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RSS订阅原创 Golang: 对float64 类型的变量进行原子加法操作
高并发环境下对一个 float64 类型的变量进行原子加法操作的场景。例如，在统计、计数器、累加器等需要高精度浮点数计算的场景中。
2025-02-06 12:01:00
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原创 golang - context.Context：Goroutine数据传输和管理
golang Goroutine 并发管理 - context.Context：
2025-01-10 14:58:01
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原创 Golang 并发之 Goroutine
Goroutine 可以并发执行,意味着可以同时执行多个 Goroutine。Go 运行时会自动管理 Goroutine 的调度和执行。Goroutine 是 Go 编程语言中的一个重要概念。它是 Go 语言实现并发的基础,可以简单地理解为 Go 语言中的。每个 Goroutine 都有自己的栈空间、程序计数器和其他必要的运行时数据结构。Goroutine 之间是相互独立的。Goroutine 的创建和切换都非常快速,只需要几微秒。这与操作系统级别的线程相比要快得多。
2025-01-10 14:45:26
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原创 降维算法之PCA（PrincipalComponent Analysis，主成分分析)
如果一个变量增大时另一个变量减小，那么它们的协方差就是负的 对于你的数据，协方差矩阵可以帮助你理解特征之间的关系。降维是指在保留数据特征的前提下，以少量的变量表示有许多变量的数据，这有助于降低多变量数据分析的复杂度。如果我们使用针对每个主成分计算出的特征值除以特征值的总和，就能够以百分比来表示主成分的重要度，这个比例叫作贡献率，它表示每个主成分对数据的解释能力。而 B 是对变量之间没有相关性的数据进行 PCA的结果，从图中可以看出，各个主成分的贡献率 几乎相同。PCA 是一种用于减少数据中的变量的算法。
2025-01-05 18:34:43
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原创 库兹涅茨周期
库兹涅茨周期认为，在经济发展的早期阶段，社会经济的不平等程度会随着经济增长而增加。库兹涅茨周期的关键观点是，社会经济的不平等程度在经济发展的过程中会出现一个倒U型的变化曲线。成熟阶段：在经济发展的成熟阶段，收入和财富的不平等程度达到一个相对平衡的状态，社会经济的不平等程度开始减少。发展阶段：随着经济的发展，更多的人参与到经济活动中，经济增长更加广泛，收入和财富开始向更多的人群分配。初始阶段：在经济的初始阶段，经济增长主要由少数富裕的人或地区主导，导致收入和财富的不平等程度增加。
2023-10-25 11:51:26
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原创 初识分类问题
分类的目的就是找到这条线，用一条线将图中白色的点和黑色的点分开，只要找到这条线，就可以根据点在线的哪一边来判断图像是横向还是纵向的了。将图像数据转换为坐标： 白色的点是纵向图像，黑色的点是横向图像。根据尺寸把图像分类为纵向图像和横向图像，是二分类问题。
2023-06-12 11:33:49
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原创 随机梯度下降法
梯度下降法更新1次参数的时间，随机梯度下降法可以更新n次。此外，随机梯度下降法由于训练数据是随机选择的，更新参数时使用的又是选择数据时的梯度，所以不容易陷入目标函数的局部最优解。这是介于最速下降法和随机梯度下降法之间的方法，不管是随机梯度下降法还是小批量梯度下降法，我们都必须考虑学习率η。当然，可以随机选择1个训练数据的做法，也肯定有随机选择m个训练数据来更新参数的做法。这个表达式中的k就是被随机选中的数据索引。比如以下形状的函数，最优解取决于初始值的选取。设随机选择m个训练数据的索引的集合为K,
2023-05-30 18:18:44
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原创 多变量-＞多重回归
同样，求参数θ0, ···, θ3，也是分别求目标函数对θ0, ···, θ3的偏微分。之前的案例是根据广告费来预测点击量，但是，实际中要解决的很多问题是变量超过2个的复杂问题，也就是说，会有多个自变量X。举个例子：决定点击量的除了广告费之外，还有广告的展示位置和广告版面的大小等多个要素。像这样包含了多个变量的回归称为。
2023-05-30 17:48:39
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原创 多项式回归
可以看出，即使增加参数，比如有θ3、θ4等，依然可以用同样的方法求出它们的更新表达式。在上一个案例中，使用了一次函数来拟合了广告费与点击量的关系，但如图，用曲线来拟合数据点或许更好。像这样增加函数中多项式的次数，然后再使用函数的分析方法被称为。
2023-05-30 14:17:19
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原创 回归问题里的数学
投入的广告费越多，广告的点击量就越高，进而带来访问数的增加，不过点击量经常变化，投入同样的广告费未必能带来同样的点击量。根据广告费和实际点击量的对应关系数据，可以将两个变量用下面的图展示出来。如上图，如果花了200日元的广告费，广告的点击量大概是500次左右。这就是机器学习，从数据中进行学习，然后给出预测值。
