机器学习

机器学习在金融领域的应用日益广泛，为金融业务的智能化提供了强大动力。它运用算法和模型，自动从海量数据中学习和提取有用信息，无需人工进行复杂编程。在金融风控方面，机器学习技术可帮助银行、保险公司等机构更准确地识别欺诈行为，降低信贷风险。在投资策略上，通过对历史数据的深度学习，机器能预测市场走势，为投资者提供更精准的建议。同时，机器学习还能优化客户服务，例如通过聊天机器人提供24小时在线咨询，或根据客户行为数据提供个性化金融产品推荐。总的来说，机器学习不仅提升了金融业的效率和智能化水平，也在重塑我们的金融生态。

机器学习之“强化学习”

最基本的强化学习建立在马尔可夫决策过程（Markov Decision Process，MDP）上，当模型的动态特征已知时可以按照动态规划（Dynamic Programming，DP）进行迭代求解。

1988 年，时间差分算法（Temporal-Difference Method，TD）被应用于价值函数的迭代计算，它与类似的蒙特卡洛算法（Monte Carlo Method，MC）一样并不需要预先知道动态特征。本质上都被看作是 DP 的近似算法。

1989 年，经典的强化学习算法 Q-学习（Q-learning）被提出，它类似于 DP 中的价值迭代算法，但无需预先知道动态特征。

199

更新时间：2024-05-20 03:20

前言

斯普林格已经向公众发布了数百本关于广泛主题的免费图书。这份名单共有408本书，涵盖了广泛的科学和技术主题。为了节省您的时间，我创建了一个与数据和机器学习领域相关的所有书籍(共65本)的列表。

在这些书中，你会发现那些处理数学方面的领域(代数，统计，和更多) ，随着更高级的书籍深度学习和其他高级主题。您还可以在各种编程语言(如 Python、 R 和 MATLAB 等)中找到一些好书。

书单

更新时间：2024-05-20 03:17

17种机器学习回归算法在金融的应用

回归是一种挖掘因变量和自变量之间关系的技术。它经常出现在机器学习中，主要用于预测建模。在本系列的最后一部分中，我们将范围扩大到涵盖其他类型的回归分析及其在金融中的用途。

线性回归

简单线性回归

简单的线性回归允许我们研究两个连续变量之间的关系——一个自变量和一个因变量。

简单线性回归方程的一般形式如下：

{w:100} 其中 (β_{0}) 是截距，(β_{1}) 是斜率，(ϵ_{i}) 是误差项。在这个等

更新时间：2024-05-20 03:17

Scikit-learn是什么？快速入门教程

Scikit-learn是一个开源的Python库，专为机器学习提供简单和有效的工具。它建立在NumPy、SciPy和Matplotlib库之上，提供了一套广泛的监督和非监督学习算法通过一个一致的接口。Scikit-learn广泛应用于学术和商业环境，特别是在数据挖掘、数据分析和机器学习领域。

Scikit-learn概念

基本概念

Scikit-learn的设计哲学基于以下几点：

**简洁的

更新时间：2024-05-20 03:06

gplearn核心概念

它是一个基于Python的库，旨在通过遗传编程（Genetic Programming, GP）实现机器学习的功能。遗传编程是一种自动化的机器学习方法，通过模拟达尔文的自然选择理论来解决问题。它属于遗传算法的一种，通过选择、交叉（杂交）、变异等操作对程序（个体）进行迭代，以产生更好的解决方案。gplearn主要用于回归和符号回归任务，可以自动生成解决特定问题的数学模型或符号表达式。它的灵感来自于 scikit-learn，可以用于自动化发现数据中的关系，创建复杂的模型或因子。在金融领域，gplearn可以用于因子挖掘，帮助发现影响股票价格

更新时间：2024-05-20 03:04

机器学习中的过拟合

来源：elitedatascience编译：caoxiyang

导语

成千上万的数据科学新手会在不知不觉中犯下一个错误，你知道是什么吗？这个错误可以一手毁掉你的机器学习模型，这并不夸张。我们现在来讨论应用机器学习中最棘手的障碍之一：过拟合（overfitting）。

