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。...本文站在数据科学家的角度（同样只有很少的金融知识），让数据自己说话，应用线性回归和机器学习方法估计了1993-2019年17个欧洲国家股票的每月公允价值，并研究了相应错误定价信号的收益可预测性，即股票基于模型的公允价值与其实际市场价值之间的差异...第三，我们遵循BG，根据相应的错误定价信号将股票分为五个五分位。表1 Panel A展示了错误定价信号的时间序列平均值和五分位数投资组合的选定公司特征。...第四，我们计算价值加权和行业调整的每月投资组合回报，并进行时间序列分析，以研究错误定价信号和随后一个月的回报之间的关系。...为了分析在控制了ML(和其他变量)后LR是否被定价，即测量LR错误定价信号的边际效应，我们进行了Fama和MacBeth（1973）横断面回归。我们包含了与BG相同的控制集，并严格遵循其变量定义。
http://blog.csdn.net/u011239443/article/details/78126591 《基于机器学习的企业定价算法研究》 冯 平，宣慧玉，高宝俊 (西安交通大学管理学院...．陕西西安710049) 论文阅读笔记 ASPEN中企定价的机理是： 在定价过程中，企业首先要根据叫个因素判断自己当前所处的市场状态，再采取相应的对策。...通过对三种对策概率值的调整，企业实现了定价的渐进学习。...企业定价的自动学习算法的具体思路是：首先，企业要分析四种变化倾向(trends)： (1)最近本企业产品价格是上升了还是下降了； (2)销售量是上升了还是下降了； (3)利润是上升了还是下降了...这样，企业就完成了·次学习过程。然后企业进入下一轮的定价决策。
一、实验题目 机器学习在车险定价中的应用 二、实验设置 1. 操作系统： Windows 11 Home 2.
Mercari是日本最大的社区购物应用程序，其深知一个问题，就是想给卖家提供定价建议非常困难。因为卖家可以在Mercari的市场上放置任何东西。...LightGBM 在微软的DMTK项目的保护伞下，LightGBM是一个使用基于树的学习算法的梯度增强框架。...它被设计成分布式和高效的，具有以下优点: 更快的训练速度和更高的效率 降低内存使用 更好的精度 并行和GPU学习支持 能够处理大规模数据 因此，我们对该工具进行尝试。
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为什么要使用工具 机器学习工具使得应用机器学习更快，更简单，更有趣。 更快：好工具可以自动化应用机器学习过程中的每一步。这意味着，从提出创意到得到结果的时间大大缩短。...如果不使用这些工具，你将会花费大部分时间来构建你自己的工具，而没将时间集中在获取结果上。 有目的地选择工具 你不希望为学习、使用机器学习工具而学习、使用机器学习工具。必须有目的地使用工具。...机器学习工具可以让你在机器学习项目中交付结果。当你试图决定是否要学习新工具或是新功能的时候，问自己这么一个问题： 这些工具如何帮助我在机器学习项目中交付结果？...那么如何区分好的机器学习工具与强大机器学习工具之间的区别呢？ 直观的界面：强大的机器学习工具在应用机器学习过程的子任务上提供直观的界面。在任务的界面中有良好的映射以及适应性。...参考文章： 25个Java机器学习工具&库 最好的Python机器学习库 本地机器学习工具 VS 远程机器学习工具 比较机器学习工具最后一个方法是这个工具是本地工具还是远程工具。
丰富的机器学习工具 当谈到训练计算机在没有明确编程的情况下采取行动时，存在大量来自机器学习领域的工具。学术界和行业专业人士使用这些工具在MRI扫描中构建从语音识别到癌症检测的多种应用。...机器学习工具总览 我已经将两个机器学习子领域Deep和Shallow Learning区分开来，这已成为过去几年中的一个重要分支。...浅层学习方法仍然广泛应用于自然语言处理，脑计算机接口和信息检索等领域。 机器学习包和库的详细比较 此表还包含有关使用GPU的特定工具支持的信息。...GPU接口已经成为机器学习工具的一个重要特性，因为它可以加速大规模矩阵运算。这对深度学习方法的重要性是显而易见的。...最后，附上一些关于学术界和工业界对这些工具的不同使用的补充说明。通过搜索机器学习出版物，演示文稿和分布式代码收集了哪些信息。
