0x00 前言 数据和特征决定了机器学习的上限，而模型和算法只是逼近这个上限而已。由此可见，特征工程在机器学习中占有相当重要的地位。在实际应用当中，可以说特征工程是机器学习成功的关键。...与机器学习中的大多数方法一样，这是建立在简单概念基础之上的复杂方法。 0x02实体和实体集 特征工具的前两个概念的是「实体」和「实体集」。...一个实体就是一张表（或是 Pandas 中的一个 DataFrame（数据框））。一个实体集是一组表以及它们之间的关联。将一个实体集看成另一种 Python 数据结构，并带有自己的方法和属性。...0x03表的关联 考虑两张表之间「关联」的最好方法是类比父子之间的关联。这是一种一对多的关联：每个父亲可以有多个儿子。...2.特征选择 经过各种方法构造特征，我们收获了大量特征，但同时带来了另一个问题：特征太多了。尽管在拟合一个模型之前很难说哪些特征是重要的，但很可能不是所有这些特征都与我们想要训练的模型的任务相关。
根据以上假设，马科维茨确立了证券组合预期收益、风险的计算方法和有效边界理论，建立了资产优化配置的均值－方差模型（允许放空）： 若不允许放空，则为： 随着计算机技术的发展，利用现代统计学和编程语言进行数据分析和投资组合优化变得越来越普遍和容易...R语言作为一种功能强大的数据分析工具，提供了丰富的包和函数来支持马科维茨均值-方差模型的实施和可视化。...其中，均值是表示收益的期望值，方差则是衡量投资组合的风险。 在MV Efficient Portfolio模型中，投资者可以根据自身的风险承受能力和预期收益，选择最优的投资组合。...通过将不同资产在投资组合中的权重调整，可以实现在给定风险范围内最大化投资回报。...尽管如此，MV Efficient Portfolio模型仍然是投资组合构建和管理中的重要工具，为投资者提供了一种系统化的方法来优化投资组合，平衡风险和回报。
根据以上假设，马科维茨确立了证券组合预期收益、风险的计算方法和有效边界理论，建立了资产优化配置的均值－方差模型（允许放空）：若不允许放空，则为：随着计算机技术的发展，利用现代统计学和编程语言进行数据分析和投资组合优化变得越来越普遍和容易...R语言作为一种功能强大的数据分析工具，提供了丰富的包和函数来支持马科维茨均值-方差模型的实施和可视化。...其中，均值是表示收益的期望值，方差则是衡量投资组合的风险。在MV Efficient Portfolio模型中，投资者可以根据自身的风险承受能力和预期收益，选择最优的投资组合。...通过将不同资产在投资组合中的权重调整，可以实现在给定风险范围内最大化投资回报。...尽管如此，MV Efficient Portfolio模型仍然是投资组合构建和管理中的重要工具，为投资者提供了一种系统化的方法来优化投资组合，平衡风险和回报。
机器之心报道 参与：思源 数据分析与机器学习中常需要大量的可视化，因此才能直观了解模型背地里都干了些什么。...相关图（Correllogram） 若有两种变量，且它们的值为离散的，那么二维相关图可以表示两个变量所有可能组合之间的相关性。...当然如果是单变量，那么自身所有可能的组合也可以组成一个相关图： # Import Dataset df = pd.read_csv("https://github.com/selva86/datasets...此外值得注意的是，深度学习，尤其是深度生成模型中的分布极其复杂，它们是不能直接可视化的，我们一般会通过 T-SNE 等降维方法可视化。...树形图是以树的图形表示数据或模型结构，以父层和子层的结构来组织对象，是枚举法的一种表达方式。
那么在机器学习中，能否将多种机器学习算法组合在一起，使计算出来的结果更好呢？这就是集成算法的思想。集成算法是提高算法准确度的有效方法之一，本文将会介绍以下几种算法： 装袋（Bagging）算法。...2 装袋算法 装袋算法是一种提高分类准确率的算法，通过给定组合投票的方式获得最优解。...，这种方法先构造一个预测函数系列，然后以一定的方式将它们组合成一个预测函数。...提升算法也是一种提高任意给定学习算法准确度的方法，它是一种集成算法，主要通过对样本集的操作获得样本子集，然后用弱分类算法在样本子集上训练生成一系列的基分类器。...投票算法是通过创建两个或多个算法模型，利用投票算法将这些算法包装起来，计算各个子模型的平均预测状况。在实际的应用中，可以对每个子模型的预测结果增加权重，以提高算法的准确度。
