股票有自相关性求推荐
自相关性是指一个系统的输出状态与其先前的状态之间的相关性。在股票市场中，自相关性是指某个股票的价格变化与其过去的价格变化之间的相关性。自相关性可以用来预测股票价格的走势，并为投资者提供有价值的信息。
在股票市场中，自相关性通常用来评估某个股票的风险和收益。一个具有高自相关性的股票可能会带来较高的风险和收益，而一个具有低自相关性的股票可能会带来较低的风险和收益。因此，了解自相关性对于投资者来说非常重要。
在股票市场中，自相关性可以用来评估某个股票的风险和收益。一个具有高自相关性的股票可能会带来较高的风险和收益，而一个具有低自相关性的股票可能会带来较低的风险和收益。因此，了解自相关性对于投资者来说非常重要。
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浏览 1726提问于2018-09-26
2回答
我了解分类和回归树的包装和提升的主要原理。我怀疑的是超参数的优化，特别是树的深度。
第一个问题:为什么我们要用弱学习者来提高(高偏倚)，而我们必须用深木来包装(高方差)？-老实说，我对第二个问题不确定，只是听过一次，却从未见过关于它的任何文献。
第二个问题:为什么以及如何在网格搜索中得到比弱学习者更好的梯度增强结果(同样，弱学习者也比随机森林中的更深的树)？
浏览 0提问于2019-10-15得票数 5
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浏览 1795提问于2022-11-02
3回答
预测中模型的偏差和方差？
、、、
这个话题使我感到困惑。在文献或文章中，当讨论自动学习中的偏差和方差时，特别是在交叉验证中，它们是否指模型中的高偏差(不适当)和高方差(过拟合)？或者它们指的是交叉验证迭代中得到的预测的偏差和方差？如何处理每个案件？
浏览 0提问于2019-06-25得票数 0
3回答
在这种情况下，熵是什么意思？
、、、、
我正在读一篇图像分割论文，其中使用“信号分离”范式来解决这个问题，该范式认为信号(在本例中为图像)由几个信号(图像中的对象)和噪声组成，任务是分离出信号(分割图像)。
该算法的输出是一个矩阵，
它表示将图像分割成M个分量。T是图像中的像素总数，
是源组件(/signal/object) i在像素j处的值
在我正在阅读的论文中，作者希望为
它符合一定的平滑度和熵标准。但是我不能理解在这种情况下熵是什么。
熵的定义如下：
他们说“”
的直方图的柱状图的柱状图相关的概率。
'‘
目标成分是肿瘤，论文写道：“肿瘤相关成分
具有“几乎”常量的值预计具有最低的熵值。
但是，在
浏览 3提问于2016-11-15得票数 9
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最近，我开始学习如何使用sklearn，并且刚刚看到了这个奇怪的结果。
我使用digits数据集在sklearn中尝试不同的模型和估计方法。
当我在数据上测试一个支持向量机模型时，我发现在sklearn中有两个不同的类用于支持向量机分类：SVC和LinearSVC，前者使用一对一的方法，另一个使用一个对rest的方法。
我不知道这会对结果产生什么影响，所以我两次都试了。我做了蒙特卡洛式的估计，我运行了两个模型500次，每次随机将样本分成60%的训练和40%的测试，并在测试集上计算预测的误差。
常规SVC估计器产生下列误差直方图：
📷
而线性SVC估计则产生以下直方图：
📷
为什么会有如此明显的
浏览 0提问于2015-09-02得票数 25
1回答
我目前正在学习线程，并且很难理解线程优先级与策略之间的关系。到目前为止我所知道的是：
线程优先级是指示优先级的整数。这个数字越高，操作系统对线程的优先级就越高。
线程策略确定线程如何在具有共享优先级的进程之间执行。SCHED_RR和SCHED_FIFO是实时策略，除非发出显式的“睡眠”命令，否则会持续执行。因此，程序员在使用这些策略时必须非常小心地编写代码。SCHED_OTHER是一种不实时执行的循环策略.
