深度神经网络DNN、RNN、RCNN及多种机器学习金融交易策略研究|附...
并结合深度神经网络(DNN)、循环神经网络(RNN)、循环卷积神经网络(RCNN)以及决策树、SVM、回归等多种机器学习方法在金融交易中的深入探索的实例代码和数据,不仅为金融交易提供了新的思路,而且有望构建出更高效、更智能的交易策略。
从“选择困难症”说起:如何让决策树替你做选择?
最大深度(MaxDepth):限制决策树的深度,以避免树过深导致过拟合。最小样本分裂数(MinSamplesSplit):如果一个节点中的样本数少于这个值,则停止分裂。最小叶子节点样本数(MinSamplesLeaf):确保每个叶子节点包含足够多的样本,以避免分裂后产生过于小的叶子节点。信息增益阈值(InformationGainThreshold):如果...
深入浅出:可视化理解揭示决策树与梯度提升背后的数学原理
现在决策树的叶子节点最大深度为1,所以只有根节点和两个叶子节点。这棵新树的决策边界如下#Listing11plt.figure(figsize=(6,6))plot_boundary(X,y,tree_clf1,lims=[-1,5,-1,5])plt.axvline(x=1.8,color="black",linestyle="--",label="Actualboundary")plt.text(0,-0.3,...
Opera赴美上市 比特大陆IDG资本一并参与私募配售
2018年1月,Opera推出了独立应用OperaNewsapp,通过对庞大用户群的学习,不断完善和优化AI平台,提升包括自然语言处理、计算机视觉、图像理解、机器学习等各种技术,利用推荐引擎中的决策树算法和深度神经网络技术为每个用户做个性化内容推荐。昆仑万维集团董事长、Opera董事长兼首席执行官周亚辉此前曾表示:“OperaNews在...
地球上最会赚钱的人,打败巴菲特
当定性投资者亏钱时,他们会重新审视决策,以弄清楚哪里出了问题。当定量投资者亏钱时,他们会重新审视他们的决策过程。2、概率转向早在20世纪70年代末和80年代初,人工智能和机器学习就发生了一场革命。一般的方法是避免硬性和快速规则的复杂决策树,并用贝叶斯判断来处理问题。
用负责任的人工智能来催生新质生产力
模型设计上,针对简单模型,采用决策树等自身较为透明清晰的架构,针对复杂的深度学习模型,尝试用代理模型提供模型解释,进一步帮助用户理解输入的特征是如何影响模型决策的;垂直应用部署时,利用可解释性增强工具提高模型透明度,并提供决策过程的详细记录和解释(www.e993.com)2024年9月18日。使用相关方法计算每个特征对结果的贡献度;模型效果评估时,亟须建立...
人工智能领域最重要的50个专业术语(中英文对照)
20.决策树DecisionTrees-决策树是一个预测模型;它通过一系列问题来预测对象的标签或数值,类似于流程图的结构。21.随机森林RandomForests-随机森林由多个决策树组成,用于提高分类和回归任务的准确率。22.支持向量机SupportVectorMachines(SVM)...
人工智能最擅长什么:稳定世界原则
我和同事与英格兰银行的专家一起开发了一款快速节俭决策树,它在预测银行破产方面可以匹敌甚至优于复杂方法(图2.1,右侧)。树的第一个问题是每家银行的财务杠杆率(大致为银行资本与其总资产的比率)是多少,并放在第一位,因为在区分倒闭的银行和幸存的银行方面,比率表现得最好。
股市新概念普及:人工智能、GPU、TMT、低空经济、人形机器人
AI服务器可以作为算力基础设施之一,为深度学习、高性能计算、搜索引擎、游戏等行业提供强大的支持。它可以承载智慧计算中AI计算的核心任务,满足AI大模型对算力的需求。此外,AI服务器还可以使用多种模型架构,如神经网络、决策树、支持向量机等,进行复杂的AI模型计算。因此,AI服务器在人工智能领域具有广泛的应用前景...
Nature:重磅进展!打破领域瓶颈,解决电池百年难题!
1.决策树1.1决策树的原理1.2决策树分类2.集成学习方法2.1集成学习原理2.2随机森林2.3Bosting方法3.朴素贝叶斯概率3.1原理解析3.2模型应用4.支持向量机4.1分类原理4.2核函数实操内容1.决策树的实现和应用2.随机森林的实现和应用3.朴素贝叶斯的实现和应用...