汤普森抽样选择了多臂强盗问题（有时称为K或N臂强盗问题）上解决勘探开发的行动，以最大限度地提高性能和不断学习，获取新的信息以改进未来的性能。...其结果是一种动态定价算法，该算法结合了领域知识，具有较强的理论性能保证和良好的数值性能结果。 有趣的是，汤普森抽样在不考虑领域知识的情况下，表现却不佳。...行业应用提高了收入 所提出的动态定价算法具有很强的灵活性，适用于航空公司、互联网广告等多种行业的在线零售。...这项刚刚被《运筹学》杂志接受的新研究，是Simchi-Levi开展的一项大型研究项目的一部分，该项目将机器学习和随机优化结合起来，以提高收入、利润率和市场份额。...本研究报告中开发的算法已在诸如日常做市商Groupon，美国在线闪销零售商Rue La La，拉丁美洲大型在线零售商B2W Digital以及大型酿酒公司实施， Simchi-Levi和他的团队在各个零售渠道优化了公司的促销和定价
算法及工具 说明 编程语言：Python 机器环境：Windows 参考书籍：《Python机器学习实践指南》《机器学习实战》 为什么使用Python 1.Python具有清晰的语法结构,简单易上手。...人工智能、数据挖掘、机器学习、深度学习 人工智能（Artifical Intelligence, AI）是计算机科学的一个子领域，创造于 20 世纪 60 年代，它涉及到解决对人类而言简单却对计算机很难的任务...），即通过程序积累经验，但机器学习是另一门学科，并不从属于数据挖掘，二者相辅相成； 深度学习（Deep Learning）是机器学习的一个子集，就是用复杂、庞大的神经网络进行机器学习。...机器学习是一种实现人工智能的方法，深度学习是一种实现机器学习的技术。...3.把复杂的概念通俗化，不要架空算法 下期 机器学习（一）：机器学习基础 机器学习系列： 家明将与大家一起学习机器学习，借助于网上的教程与书籍指导，家明总结，与大家一起进步，共同应对AI时代。
Python机器学习库非常多，而且大多数开源，主要有： 1. scikit-learn scikit-learn 是一个基于SciPy和Numpy的开源机器学习模块，包括分类、回归、聚类系列算法，主要算法有...Shogun Shogun是一个开源的大规模机器学习工具箱。...，它的目标是为机器学习任务提供灵活、易应、强大的机器学习算法。...PyML PyML是一个Python机器学习工具包， 为各分类和回归方法提供灵活的架构。它主要提供特征选择、模型选择、组合分类器、分类评估等功能。...Milk Milk是Python的一个机器学习工具箱，其重点是提供监督分类法与几种有效的分类分析：SVMs(基于libsvm)，K-NN，随机森林经济和决策树。它还可以进行特征选择。
在Kubernetes日渐成为各大基础架构环境都要支持的公用工具时，其应用也逐渐在各个领域发酵，而该工具能调度庞大规模容器集群的能力，也相当适合与机器学习、大数据等应用场景结合。...而近日，由Google自家推出的Kubernetes机器学习工具包Kubeflow终于发布了0.1版。...而新发布的0.1版，除了上述核心功能外，也开始扩大支持周边的开源机器学习生态系统工具。...另外一款工具则是开源机器学习部署平台Seldon Core，让机器学习模型可以部署于Kubernetes上运行。...而Seldon Core的目标，要让数据科学家可以用任何工具包、程序语言创建机器学习模型。