2023-05-30 11:49:26
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原创 机器学习算法
回归是处理连续数据时使用的方法，如时间序列数据。股价就是时间序列数据的一个例子，身高和体重本身就是连续的数据，假如记录下每天的身高和体重，那么得到的数据就是类似于股价的时间序列数据了。从这样的数据中学习它的趋势，求出“明天的股价会变为多少”“今后的趋势会怎样”的方法就是回归算法。当然了，股价的变动不只受过去股价的影响，所以光靠这个信息并不能很好地预测出来。
2023-05-29 16:08:07
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原创 机器学习概述
无论是过去还是现在，计算机都特别擅长处理重复的任务。所以计算机能够比人类更高效地读取大量的数据、学习数据的特征并从中找出数据的模式。这样的任务也被称为机器学习或者模式识别。
2023-05-29 15:34:30
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原创 [LightGBM] [Warning] Stopped training because there are no more leaves that meet the split requireme
lightgbm
2023-05-23 16:53:17
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原创 使用LightGBM模型的特征重要性
总之,gbm.feature_importance()返回每个特征的相对重要性评分,评分的计算依赖于整体的训练过程,方法有gain和weight之分,官方推荐使用weight方法。所以特征重要性的 Evaluation 主要依赖于整体的训练过程,而不是某一次训练的结果。它返回的是每个特征的相对重要性评分。特征重要性分析可以帮助我们理解模型,发现并去除不相关的特征,提高训练的速度和效果。小的特征重要性评分值代表当前特征对该模型的贡献较小,可以考虑去除。将所有特征的评分进行标准化,得出各特征的相对重要性排名。
2023-05-05 16:07:50
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转载 数据的向量表示、降维问题及PCA算法
内容来源：http://blog.codinglabs.org/articles/pca-tutorial.html在数据挖掘或机器学习工作中，数据常被表示为向量。比如，某个淘宝店2012年全年的流量及交易情况可以看成一组记录的集合，其中每一天的数据是一条记录，格式如下：(日期, 浏览量, 访客数, 下单数, 成交数, 成交金额)其中“日期”是一个记录标志而非度量值，而数据挖掘关心的大多是度量值，因此如果我们忽略日期这个字段后，我们得到一组记录，每条记录可以被表示为一个五维向量，其中一条看起
2020-05-31 20:16:39
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转载 python中copy()和deepcopy()
参考文章：https://blog.youkuaiyun.com/u010712012/article/details/797541321. python的赋值与存储方式#第一种情况>> a = [1, 2, 3]>>> b = a>>> a = [4, 5, 6] //赋新的值给 a>>> a[4, 5, 6]>...
2020-03-30 19:11:02
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原创 多因子模型 —— 因子正交化处理
Why do this？传统的多因子模型处理共线性的方法，如IC加权、IR加权，ICIR加权等，都以IC值为基础确定各因子在模型中的权重。而IC是当期因子暴露与下一期收益间的相关系数。传统方法的缺陷是：如果因子间存在较强的相关性，通过上述加权方式，最终会导致因子对于某种风格的因子重复暴露。使得整个组合的表现严重偏向于该因子，削弱其他因子的效果。具体来说，当因子表现好时，组合会获得更高的...
2020-03-29 16:32:42
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原创 多因子选股模型 —— 因子间相关性检验和等权因子法
1. import package and download datafrom atrader import *import numpy as npimport pandas as pdimport matplotlib.pyplot as pltimport mathimport statsmodels.api as smimport datetime as dtimpor...
2020-03-28 17:16:02
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原创 多因子选股模型 —— 因子历史收益率（因子与股票收益率回归后的收益率）加权法
1. import package and download datafrom atrader import *import numpy as npimport pandas as pdimport matplotlib.pyplot as pltimport mathimport statsmodels.api as smimport datetime as dtimpor...
2020-03-28 16:50:01
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