“慢行业回归”,看K12在线教育的10年科技变迁
其次,“AI智能学伴”注重学习方式的平等,解决的是学习压力大的痛点。杨临风曾解释,“人机互动课另一个优势在于,学生可以掌握学习的主动权,课程实际进度是根据学生互动的结果进行的,学生是自己学习的第一责任人。”通过采用100%的人机交互学习模式,洋葱学园改变了传统知识浇灌式的“教与学”,交流的过程完全平等...
近期蔬菜价格上涨,到底咋回事?专家:9月上旬或回归预期
对此,有关专家指出,近期蔬菜价格上涨系高温、降雨偏多等多种因素共同作用的结果,9月上旬或回归预期。大多数绿叶菜仍维持在高位价格袁辉告诉记者,近两个月来,蔬菜价格持续走高。“附近居民来买菜,天天都说‘价格涨得离谱’,其实我们也没办法。”袁辉解释,菜店销售的蔬菜来自云南、广东、山东等地,但近期各地高温...
智能数据挖掘:开启现代信息时代的智慧之门
回归分析用于预测数值型变量。通过建立回归模型,可以分析自变量与因变量之间的关系,从而进行预测。线性回归和逻辑回归是最常用的回归分析方法。数据挖掘的应用领域ApplicationAreasofDataMining数据挖掘在各个行业中都有广泛的应用,以下是一些主要的应用领域:1.金融行业1.FinancialIndustry在金融行业,数据挖...
基于因果推断的机器学习方法优化渠道效应估计
我们的目标不是预测销售,而是确定营销渠道对销售的因果效应。这两个目标有本质区别。正如我们将在后面看到的,一些对销售预测非常有效的变量,可能会导致营销渠道对销售的因果效应估计产生偏差。2、估计偏差的来源在构建营销组合模型(MMM)时,准确识别和处理可能导致估计偏差的变量至关重要。本节将详细讨论三种主要的偏差...
债圈大家说(周刊)| 国债交易回归、美联储降息预期增强、转债风波
1)点位水平上:我们认为对于10年国债的合意点位而言,2.2%点位水平很可能是上限,那么下限可能是在2.0%;2)曲线斜率上:我们认为30年和10年国债期限利差的合意区间可能是10-20BP,考虑到目前较高的分位数水平,10年-7年的利差很可能回归正常到0左右,5年-1年可能在20-30BP。
【信达金工于明明团队】全领域深度报告合集
量化选股的是从包括量价数据、基本面数据、文本数据或是另类数据等一系列中提炼出具有预测效果的信息,进而对股票未来收益率进行预测,并基于该预测构建股票组合的过程,其中因子选股模型是量化选股版图中的一个非常重要的组成部分(www.e993.com)2024年10月21日。本文试图从高频分钟线数据入手,挖掘在日内具有高信息增益的因子,在不同的频率(30分钟,...
张夏:当这个观点被认知到,就是下一波牛市的形成,这类核心资产成为...
如果投资者购买类似这样的权重指数,即中国最优秀的上市公司合集,他们将看到预期回报率可能回归到约等于10%的水平。5、新兴产业实际上正经历一场巨大的革命,如果想在传统经济稳定之后寻找具有很大增长潜力的领域,应该围绕人工智能大模型、聚生智能以及相关形态进行探索,这是一个机会。
自回归模型的优缺点及改进方向
5.模型诊断:在深入探究自回归(AR)模型的效能与可信度时,模型诊断环节扮演着至关重要的角色,它不仅仅是对模型建立后的一次简单审查,而是确保模型精准预测与科学解释力的精密校验过程。这一阶段的核心在于运用一系列高级分析工具,尤其是残差分析及诸如自相关函数(ACF)与偏自相关函数(PACF)等诊断利器,来全方位、深层次...
摩根有“红利”,胡迪在好贝塔上的阿尔法挖掘
第一层回归基于全市场股票均适用的共性因素。我们会找到适用于全市场所有公司的共性指标,比如说利润率、杠杆率、利润周期、分析师边际预期的改善、资金持续流入的量价形态,通过把每一个普适性指标做回归,能够解释收益中的很大一部分。第二层回归,我们会做聚类分域,不同行业/主题会有一些内部共同的驱动因素,也是指...
机器学习之K近邻算法基本原理
区别:分类问题的目标是预测离散型变量,即样本的类别标签;而回归问题的目标是预测连续型变量,即样本的具体数值4.k邻近算法的步骤1)距离度量选择一个合适的距离度量函数(如欧氏距离、曼哈顿距离、马氏距离等),用于计算测试样本与每个训练样本之间的差异程度。