之前见好多学长学姐做分享的时候，PPT上有很多比较好看的模型图，我在网上看到许多绘图工具。今天在网上找见了个我想要的绘图工具，这个画图模板需要科学上网才能进行访问。...NN-SVG 这个工具可以非常方便的画出各种类型的图。以平铺网络结构展示，用二维的方式，适合查看每一层featuremap的大小和通道数目。...有FCNN style、LeNet style、AlexNet style三种模型，下面是链接：http://alexlenail.me/NN-SVG/ 绘图工具还有很多，如：PlotNeutralNet...还有一个是我这次推荐的，这是下面是使用这个工具的一些模型图，看着确实挺高大上的。 爱斯达克国家圣诞节宫颈卡卡卡坎坎坷坷呃呃呃呃呃哦哦哦哦哦啊啊啊啊啊 公众号回复“绘图”可以获取下载地址。
scikit-learn 的优点和不足 优点： 易于学习和使用：scikit-learn 的 API 设计简单，容易上手。 丰富的算法和工具：提供了大量的经典机器学习算法和工具。...随着社区的成长和生态系统的完善，JAX 有潜力成为机器学习领域中更加重要的工具之一。...它是一个端到端的机器学习和模型管理工具，可以指数级加速实验周期并提高生产效率。与其他开源机器学习库相比，PyCaret 是一种替代的低代码库，能够用少量代码执行复杂的机器学习任务。...总体而言，TFLite 是一个强大且灵活的工具，适合于需要在移动或嵌入式设备上部署机器学习模型的场景。...陈天奇对于推动机器学习工具和框架的发展做出了巨大贡献，包括但不限于他在 XGBoost 项目上的工作。
如今，随着人工智能时代的到来，Python迅速成为了机器学习，深度学习的必备语言，流行的机器学习库，sklearn，完全是基于Python开发的API，深度学习库tensorflow也是对Python的支持最好...这样看来，作为开发者的我们除了要学习机器学习，深度学习的一些理论和算法的同时，还得去学各种语言，真的看起来很辛苦，有时候好不容易学会一门语言后，它已经又被新的语言迭代掉了。...这种工具可用来存储和处理大型矩阵，比Python自身的嵌套列表（nested list structure)结构要高效的多（该结构也可以用来表示矩阵（matrix））。...包括： 一个强大的N维数组对象Array； 比较成熟的（广播）函数库； 用于整合C/C++和Fortran代码的工具包； 实用的线性代数、傅里叶变换和随机数生成函数。...linalg' import numpy.linalg as la '求逆矩阵' x2inv = la.inv(x2) 及其他... ---- 交流思想，注重分析，看重过程，包含但不限于：经典算法，机器学习
本列表总结了25个Java机器学习工具&库： 1. Weka集成了数据挖掘工作的机器学习算法。这些算法可以直接应用于一个数据集上或者你可以自己编写代码来调用。...它包括一系列的机器学习算法（分类、回归、聚类、异常检测、概念漂移检测和推荐系统）和评估工具。关联了WEKA项目，MOA也是用Java编写的，其扩展性更强。...此外，MEKA基于WEKA的机器学习工具包。 4....Mallet是一个基于Java的面向文本文件的机器学习工具包。Mallet支持分类算法，如最大熵、朴素贝叶斯和决策树分类。 7....Stanford Classifier是一个机器学习工具，它可以将数据项归置到一个类别。一个概率分类器，比如这个，它可以对一个数据项给出类分配的概率分布。该软件是最大熵分类器的一个Java实现。
机器学习中的模型合并（model combination）可以通过合并多个模型达到提升性能与稳定性的目的。...在绝大部分的机器学习/数据挖掘竞赛中（比如Kaggle），最终获胜的方案都是多个模型的合成体。...除此之外，模型合并也常被用于减少数据和模型中的随机性，提高模型的稳定性，详情可以参考：「大部分机器学习算法具有随机性，只需多次实验求平均值即可吗？」...为了方便大家对机器学习模型进行合并，我最近开发了一个新的Python工具库「combo」，起这个名字是因为combo代表“点套餐” ，与我们的目的不谋而合 :) combo有以下特点： 包括多种合并方法...Research (JMLR)上，以吸引更多的用户关注 :) 总结来看，combo或许会成为一款流行的机器学习模型合并工具库。
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