python 量化,获取量化模型之一的线性回归——量化 05

deflinear_regression_dfcf(years_list,symbol,table_name=None):获取线性回归期望值和残差标准差。参数有3个,分别是线性回归的年份列表、代码和数据来源对代码增加市场,第3个为非必要参数需要修改的代码调取函数,需要对代码进行相应的修改data=linear_regression_dfcf([7,3,1],"000001"):...

时间序列的平稳性|方差|拟合|差分_网易订阅

H1:时间序列不是平稳的,因为有一个单位根(如果p值≤0.05)statsmodels.tsa.stattools库中的kpss方法,我们需要使用参数regression='ct'来指定检验的零假设是数据是趋势平稳的。fromstatsmodels.tsa.stattoolsimportkpssresult=kpss(df["example"].values,regression="ct")如果我们不能拒绝KPSS检验的...

中/美/欧/日四大药典溶液颜色检查规范 --参考与比较

1.introduction介绍nephelometryandturbidimetryareanalyticaltechniquesthatarebasedontheprinciplesoflight-scatteringphenomena.lightscatteringisthephysicalphenomenoninwhichabeamoflightchangesitsdirectionofpropagation(knownasdeflection)asaresultofinteractionwithsu...

TiDB v5.1 体验:我用 TiDB 训练了一个机器学习模型

我们这次成功使用纯SQL在TiDB中训练了一个Softmaxlogisticregressionmodel,主要利用了TiDBv5.1版本的RecursiveCTE功能。在测试的过程中,我们发现了目前TiDB的RecursiveCTE不允许存在subquery和aggregatefunction,我们简单修改了TiDB的代码,绕过了这个限制,最终成功训练出了一个模型,并在...

机器学习:理解逻辑回归及二分类、多分类代码实践

fromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.preprocessingimportStandardScalerfromsklearn.linear_modelimportLogisticRegressionfromsklearn.metricsimportaccuracy_score,classification_report,plot_confusion_matrix#准备数据X=df.drop('test_result',axis=1)y=df['test_result'...

中台技术解析之微服务架构下的测试实践

afterEach(function(){cy.saveResult(this.currentTest,testOwner);if(this.currentTest.state==='failed'){Cypress.runner.stop();}});});通过使用Cypress进行端到端测试,我们实现了以下目标:替换消耗性第三方工具(如Selenium),大大减少了准备和运行端到端测试用例所需的时间;...

用13句话告诉你查理芒格的投资智慧

1.Mimickingtheherdinvitesregressiontothemean.跟随羊群只会让你更接近平均收益。芒格告诉我们,在投资中随大流,那么只能获得平均的回报。但是逆大流,又总是极其困难的。2.I'veneverbeenabletopredictaccurately.Idon'tmakemoneypredictingaccurately.Wejusttendtogetintogoodbus...

语义分割领域开山之作:Google提出用神经网络搜索实现语义分割

5、语义分割是一种广义上的图像分类(对图像的每个像素进行分类),和图像分类在搜索空间有很多相似之处,但是目标检测需要RegionProposal,Bounding-BoxRegression等,增加搜索空间的难度,NAS在目标检测领域可能还需要很长一段路要走。以上仅为个人阅读MnasNet论文后的理解,总结和一些思考,观点难免偏差,望读者以...

Selenium 自动化的 5 大 Cucumber 最佳实践|应用程序|regression...

As[auser]Iwantto[performsomeaction]for[achievingaresult]那么利用以上两点,让我们开始写一个Feature:功能:登录操作场景:作为现有用户,我想成功登录。有了这个,您需要记下下面列出的要点:首先,建议您使功能文件独立于其他功能。这意味着尝试使每个功能特定于单个功能。

用python解决简单的水果分类问题

6print('AccuracyofLogisticregressionclassifierontestset:{:.2f}'7.format(logreg.score(X_test,y_test)))训练集中逻辑回归分类器的精确度:0.70测试集中逻辑回归分类器的精确度:0.40决策树1fromsklearn.treeimportDecisionTreeClassifier...