摘要：
强化学习 众所周知，机器学习也好深度学习也好，其解决的主要是四类问题： 分类问题 回归问题 聚类问题 降维问题 前两个是有标签的监督学习，后两个是没有标签的非监督学习，这也是数据挖掘领域常需要解决的四个问题。 强化学习是介于监督学习和非监督学习中的另一种学习方式，它可以理解为模拟大自然中生物进化的一 阅读全文
posted @ 2023-06-02 17:42
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摘要：
局部最小值于鞍点 训练模型的参数时，随着参数不断地更新，loss函数不会再继续下降，但是仍然对这个loss不满意 ，或者有时候发现一开始model就训练不起来，不论怎么更新参数loss函数都不会掉下去。我们认为在某个地方参数对loss的微分是0，于是梯度下降就失去了作用，这个时候训练就停止了，这个现 阅读全文
posted @ 2023-06-02 17:34
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摘要：
知识图谱的创造与充实 本节将讨论创建知识图谱的主要技术，并随后从从纯文本到结构化格式（以及二者之间的任何格式）的各种遗留数据源中丰富知识图谱。 创建知识图谱时要遵循的是适当方法取决于所涉及的参与者、领域、设想的应用程序、可用的数据源等。一般来说知识图谱的灵活性有助于从初始核心开始，可以根据需要从其他 阅读全文
posted @ 2023-06-02 17:32
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摘要：
情绪分析 Sentiment Analysis 情绪分析是对给定文本的极性进行分类的任务。例如，一条基于文本的推文可以被归类为 "正面"、"负面 "或 "中性"。鉴于文本和附带的标签，可以训练一个模型来预测正确的情绪。 情感分析技术可分为机器学习方法、基于词典的方法，甚至是混合方法。情感分析的一些细 阅读全文
posted @ 2023-06-02 17:31
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基于文本挖掘和 SVM 的股票市场择时交易研究 1.关键词 量化投资： 上涨市： 下跌市： 震荡市： 空仓： 投资者情绪指数： 择时交易： 文本挖掘： 私募基金： 股票成交量： 百度指数： 多重共线性问题： Elastic Net变量选择方法： LASSO变量选择方法： Ridge回归： BIC度量 阅读全文
posted @ 2023-06-02 17:29
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