多空分歧

最新推荐文章于 2024-08-05 13:58:34 发布
转载 最新推荐文章于 2024-08-05 13:58:34 发布 · 1.7k 阅读 · 0

本文探讨了股市中多空分歧的概念，即买方看涨而卖方看跌的情况，揭示了市场参与者对于股票未来走势的不同预期。
多空分岐是指买卖双方意见相左，对大盘认为应向上，但对方却认为应向下。对一只股票买方认为能上涨，而对方却认为一定会大跌。 
【机器学习】西瓜书集成学习的误差-分歧分解公式推导
Vincent Lai的博客
12-23 2603
前言 原文中，根据公式（8.28）写出了集成的“分歧”定义为： A‾(h∣x)=∑i=1Twi(hi(x)−H(x))2\overline A(h|x) = \sum\limits_{i=1}^{T}w_i(h_i(x)-H(x))^2A(h∣x)=i=1∑T​wi​(hi​(x)−H(x))2 结果在公式（8.31）突然变成，将分歧和误差联系上了，看得我非常懵逼 A‾(h∣x)=∑i=1TwiE...
【一起啃书】《机器学习》第八章 集成学习
要像蜗牛一样一步一步往上爬！
05-27 1794
是个体学习器的平均分歧。Boosting是一种可将弱学习器提升为强学习器的算法：先从初始训练集训练出一个基学习器，再根据基学习器的表现对训练样本的分布进行调整，使得先前基学习器做错的训练样本在后续受到更多关注，然后基于调整后的样本分布来训练下一个基学习器；在一般经验中，如果把好坏不等的个体学习器掺到一起，那么通常结果会是比最坏的要好一些，比最好的要坏一些，要获得好的集成，个体学习器应“好而不同”，即个体学习器要有一定的“准确性”，并且要有“多样性”，也就意味着学习器间具有差异，如下所示。
机器学习第八章——集成学习
qq_67725022的博客
08-05 1370
考虑一个简单的例子:在二分类任务中,假定三个分类器在三个测试样本上的表现如下图所示,其中√表示分类正确,×表示分类错误,集成学习的结果通过投票法(voting)产生，即“少数服从多数”．。：只包含同种类型的个体学习器，“基学习器”(base learner),相应的学习算法称为“基学习算法”(base learning algorithm)。，然后基于调整后的样本分布来训练下一个基学习器;的工作机制类似:先从初始训练集训练出一个基学习器,再根据基学习器的表现对训练样本分布进行调整,使得先前基学习器。
机器学习入门学习笔记（七）集成学习
chengdong996的博客
08-07 3951
集成学习 (ensemble learning) 通过构建并结合多个学习器来完成学习任务，有时也被称为多分类器系统 (multi-classifer system) 、基于委员会的学习 (committee-based learning) 等。 一、集成学习的结构 图 8.1 显示出集成学习的一般结构：先产生一组“个体学习器” (individual learner)，再用某种策略将它们结合起来。 个体学习器：通常由一个现有的学习算法从训练数据产生。例如 C4.5决策树算法、BP神经网络算法等。 同质集成
吴恩达机器学习笔记4-误差分析
zic234gh9的博客
08-11 547
推荐的方法： 1. 开始一个简单的算法，然后快速实现，在交叉验证集上进行验证 2. 画出学习曲线，尝试不同的方案 3. 误差分析，手动检查算法错误的例子，看看是否存在系统性错误 最好有一种数值化评估算法的方法，以便分析算法的优劣 偏斜类：数据中一个类别的量远比另一个的多，会导致学习器直接全部猜测为数据量大的类 True Positive:预测为正实际为正 True Negative:...
石化行业周报：油价小幅反弹，多空分歧依然较大.pdf
08-22
标题中提到的“油价小幅反弹，多空分歧依然较大”是周报的核心内容，它反映了国际石油市场的最新动态。描述中提到的内容围绕这一主题，详细分析了导致油价变动的多种因素，并对未来油价走势的预测提供了行业分析和...