但是，假设我有以下场景(假设每个线程不使用“休眠”命令)。
Thread 1: priority = 0, policy = SCHED_OTHER
Thread 2: priority
浏览 1提问于2019-11-11得票数 0
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3回答
我将尝试描述我的挑战和操作:我需要计算历史时期的股票价格指数。例如，我将以100只股票为例，计算它们在过去一年中每秒(甚至更少)的聚合平均价格。我需要创建许多不同的指数，像这样，股票是从30,000种不同的工具中动态挑选出来的。
主要考虑的是速度。我需要尽可能快地输出几个月的这种索引。
出于这个原因，我认为传统的RDBMS太慢了，所以我正在寻找一种复杂而原创的解决方案。
这是我的想法，使用NoSql或面向列的方法:将所有股票分配到时间的某种键值对中:价格，所有股票的时间行都匹配。然后使用某种map reduce模式来选择所需的股票，并在逐行读取它们的同时聚合它们的价格。
我想要一些关于我的方法
浏览 2提问于2011-04-24得票数 4
1回答
我建立了两个基于二元分类的logistic回归模型，得到了以下结果：
模型1:
准确度: 67.51%
AUC: 65.21%
模型2:
准确性: 67,99%
AUC: 65 70%
第二个模型是基于附加列(Col_x)创建的。
但是，当我试图使用下面的代码显示相关性时，我得到了结果：(0.16402709962654458, 0.0)
from scipy import stats
stats.pearsonr(data['y'] , data['Col_x'] )
我想知道我是否能考虑到Model2对Model1的改进，即使我有一个p-value = 0.
浏览 0提问于2019-05-03得票数 0
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100% CPU或100% MEM利用率会使linux服务器更加不稳定吗？以至于它崩溃了，需要重新启动。
因为我听说过：
如果将进程限制在CPU的90%，那么就等于白白浪费了10%的计算能力
vs
“请将CPU使用量限制在90%以下，否则系统会变得不稳定”
哪个陈述是真的？linux操作系统不应该处理高利用率的情况吗？
我明白，在客户端机器上，我可能不需要100%的CPU使用率，因为它会减慢登录、cli命令和任何交互操作的速度。但是，在充当工作节点的服务器上，CPU利用率应该是100%还是低于100%？同样的问题也适用于MEM。
浏览 0提问于2020-08-25得票数 2
11回答
我听说过“优先级反转”这句话，指的是操作系统的开发。
什么是优先级反转？
它要解决的问题是什么，它是如何解决它的？
浏览 45提问于2010-11-23得票数 75
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7回答
使用人工智能(AI)预测股票价格
、、、、
给出一组与非常相似的数据，即个人用户输入对各种股票的买入和卖出建议。我想要做的是显示每个建议，我猜测一些如何评级(1-5)，它是否是好的predictor<5> (即。相关系数= 1)的未来股票价格(或每股收益或其他)或一个可怕的预测因素(即。相关系数= -1)或介于两者之间。
每个推荐都被标记到特定的用户，因此可以随着时间的推移进行跟踪。我也可以根据像sp500价格这样的东西来跟踪市场方向(看涨/看跌)。我认为在模型中有意义的组件是：
user
direction (long/short)
market direction
sector of stock
他们的想法是，一些用户在
浏览 0提问于2010-04-22得票数 19
11回答
我将开发实时应用程序，它将接收股票市场数据，并进行一些处理，然后传播到客户端应用程序。我决定在服务器和客户端之间进行计算，服务器将进行基本计算，然后将基本数据发送到客户端，由客户端计算最终变量。
我决定使用C#开发客户端应用程序(仅限图形用户界面)，并使用C++开发将计算最终变量的组件(称为变量计算器)。在c++中开发“变量计算器”的目的是为了模块化。例如，如果我发现变量计算将在客户端花费更多时间，我可以在服务器端使用相同的模块。
此外，我还将使用标准C++开发服务器端。
注:服务器应在一秒内处理一组消息并将其发送给客户端，最大消息数出现在市场开始时的100,000条消息
