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【Python环境】基于 Python 和 Scikit-Learn 的机器学习介绍

你好,%用户名%! 我叫Alex,我在机器学习和网络图分析(主要是理论)有所涉猎。我同时在为一家俄罗斯移动运营商开发大数据产品。这是我第一次在网上写文章,不喜勿喷。 现在,很多人想开发高效的算法以及参加机器学习的竞赛。所以他们过来问我:”该如何开始?”。一段时间以前,我在一个俄罗斯联邦政府的下属机构中领导了媒体和社交网络大数据分析工具的开发。我仍然有一些我团队使用过的文档,我乐意与你们分享。前提是读者已经有很好的数学和机器学习方面的知识(我的团队主要由MIPT(莫斯科物理与技术大学)和数据分析学院的毕业生构

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用AlphaGo来做股票交易会怎样?机器学习预测股票靠谱么?

今天李世石已连续输掉了第二局,粗看下来,后面几盘似乎已没啥悬念了。无疑,这是一个伟大的时刻,也是个伟大的开始,超级智能机器在未来将会在人类生活中扮演更多更重要的角色。 资本市场,越来越多的量化策略与量化交易,越来越多的机器在介入,以前散户面对的是同样赤手空拳的空头,但现在我们面对的是高度智能的机器以及加杠杆的赌徒,以前跌一年,现在一周搞定,信息传播越来越快,人心预期转化也特别迅速,于我们,更需要理性,纪律与底线。 Alpha Go的优势: 无比强大的数据分析能力。对于公司的财务、行业的数据,未来的趋势,依据

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《 Python 机器学习基础教程》总结

学完了本书介绍的所有强大的方法,你现在可能很想马上行动,开始用你最喜欢的算法来解决数据相关的问题。但这通常并不是开始分析的好方法。机器学习算法通常只是更大的数据分析与决策过程的一小部分。为了有效地利用机器学习,我们需要退后一步,全面地思考问题。首先,你应该思考想要回答什么类型的问题。你想要做探索性分析,只是看看能否在数据中找到有趣的内容?或者你已经有了特定的目标?通常来说,你在开始时有一个目标,比如检测欺诈用户交易、推荐电影或找到未知行星。如果你有这样的目标,那么在构建系统来实现目标之前,你应该首先思考如何定义并衡量成功,以及成功的解决方案对总体业务目标或研究目标有什么影响。假设你的目标是欺诈检测。

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