在本文中，我们将详细介绍过拟合、如何在模型中识别过拟合，以及如何处理过拟合。最后你会学会如何一劳永逸地处理这个棘手的问题。你将读到下面这些内容：

过拟合的例子
信号与噪音
拟合优度
过拟合和欠拟合
如何检查过拟合
如何避免过拟合

过拟合的例子

假设我们想根据

更新时间：2024-05-20 02:27

用线性随机梯度下降-分类算法实现A股股票选股

更新

本文内容对应旧版平台与旧版资源，其内容不再适合最新版平台，请查看新版平台的使用说明

新版量化开发IDE（AIStudio）：

https://bigquant.com/wiki/doc/aistudio-aiide-NzAjgKapzW

新版模版策略：

https://bigquant.com/wiki/doc/demos-ecdRvuM1TU

新版数据平

更新时间：2024-05-20 02:15

机器学习模型可解释的重要及必要性

导语

不管你是管理自己的资金还是客户资金，只要你在做资产管理，每一步的投资决策都意义重大，做技术分析或基本面分析的朋友很清楚地知道每一个决策的细节，但是通过机器学习、深度学习建模的朋友可能就会很苦恼，因为直接产出决策信号的模型可能是个黑盒子，很难明白为什么模型会产出某一个信号，甚至很多保守的私募基金把模型的可解释性放入了事前风控。其实，模型的可解释性是很容易做到的，难点在于研究员是否对模型有深入的思考和理解。

介绍

机器学习领域在过去十年中发生了显著的变化。从一个纯粹的学术和研究领域方向开始，我们已经看到了机器学习在各个领域都有着广泛的应用，如零售，技术，医疗保健，科学等等。

更新时间：2024-05-20 02:09

利用机器学习对冲风险

https://bigquant.com/experimentshare/d50ee96c36f84af6ad990409294db4cb

更新时间：2024-05-20 02:09

第一个Python程序

导语

Python作为一门最热门的语言，现在已经成为数据分析、编程门投资、机器学习的主流语言。

Python是什么？

Python是一种计算机程序设计语言。你可能已经听说过很流行的编程语言，比如非常学的C语言，非常流行的Java语言等等，适合初级的基本的JavaScript语言。

那Python是一种什么语言？

首先，我们学一下编程语言的基础知识。用任何编程语言来开发程序，都是为了让计算机干活，比如下载一个MP3，写一个文档等等，而计算机干活的CPU只认识机器指令，所以，尽管不同的编程语言千差万别，最终都可以“翻译”成CPU可以用机器指令。而不同的编程

更新时间：2024-05-20 02:09

Tensorflow第二讲 - MNIST

概要

当我们开始学习编程的时候，第一件事往往是学习打印"Hello World"。就好比编程入门有Hello World，机器学习入门有MNIST。

MNIST是一个入门级的计算机视觉数据集，它包含各种手写数字图片

它也包含每一张图片对应的标签，告诉我们这个是数字几。比如，上面这四张图片的标签分别是5，0，4，1。

什么是无监督学习？

顾名思义，“无监督”学习发生在没有监督者或老师并且学习者自己学习的情况下。

例如，考虑一个第一次看到并品尝到苹果的孩子。她记录了水果的颜色、质地、味道和气味。下次她看到一个苹果时，她就知道这个苹果和之前的苹果是相似的物体，因为它们具有非常相似的特征。她知道这和橙子很不一样。但是，她仍然不知道它在人类语言中的名称是什么，即“苹果”，因为不知道这个标签。

这种不存在标签（在没有老师的情况下）但学习者仍然可以自己学习模式的学习称为无监督学习。

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更新时间：2024-05-20 02:09

吴恩达课程中文脑图快速上手机器学习

{w:100}{w:100} 吴恩达（1976-，英文名：Andrew Ng），华裔美国人，是斯坦福大学计算机科学系和电子工程系副教授，人工智能实验室主任。吴恩达是人工智能和机器学习领域国际上最权威的学者之一。吴恩达也是在线教育平台Coursera的联合创始人（with Daphne Koller）。