有什么建议吗？
浏览 2提问于2008-12-29得票数 2
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5回答
如果我们有4个参数X_train，y_train，X_test和y_test，我们如何计算像线性回归这样的机器学习算法的偏差和方差？
我已经搜索了很多，但我没有找到一个代码来解决这个问题。
浏览 1提问于2019-03-21得票数 0
我正在按照AlphaGo早期版本(AlphaGo扇或AlphaGo Lee)的架构实现一个Go播放程序，例如使用策略网络、值网络和蒙特卡罗树搜索(MCTS)。目前，我已经培训了一个像样的策略网络和一个不敏感的价值网络，而且我没有一个快速推出的策略。所谓“不敏感”，我的意思是，价值网络不能判断复杂的情况，除非情况简明扼要，否则只有50%左右的胜率。价值网络能正确判断简明板(无大打出手)。
利用该策略网络和值网络，实现了MCTS算法(树节点的评价仅由值网络完成)。由于价值网络是不准确的，我担心MCTS在MCTS出现之前很容易陷入糟糕的移动中。为了更好地调整MCTS的超参数，以弥补不准确的值网络带来
浏览 0提问于2018-01-27得票数 1
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1回答
我最近开始使用python从事机器学习等相关领域的工作。今天，我正在处理一个数据集，我想在其中应用降维并应用我的模型来评估分数。这个数据集有30个特征。
我从一个简单的算法开始，这是Logistic回归，但在应用我的logistic回归之前，我想做一个PCA。为了确定哪个组件的数量是最好的，我使用了带有逻辑回归的gridsearchCV，只使用了C参数和我选择组件数量的主成分分析。我得到的结果是，我在PCA中使用的组件越多，精度得分就越高。以我的n_components=30为例，我得到了0.81的精度分数。
问题是，我认为PCA用于降维(即处理较少的特征)，它可以帮助提高分数。有什么我不明白
浏览 1提问于2020-10-26得票数 0
1回答
我正在创建一个基本的应用程序来预测日n+1股票的“收盘价”，给出了使用Python和Scikit-learn的股票n的特性。
我的dataframe中的一个示例行看起来如下(2000行)
Open Close High Low Volume
0 537.40 537.10 541.55 530.47 52877.98
类似于这段视频，他使用的是“日期”和“公开价格”。在本例中，日期是功能，开放价格是目标。
在我的示例中，我的数据集中没有“日期”值，而是希望使用Open、High、Low数据作为特性，因为我认为
浏览 0提问于2019-03-03得票数 3
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6回答
在股票市场上工作时，需要计算包括28天平均数、14天平均数等在内的计算指标。
此外，平均每天都需要更新，以包括最近一天的关闭/高/低/量。
现在，通常需要循环数组以找到和、平均值、最大值和最小值。
我认为队列(以动态数组或链接列表的形式或任何其他您可以想到的形式)似乎是基于FIFO的输入/退出方法的完美数据结构。
问题：
与散列相比，队列的效率和可伸缩性如何？
当运行Perl脚本时，队列将不在内存中，因此必须初始化和处理(从CSV文件初始化的值)，我知道这是非常不相关的，但是哪种数据结构最好用于按日计划执行的Perl脚本？
浏览 9提问于2013-02-05得票数 2
3回答
我不得不承认，我从来没有问过，也没有人问过，是否有可能在公共云中建立一个硬件安全模块，我指的是谷歌、亚马逊或Azure。有没有人找到让组织使用他们完全管理的HSM的技术？
在我看来，云和HSM这两个概念从根本上说是不一致的--因为云通常涉及“外包”或将操作硬件的风险转移给云服务提供商。
在Azure和AWS中，在完全管理的HSM方面显然有一个中间地带：
Azure KeyVault：使用Key Vault，您不需要提供、配置、修补和维护HSM和密钥管理软件。在分钟内提供新的金库和密钥(或从您自己的HSM导入密钥)，并集中管理密钥、机密和策略。
AWS CloudHSM：AWS CloudHSM
浏览 0提问于2017-12-01得票数 8
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