最后，与树模型、神经网络模型等模型差异度较大，适合进行模型的加权组合，补充模型精度。...变量评估和处理 XGBoost 在建模过程中同时可以得到模型中各个特征的重要程度，可以作为特征重要性的判断标准 LR 模型训练完成后每个特征都有一个权值，权值的大小和正负反映了该特征的重要程度和方向、...通过以上方法可以得到判断出最重要的特征集合，进行可以对这些特征再进行一定的特征工程，实现信息挖掘最大化；同时也能判断出相对影响力极小的特征，需要情况下可以进行清除。...然后可以采用交叉验证和组合搜索的方法来自动得到最优参数，这个过程可能较长，所以这里交叉验证的折数不要太大。...另外折数小除了节约时间以外，同时也因为数据集的不同，避免在最后的结果上造成过拟合 模型融合 一种方法是加权融合， 一种方法是基于rank 融合。
上下都有触发器的另一个好处就是，可以据此判断小球的材料，帮助掌握distance和force.y两个核心变量。...不知道你有没有注意到，Instantiates代码处表示了一个全新的实例，可以在此处设置投篮的力度和距离篮板的距离。...这样，如果我们再次运行，就可以看到红球在每次投篮后都能在球场上热情地跳跃。 ? 随机运动和随机力量的结合创造了一种非常奇妙的东西：数据。...这个.csv文件只有三行，index，distance和force。我在谷歌表格中导入这个文件，创建了带趋势线的散点图，这样就能了解数据的分布情况了。 ? 这些点组合起来可以发现一些规律。...训练和保存模型的方法如下： ? 我们从.csv文件中加载数据创建一些列x和y坐标点，让模型学会服从这些数据，之后，保存！
当我们需要更新此模型或扩展到 5 因素案例时，可以节省时间。 看看 FF website. 数据被打包为 zip 文件，所以需要做的不仅仅是调用 read_csv()。...然而，这些数据已经被转化为字符格式--看看每一列的类别。 map(Gob3s, class) 我们有两个选项可以将这些列强制转换为正确的格式。...如果我们导入不同的 FF 因子集，我们将需要指定不同的列名。 作为一种替代方法，下面的代码块在导入后将列转换为数字，但更通用。它可以应用于其他 FF 因子集合。...Gob3Fars %>% select%>% mutate %>% head 我们还有其他方法可以解决这个问题--一开始，我们就可以将我们的投资组合收益率索引到indexAt = firstof...因此，市场因素在该模型中占主导地位，而其他两个因素的置信区间为零。 ---- 本文摘选《R语言Fama French (FF) 三因子模型和CAPM多因素扩展模型分析股票市场投资组合风险/收益可视化》
作者：TAVISH SRIVASTAVA 翻译：席雄芬 校对：丁一 引言 预测模型的准确率可以用2种方法来提高：要么进行特征设计,要么直接使用boosting算法。...简要的说明 一旦使用boosting算法，你很快就会发现两个频繁出现的术语：Bagging和Boosting。那么，它们有什么不同呢？...下面将一一解释： Bagging：这是一种方法，当你使用随机采样的数据，建立学习算法，采取简单的手段以找到bagging的可能性。 Boosting：与Bagging类似，但是，对样本的选择更智能。...一种简单的办法是利用一个新的输入变量集建立一个完全不同的模型，并尝试更好的学习模型。...这时我们有3/10的误分类率。现在我们对3个误分类的样本分配更高的权重，此时，对它们分类非常重要。因此，垂直线向右边缘靠近。我们重复这个操作，然后以恰当的权重组合每个学习模型。
当然有简单方法，具体操作看我之前写的一篇文章里有详细介绍，点击这里查看，怎么快速进入虚拟环境。...3.利用pandas模块读写CSV格式文件 （1）数据文件下载 本系列按书上来的数据都是这里面的，《数据分析实战》书中源代码也在这个代码仓库中，当然后面我自己也会建一个代码仓库，记录自己的学习过程，大家可以先从这里下载好数据文件...不会从github下载文件的，可以关注微信公众号：简说Python,在微信公众号后台回复：数据分析实战。...（我已经下载整理好了，上传到了百度云盘供大家下载） （2）pandas基本介绍 pandas为Python编程语言提供高性能，是基于NumPy 的一种易于使用的数据结构和数据分析工具,pandas为我们提供了高性能的高级数据结构...（比如：DataFrame）和高效地操作大型数据集所需的工具，同时提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。
