机器学习笔记（一）：回归算法

最新推荐文章于 2024-10-13 00:07:57 发布
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本文探讨了目标函数和损失函数的区别与联系，解释了它们在模型优化过程中的作用。目标函数指导模型优化方向，而损失函数衡量预测值与实际值的差距。文中还提到了几种梯度下降方法，包括批量梯度下降(BGD)、随机梯度下降(SGD)和小批量梯度下降(MBGD)。

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目标函数和损失函数是一样的，概念不一样。目标函数是模型优化过程中方向考虑的函数，损失函数是构建好的模型的损失值：预测值和实际值之间的差距的体现函数。

目标函数

批量梯度下降BGD

随机梯度下降SGD

小批量梯度下降法MBGD

 

均值回归入门
JanLEE
06-04 2334
导语：假设“跌下去的迟早要涨上来“，则一支股票的价格低于其均线越多的时候，它回归的可能性就越大，也就越值得买。本文选取偏离度最高的几支股票并进行调仓，意指在价格震荡中博取反弹。 ...
机器学习笔记1：KNN算法
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机器学习笔记1：KNN算法 K近邻法（k-nearest neighbor) 是一种基本的分类与回归法 主要思想：假定给定一个训练数据集，其中实例标签已定（即输入输出都明确），当输入新的实例时，可以根据其最近的k个训练实例的标签，预测新的实例对应的标注信息。 分类问题：对新的实例，根据与之相邻的k个训练实例的类别，通过多数表决等方式进行预测 from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier # 模型训练 k = 5 clf = KNeighborsCl
均值回归策略（一）
虹之间的博客
05-27 1964
资产价格将围绕其历史均值进行波动，当价格偏离其长期平均水平时，价格趋向于回归到其平均水平，价格的偏离程度越大，回归的力度越大。因此，可以通过采取反向交易的方式（即价格偏低时买入，价格偏高时卖出）来获取收益。
量化交易策略 均值回归
zhangzhechun的专栏
02-01 1500
均值回归策略是一种简单但有效的交易策略，但也存在一些局限性，如价格不一定一直回归平均价格等。因此，使用该策略时应该根据市场情况适当调整参数，并与其他技术分析工具结合使用，以最大化收益。均值回归策略是一种量化交易策略，它基于资产价格与其平均价格之间的关系。基本思想是：如果一个资产的价格高于其平均价格，那么有可能回落；如果一个资产的价格低于其平均价格，那么有可能上涨。以上代码实现了均值回归策略的核心功能，不过实际上还需要进一步结合实际市场数据进行交易模拟试验和优化策略参数。
Python股票交易---均值回归
探索人工智能领域
08-30 1147
免责声明：本文提供的信息仅用于教育目的，不应被视为专业投资建议。在做出投资决策时进行自己的研究并谨慎行事非常重要。投资涉及风险，您做出的任何投资决定完全由您自己负责。
量化之一：均值回归策略
qq_40622955的博客
10-13 2583
均值回归（Mean Reversion）是金融市场中一种常见的现象，指的是资产价格在偏离其长期平均值后，最终会回归到该平均值。本文将详细探讨均值回归的理论基础、数学公式以及其在交易策略中的应用。均值回归策略是一种基于统计学原理的交易策略，适用于希望捕捉价格回归趋势的投资者。线时卖出，这样能稍微缓解一下提前出局的问题，这个只对强势的股票有用，但是因为前期下跌导致很难强势。在长期下跌的趋势中，靠正常卖出太困难，加了止损的大多由止损出局，在长期上涨的趋势中又过早的提前出场。是一个预设的阈值，通常取值为2。
Python机器学习笔记：逻辑回归算法详解及应用
本篇学习笔记由赵志勇撰写，主要关注Python中的机器学习算法——逻辑回归（Logistic Regression, LR）。逻辑回归是一种经典的线性分类器，适用于二分类问题。其核心是通过训练样本学习出一个从特征到标签的线性映射...
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07-29
资源下载链接为： ...一、加密算法：SHA、DES、AES、RSA、Base64、MD5 二、机器学习算法：决策树、朴素贝叶斯、K 近邻、K 均值聚类、层次型聚类、基于关联规则...【优快云】Python3 机器学习笔记：常用算法总结 四、经典案例
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