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Optiver波动率预测大赛系列解读二:LightGBM模型及特征工程

量化投资与机器学习微信公众号,是业内垂直于量化投资、对冲基金、Fintech、人工智能、大数据等领域的主流自媒体。公众号拥有来自公募、私募、券商、期货、银行、保险、高校等行业20W+关注者,连续2年被腾讯云+社区评选为“年度最佳作者”。 前言 Optiver波动率预测大赛于上个月27号截止提交,比赛终于告一段落,等待着明年1月份的最终比赛结果。Kaggle上,由财大气粗的对冲基金大佬主办的金融交易类预测大赛,总能吸引大量的人气。在过去3个月的比赛中,也诞生了很多优秀的开源代码,各路神仙应用各种模型算法,在竞争激烈的榜单你追我赶。 关于这个比赛,网络上陆陆续续也有很多参赛经验的分享。但为了充分吸收大神们的精髓,公众号还是决定从0到1解读各种不同类型的开源比赛代码,方便小伙伴们学习归纳,并应用到实际研究中去。本系列大概安排内容如下:

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Greenplum 实时数据仓库实践(10)——集成机器学习库MADlib

MADlib是一个基于SQL的数据库内置的开源机器学习库,具有良好的并行度和可扩展性,有高度的预测精准度。MADlib最初由Pivotal公司与伯克利大学合作开发,提供了多种数据转换、数据探索、概率统计、数据挖掘和机器学习方法,使用它能够简易地对结构化数据进行分析和学习,以满足各行各业的应用需求。用户可以非常方便地将MADlib加载到数据库中,从而扩展数据库的分析功能。2015年7月MADlib成为Apache软件基金会的孵化器项目,经过两年的发展,于2017年8月毕业成为Apache顶级项目。最新的MADlib 1.18.0可以与PostgreSQL、Greenplum和HAWQ等数据库系统无缝集成。Greenplum MADlib扩展提供了在Greenplum数据库中进行机器学习和深度学习工作的能力。

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领券