，并通过info()方法查看数据的信息： train_x = pd.read_csv('train_x.csv', index_col=0) train_y = pd.read_csv('train_y.csv...ss.fit_transform(train_x[c]) test_x[c] = ss.transform(test_x[c]) 4 网格搜索 数据处理之后，我们可以训练我们的模型，比如我们使用支持向量机算法...: 1.3min remaining: 23.5s [Parallel(n_jobs=-1)]: Done 60 out of 60 | elapsed: 1.6min finished 可以使用如下的方法查看最优的参数组合...： print svm_gs.best_params_ 输出如下： {'C': 10.0, 'gamma': 10.0} 随后sklearn会使用最优参数组合对模型进行训练。...下一节，小编将带你体验一下一种更加强大的分类方法，敬请期待！ 想了解更多？ 那就赶紧来关注我们
3.测试框架 我们必须开发一个测试框架来详细了解数据并评估候选模型。 这涉及两个步骤： 定义验证数据集。 开发模型评估方法。...模型评估 模型评估只能在上一节中准备好的dataset.csv中的数据上执行。 模型评估涉及两个要素： 性能指标。 测试策略。 3.2.1性能测量 我们将使用均方根误差（RMSE）评估预测的性能。...明显对时序中的趋势成分建模或者消除趋势成分对于建立整体预测模型可能是有利的。你也可以尝试差分化一到两个水平度，以此获得平稳型时间序列。 5.3。密度图 查看观测值的密度图可以进一步了解数据的结构。...我们现在可以加载这个validation.csv文件，并使用它来检查我们的模型对“看不见的”数据的有效性。 有两种方法可以进行： 加载模型并使用它来预测未来10年。...超过头一年或两年的预测很快就会开始降低技能。 加载模型并以滚动预测方式使用它，更新每个时间步的变换和模型。这是首选的方法，因为这个方法可以可以让我们看到这个模型是如何在实践中应用并达到最佳性能。
5.3.2 提取数值 为了从前面的例子中提取实际的章节标题，您可以采用一种简单的方法，将grep的输出通过管道传输到cut: $ grep -i chapter alice.txt | cut -d '...5.4.2 对 CSV 执行 SQL 查询 如果本章提到的命令行工具不能提供足够的灵活性，那么还有另一种方法可以从命令行清除数据。工具csvsql可以让你直接对 CSV 文件执行 SQL 查询。...子句的灵活性不容易与其他命令行工具相匹配，因为 SQL 可以对日期和集合进行操作，并形成复杂的子句组合。...输入 CSV 是作曲家列表。想象你的任务是把名和姓组合成一个全名。我将为这个任务提供四种不同的方法：sed、awk、cols + tr和csvsql。...请记住，经典的命令行工具如cut和sort不能解释结构化数据。幸运的是，有一些工具可以将一种数据格式（比如 JSON 和 XML）转换成另一种数据格式（比如 CSV）。
任务目标：基于所给数据集对饭店流量指标进行预测 不限方法，不限工具包使用。...1天半用来对比训练模型和做最后预测要提交的数据。...在这323个可以天气数据中，结合提取出来的大区和城市特征，发现有34个城市，称一类地方，可以直接用对应的城市天气数据合并到训练数据的后面；有7个城市，称为二类地方，缺失列比较多，要用大区天气数据填充二类地方的缺失数据...线性回归和岭回归在这次数据R2评分中排名第三、第四，次于两个集算法，但本身模型的能力或复杂度受限，即使岭回归有6个参数可以调，但对RMSE、R2等评价指标提升作用非常微小。...CV验证的R2默认参数下是0.4926，优化调参是0.4928。但是线性模型有个明显的优势是——快，在做特征工程后，可以通过线性模型来作初步评价，从而反推特征工程有没有做，还有没有提升的空间。
GBDT 梯度提升决策树（Gradient Boosting Decision Tree），是一种集成学习的算法，它通过构建多个决策树来逐步修正之前模型的错误，从而提升模型整体的预测性能。...GBDT属于Boosting方法的一种，这种方法会顺序构建一系列弱学习器（通常是决策树），每个后续模型都侧重于纠正前一个模型的错误。在GBDT中，这些弱学习器是回归决策树。...GBDT算法的基本步骤包括初始化模型、迭代地添加新的决策树、拟合残差或负梯度、更新模型等。在每一步迭代中，GBDT通过拟合负梯度来训练新的决策树，然后将这些树组合起来更新模型，以减少总体损失。...XGBoost XGBoost，全称为eXtreme Gradient Boosting，是一种基于提升算法（Boosting）的机器学习算法，旨在通过组合多个弱分类器来生成一个强大的分类器。...与传统的梯度提升方法类似，XGBoost基于加法模型，通过不断地添加决策树来逐步优化模型的预测性能。每个新加入的树都致力于纠正之前所有树的累积误差。XGBoost定义了一个具有两个主要部分的目标函数。