橡胶：多空分歧加剧 胶价窄幅整理.pdf
12-26
橡胶：多空分歧加剧 胶价窄幅整理.pdf
橡胶：多空分歧加剧 沪胶振荡整理.pdf
02-21
橡胶：多空分歧加剧 沪胶振荡整理.pdf
橡胶：多空分歧加剧 沪胶振荡收低.pdf
02-21
橡胶：多空分歧加剧 沪胶振荡收低.pdf
橡胶：多空分歧加剧 沪胶先扬后抑.pdf
02-21
橡胶：多空分歧加剧 沪胶先扬后抑.pdf
【机器学习－西瓜书】八、集成学习：结合策略；多样性；总结
人工智能技术学习与分享
09-06 6186
推荐阅读： 总结；绝对多数投票法；误差-分歧分解8.4 结合策略关键词： 平均法；投票法；学习法;硬投票；软投票一开始就说到，集成学习有两个关键，第一，个体学习器；第二，结合策略。对于个体学习器，通常分串行（boosting）和并行（bagging）的方法构建。有了一组学习器，如何把它们结合起来使用呢？这就设计到结合策略，通常有：简单平均法；投票法；学习法。8.4.1 平均法 对于数值输出（回归
机器学习——误差
兔清风的博客
09-16 1972
误差原因 在模型预测中，模型可能出现的误差来自两个主要来源，即：因模型无法表示基本数据的复杂度而造成的偏差（bias），或者因模型对训练它所用的有限数据过度敏感而造成的方差（variance）。 偏差造成的误差 - 精度和欠拟合 如前所述，如果模型具有足够的数据，但因不够复杂而无法捕捉基本关系，则会出现偏差。这样一来，模型一直会系统地错误表示数据，从而导致
机器学习专业名词中英文对照
热门推荐
I am what i am
09-29 3万+
部分转自知乎 部分转自AI人工智能专业词汇集 部分转自百度文库 可参考链接：机器之心otheractivation 激活值 activation function 激活函数 additive noise 加性噪声 autoencoder 自编码器 Auto
集成学习三结合策略及(平均、投票、stacking）与多样性
loveitlovelife的博客
03-02 1万+
集成学习一Boosting http://blog.youkuaiyun.com/loveitlovelife/article/details/79392187 集成学习二Bagging与Random Forest http://blog.youkuaiyun.com/loveitlovelife/article/details/79397739 结合策略 优点： 1.提高泛化性能 2.降低进入局部最小点的...
集成学习小结
HelloWorld
10-14 2420
![这里写图片描述](http://img.blog.youkuaiyun.com/20171014163033446?watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQvdTAxNDU5MzU3MA==/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70/gravity/SouthEast)![这里写图片描述]
机器学习 第八章 集成学习
Avery123123的博客
05-30 441
机器学习 第八章 集成学习机器学习 第八章 集成学习 机器学习 第八章 集成学习
《西瓜书》笔记08：集成学习
鸟恋旧林的博客
08-01 3142
1. 个体与集成集成学习（ensemble learning）通过构建多个个体学习器并结合起来完成学习任务。要获得好的集成，个体学习器应该“好而不同”，要有一定的“准确性”，即学习器不能太坏，并且要有多样性，之间具有差异。互为补充，才可提升效果。集成学习研究核心：如何产生并结合个体学习器。根据个体学习器的生成方式，集成学习大致分为两类： {个体学习器间有强依赖，必须串行生成的序列化方法。代表：Ad
《机器学习》阅读心得——八、集成学习
TaoismShi的专栏
08-16 3127
1 个体与集成 2 Boosting 3 Bagging与随机森林 31 Bagging 32 随机森林 4 结合策略 41 平均法 42 投票法 43 学习法 5 多样性 51 误差-分歧分解 52 多样性度量 53 多样性增强8.1 个体与集成  集成学习通过构建并结合多个学习器来完成学习任务，有时也被称为多分类器系统。                         图8.1 集
041.（10.23）集成学习之学习策略与多样性
Ray的博客
10-26 852
常见学习策略 回归问题 平均法 加权平均 由于数据中样本不充分或噪声的影响，学出的权重有可能不靠谱，这时该方法未必优于普通平均法。 分类问题 绝对多数投票法 标记过半，则预测为该标记。 相对多数投票法 预测为得票最多的标记。若存在得票数目相同的标记，则随机选择一个。 加权投票法 注意，不同类型的输出值不能混用（如基学习器异质），可以看看是否有相应的转换技术。 学习法 当训练数据很多时，可通过另一个学习器进行结合，stacking是其中的代表。这里把用于结合的学习器称为次学习器或
github多次上传项目
最新发布
02-13
如果尝试强行覆盖可能会丢失他人做出的重要改进部分，应该先拉取官方版本再解决分歧之处后再继续推进自己的补丁集。 - **SSH key验证失败** 当采用SSH协议连接而非HTTP(S)，则需事先生成一对密钥并且将其公钥...
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值