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文章/答案/技术大牛

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王的机器

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小孩都看得懂的 GAN

机器学习深度学习人工智能神经网络 python

本文是「小孩都看得懂」系列的第十八篇，本系列的特点是内容不长，碎片时间完全可以看完，但我背后付出的心血却不少。喜欢就好！

2021-11-19

4500

Python 机器学习视频课 - 1. Scikit-Learn 上

api 机器学习神经网络深度学习人工智能

本节开始一个全新的系列，是整套 Python 第四阶段 (最后一阶段) 的课。我把整套知识体系分成四个模块：

2021-07-29

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FMM 大战 LMM - SOFR 企稳 Part I

注：该系列基于 Lyashenko A. 和 Mercurio F. 的论文 Looking Forward to Backward-Looking Rates。他俩在论文中提出了更为通用的 Forward Market Model (FMM)，它可以同时处理后顾型的 RFR 复合利率和前瞻型的 IBOR。两名作者也因此被评选了 Quant of the Year 2020，他们都认为 FMM 才是定价 RFR 期权的正确模型，而且只需在现有的 LMM 方法上改进一点，并不需要过多的额外开发人力。

2020-02-19

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『为金融数据打标签』「2. 元标签方法」

机器学习神经网络深度学习人工智能

在〖三隔栏方法〗一贴里，我们已经解决了第一个问题，即根据止损止盈来给数据打标签。本帖则关注第二个问题，即如果下单，该下多少。

2019-12-25

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盘一盘 Python 系列特别篇 - Sklearn (0.22)

scikit-learn 机器学习神经网络深度学习人工智能

在〖机器学习之 Sklearn〗一贴中，我们已经介绍过 Sklearn，它全称是 Scikit-learn，是基于 Python 语言的机器学习工具。

2019-12-25

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小孩都看得懂的循环神经网络

神经网络机器学习深度学习人工智能

神经网络其实就是一堆参数，我们用矩阵来表示这些参数好不好？具体公式见下图，大家来用矩阵乘以向量来验证一下上面两组联系。

2019-10-08

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盘一盘 Python 系列 10 - Keras (上)

编程算法 keras scikit-learn 机器学习深度学习

Keras 是一个高级的 (high-level) 深度学习框架，作者是 François Chollet。Keras 可以以两种方法运行：

2019-08-27

1.7K0

『金融数据结构』「3. 基于事件采样」

数据处理机器学习 python 神经网络深度学习

在上贴〖从 Tick 到 Bar〗里，我们已经会从「异质」的 tick 数据采样出「同质」的 bar 数据。当数据太多时，传统 (非深度) 机器学习算法的表现会有上限，如下图的红线所示。

2019-08-05

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解读吴恩达新书的全球第一帖 (中)

吴恩达 (之后称大神) 在 2018 年 5 月 23 日北京时间早上 6 点 15 分将《Machine Learning Yearning》一书更新到第 32 章 (总共有 55 章)。

2019-07-08

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盘一盘 Python 系列 8 - Sklearn

机器学习神经网络深度学习人工智能监督学习

Sklearn (全称 Scikit-Learn) 是基于 Python 语言的机器学习工具。它建立在 NumPy, SciPy, Pandas 和 Matplotlib 之上，里面的 API 的设计非常好，所有对象的接口简单，很适合新手上路。

2019-07-05

1.7K0

盘一盘 Python 系列 6 - Seaborn

编程算法数据结构机器学习神经网络深度学习

Seaborn 是基于 matplotlib 开发的高阶 Python 数据可视图库，用于绘制优雅、美观的统计图形。

2019-07-05

1.5K0

王的机器带你学 MIT 深度学习导论课

卷积神经网络神经网络机器学习强化学习人工智能

深度学习并不是和机器学习并列的一个科目，而且用神经网络模型来处理机器学习里的有监督学习、无监督学习和强化学习这些子类 (注意这些红蓝绿颜色对应的名词)，如下图所示 (我书中还多提到了「深度半监督学习」和「深度迁移学习」)：

2019-07-05

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年度宽客 (2000 - 2019)

https 网络安全机器学习神经网络深度学习

前几天看到了 Quant of the Year 2019 颁布的新闻，回想从 2015 年开始自学机器学习时就没关注这个了，因为这个奖项通常都是 Q-quant (即在风险中性测度下玩转的 quant) 所拿，而我开始对机器学习感兴趣，已经向 P-quant 靠拢了。关于 P-quant 和 Q-quant 的区别可参照我之前写的这个帖子。但今天这个奖项是颁给一个渣打银行 (SCB) 的数据分析执行董事，他用 P-quant 的机器学习方法来解决银行实际的问题。心血来潮把从 2000 年到 2019 年的这 20 年的新闻读了，论文也从 Risk 网站上下载了。(Risk 网站下载这些论文需注册会员，因此有些论文上有水印不让传播，为了尊重知识产权，我只在公众号后台分享那些没打水印的论文，望理解)

2019-07-05

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极度梯度提升之玩转借贷俱乐部

机器学习腾讯云测试服务编程算法

在《决策树之玩转借贷俱乐部》和《集成树之玩转借贷俱乐部》两贴中，斯蒂文用决策树，随机森林和提升树预测了借贷俱乐部里面的贷款的良恶性。老板最近听说了极度梯度提升 (XGBoost)，而且知道几乎每个参加 Kaggle 比赛的人都会用它。老板想让斯蒂文精通它，并且用来预测借贷俱乐部 (Lending Club) 的贷款的良恶性。

2019-07-05

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量化投资精品书籍

机器学习神经网络深度学习人工智能 python

这本书真心好，作者就是极度追求技术把机器学习方法和量化投资结合起来。光是看里面如何打标签 (labelling), 采样 (sampling) 和分析回测危险 (danger of backtesting) 就物超所值。此外再看看有 Peter Carr, Fabozzi, Rebonato 这些如雷贯耳的大牛给这本书背书就可知其分量了。

2019-07-05

1.5K0

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