值得注意的是，几百行的Java代码就足以提供完整的SQL查询能力。 CSV适配器也可以作为构建其他适配器的模板。...它的create方法实例化了一个模式，从模型文件中解析directory参数作为自己的模式目录。...但是，如果你的客户表有一百个列和一百万行，你希望系统不要为每次查询都检索所有的数据。你希望Calcite与适配器协商，找到一种更有效的方法来访问数据。 这种协商是查询优化的一种简单形式。...查询优化过程遵循分支树的许多分支，就像国际象棋游戏程序检查许多可能的动作序列。如果规则A和B都与查询运算树的某个部分相匹配，那么Calcite可以同时启动这两个规则。...更多主题 还有许多其他方法可以扩展Calcite，本教程中尚未描述。适配器规范描述了本篇教程中所涉及到的API。
p=7207 在本文中，我想向您展示如何应用S＆P500股票市场指数的交易策略。 通过组合ARIMA和GARCH模型，从长期来看，我们可以超过“买入并持有”方法。...策略概述 该策略在“滚动”预测的基础上执行： 对于每一天，股票指数的对数收益的前_k_天被用作拟合最佳ARIMA和GARCH模型的窗口。 组合模型用于对第二天的收益进行预测。...然后，我们可以创建标准普尔500的“收盘价”的对数收益率差分序列，并去除初始NA值： 根据Akaike信息准则，循环过程将为我们提供“最佳”拟合ARMA模型，然后我们可以将其用于输入GARCH模型： >...但是，您还可以看到，大部分收益发生在1970年至1980年之间。 因此，在将此类模型建立之前将其应用于历史序列真的合适吗？另一种选择是开始将模型应用于最新数据。...时间序列的这些后续领域将向我们介绍一些模型，这些模型可以改善我们的预测，这将大大提高我们的交易获利能力和/或降低风险。
p=7207 在本文中，我想向您展示如何应用S＆P500股票市场指数的交易策略 通过组合ARIMA和GARCH模型，从长期来看，我们可以超过“买入并持有”方法。...策略概述 该策略在“滚动”预测的基础上执行： 对于每一天，股票指数的对数收益的前_k_天被用作拟合最佳ARIMA和GARCH模型的窗口。 组合模型用于对第二天的收益进行预测。...然后，我们可以创建标准普尔500的“收盘价”的对数收益率差分序列，并去除初始NA值： 根据Akaike信息准则，循环过程将为我们提供“最佳”拟合ARMA模型，然后我们可以将其用于输入GARCH模型： >...但是，您还可以看到，大部分收益发生在1970年至1980年之间。 因此，在将此类模型建立之前将其应用于历史序列真的合适吗？另一种选择是开始将模型应用于最新数据。...时间序列的这些后续领域将向我们介绍一些模型，这些模型可以改善我们的预测，这将大大提高我们的交易获利能力和/或降低风险。
一个简单的数据集 首先，我们将使用这个简单的数据集。 正如你所看到的，在我们的两个变量X和Y之间似乎存在某种关系，看起来我们可以拟合出一条在每个点附近通过的直线。 我们用R语言来做吧!...01 02 03 04 第1步：在R中进行简单的线性回归 下面是CSV格式的相同数据，我把它保存在regression.csv文件中。 我们现在可以用R来显示数据并拟合直线。...为了能够比较线性回归和支持向量回归，我们首先需要一种方法来衡量它的效果。...还有一个成本参数，我们可以改变它以避免过度拟合。 选择这些参数的过程被称为超参数优化，或模型选择。 标准的方法是进行网格搜索。这意味着我们将为ϵ和成本的不同组合训练大量的模型，并选择最好的一个。...我们可以把我们的两个模型都可视化。在下图中，第一个SVR模型是红色的，而调整后的SVR模型是蓝色的。 我希望你喜欢这个关于用R支持向量回归的介绍。你可以查看原文得到本教程的源代码。
在迁移的过程中可以将 MySQL 中的全部数据以 csv 的格式导出，然后再将所有 csv 格式的数据使用 mongoimport 全部导入到 MongoDB 中： ?...我们可以使用上述的代码将关系为嵌入的模型都转换成引用，拍平所有复杂的数据关系，这段代码的运行时间与嵌入关系中的两个模型的数量有关，需要注意的是，MongoDB 中嵌入模型的数据可能因为某些原因出现相同的...通过这段代码我们就可以轻松将原有的嵌入关系全部展开变成引用的关系，将嵌入的关系变成引用除了做这两个改变之外，不需要做其他的事情，无论是数据的查询还是模型的创建都不需要改变代码的实现，不过记得为子模型中父模型的外键添加索引...，否则会导致父模型在获取自己持有的全部子模型时造成全表扫描： ?...首先当然是更改模型的『父类』，把所有的 Mongoid::Document 都改成 ActiveRecord::Base，然后创建类对应的 Migration 迁移文件： ?
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