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...
本文介绍了利用BP神经网络进行股价预测,通过构建特殊的交易策略在复杂的市场环境中(如黄金和比特币市场)进行投资交易,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...
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
决策树是一种非参数的监督学习算法,可用于分类和回归。它使用类似树的结构来表示决策及其潜在结果。决策树易于理解和解释,并且可以轻松地进行可视化。但是当决策树模型变得过于复杂时,它不能很好地从训练数据中泛化,会导致过拟合。梯度提升是一种集成学习模型,在其中结合许多弱学习器从而得到一个强学习器。这些弱学习...
要不要考博?清华姚班助理教授写了个读博决策树
图1.一棵不完整的读博决策树ILOVEdoingresearch博士的唯一工作和任务就是做科研,没有人会在意你博士期间上课的成绩。如果你并不热爱科研,千万千万不要读博。你可以想象一下在5-6年的时间里每天绝大多数时间都在做你不喜欢的事情有多痛苦。你可能会说“我怎么知道我喜不喜欢科研呢”?首先,如果你之...
决策树与随机森林算法:可视化的决策过程
如上图所示,决策树(DecisionTree)就是一种树形结构的算法,每个节点对应了算法的一个特征(是否会飞等),节点上的每一个分支(会飞、不会飞)对应了特征的不同种类,最后绿色的叶子节点对应了最终决策结果(是否鸟类)。有了这个决策树之后,再有新的数据进来,沿着决策树自上而下的走一圈,就能得到决策结果,而且决策...
极限决策树
极限决策树网格搜索、管道、决策树、支持向量机、Hyperparameter调优、混淆矩阵、ROC曲线,如果你三个月前向我提起这些术语,我绝对不知道你在说什么。然而我刚刚完成了一个项目,使用了所有这些技术、方法和工具。我的大脑已经接受了每天都会被新概念淹没的事实,并期待着能够立即将它们投入使用。
【关注】突破性治疗药物认定的决策树分析
表1政策汇总表如何获得突破性疗法认定?相关决策树解读政策文件规定,在I、期临床试验阶段,通常不晚于亚期临床试验开展前申请突破性治疗,且药审中心对纳入突破性治疗药物程序的药物优先配置资源进行沟通交流,加强指导并促进药物研发(www.e993.com)2024年9月18日。对于纳入突破性治疗药物程序的品种,申请人经评估符合相关条件的,也可以在申请药品...
数据化运营、精准营销10大常用模型
??定义:决策树是一种通过树状图来辅助决策的方法,它通过分析一系列属性(特征)来预测目标变量的值。??应用:在精准营销中,决策树模型可以用于预测用户的购买意向或行为。通过分析用户的历史数据(如浏览记录、购买记录等),决策树模型可以构建出用户行为路径的决策树,从而预测用户在未来是否可能购买某个产品或服务...
品誉咨询——决策思维:管理者的底层逻辑
决策是企业制定战略目标的基础,对企业发展产生重要影响。一个好的决策对于企业的未来发展至关重要,因此管理者应该具备科学的决策思维。科学的决策思维是制定好的决策的重要保障。管理者应该具备严谨的思维、全面的分析和科学的方法,以提高决策的质量和效益。
100种分析思维模型之:随机森林
二、什么是随机森林?随机森林是人工智能领域的一种集成学习方法,其原理是构建多棵决策树,在预测时集成所有决策树投票的结果,从而提高整体预测的准确性和稳定性。随机森林中的每一棵树,都是用随机选择的样本和特征来进行训练,因此称为「随机」。下面是一个简单的随机森林示意图:...
人工智能最擅长什么:稳定世界原则
快速节俭决策树在做决定时,专家通常比新手使用的信息更少,因为他们知道哪些信息是相关的,哪些是可以忽略的。如果某些线索(特征)比其他线索(特征)更重要,那么专家会首先考虑这些线索,并可能仅根据最重要的线索做出决定。我和我的研究团队将这些直觉感知编入简单的算法程序,因其使用的信息更少、速度更快,故称之为“...