络进行简单文本分类分析新闻组数据 用PyTorch机器学习神经网络分类预测银行客户流失模型 PYTHON用LSTM长短期记忆神经网络的参数优化方法预测时间序列洗发水销售数据 Python用Keras神经网络序列模型回归拟合预测、准确度检查和结果可视化 Python用LSTM长短期记忆神经网络对不稳定降雨量时间序列进行预测分析 R语言中的神经网络预测时间序列:多层感知器(MLP)和极限学习机(ELM)数据分析报告 R语言深度学习:用keras神经网络回归模型预测时间序列数据 Matlab用深度学习长短期记忆(LSTM)神经网络对文本数据进行分类 R语言KERAS深度学习CNN卷积神经网络分类识别手写数字图像数据(MNIST) MATLAB中用BP神经网络预测人体脂肪百分比数据 Python中用PyTorch机器学习神经网络分类预测银行客户流失模型 R语言实现CNN(卷积神经网络)模型进行回归数据分析 SAS使用鸢尾花(iris)数据集训练人工神经网络(ANN)模型 【视频】R语言实现CNN(卷积神经网络)模型进行回归数据分析 Python使用神经网络进行简单文本分类 R语言用神经网络改进Nelson-Siegel模型拟合收益率曲线分析 R语言基于递归神经网络RNN的温度时间序列预测 R语言神经网络模型预测车辆数量时间序列 R语言中的BP神经网络模型分析学生成绩 matlab使用长短期记忆(LSTM)神经网络对序列数据进行分类 R语言实现拟合神经网络预测和结果可视化 用R语言实现神经网络预测股票实例 使用PYTHON中KERAS的LSTM递归神经网络进行时间序列预测 python用于NLP的seq2seq模型实例:用Keras实现神经网络机器翻译 用于NLP的Python:使用Keras的多标签文本LSTM神经网络分类
在时间序列分析中,我们经常通过对过去的理解来预测未来。为了使这个过程成功,我们必须彻底了解我们的时间序列,找到这个时间序列中包含的信息。
AI 时代,DevOps 与 AI 共价结合。AI 由业务需求驱动,提高软件质量,而 DevOps 则从整体提升系统功能。DevOps 团队可以使用 AI 来进行测试、开发、监控、增强和系统发布。AI 能够有效地增强 DevOps 驱动流程,从开发人员的业务实用性和支持的角度来看,评估 AI 在 DevOps 中的重要性是十分必要的。
本文通过 SQL Server Analysis Services数据挖掘的分析模块,帮助客户对一个职业、地区、餐饮消费水平的数据挖掘,并用可视化分析图表显示数据
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云