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2019年7月3日
机器学习调参
摘要: 参考: https://blog.csdn.net/foolsnowman/article/details/51251537
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posted @ 2019-07-03 23:05 许愿瓶666666
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数据挖掘全流程
摘要: 一、描述性统计分析 二、数据预处理 三、特征工程 四、建模 (1)交叉验证:训练集与测试集划分的方法 留出法:将数据集随机划分成两份,2/3数据作为训练集,1/3数据作为测试集。 k折交叉验证: 自助法: 五、评估模型 参考: https://www.cnblogs.com/codetker/p/4
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posted @ 2019-07-03 22:29 许愿瓶666666
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2019年7月2日
特征工程
摘要: 一.概述 特征工程包含的内容:特征提取,特征预处理,特征降维。 二.分别阐述 1.特征提取 2.特征预处理 3.特征降维 参考: https://blog.csdn.net/weixin_44432311/article/details/89599739
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posted @ 2019-07-02 11:05 许愿瓶666666
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2018年6月30日
数据预处理:数据探索与数据清洗(缺失值+异常值)、数据集成+数据规约+数据变换
摘要: 一.基本概述 数据探索与数据清洗没有严格的先后顺序,经常在一个阶段进行。 数据探索 数据质量分析(与数据清洗密切相关) 数据特征分析(分布/对比/周期/相关性/描述性统计分析/常见统计量等) 数据清洗 缺失值处理 异常值处理 二.数据探索 1.描述性统计分析定性变量 频率 频数 定量变量 集中趋势的
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posted @ 2018-06-30 13:49 许愿瓶666666
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时间序列分析六:截面数据和时序数据结合的多变量时序分析
摘要: 。。。。。。。。。。。。。
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posted @ 2018-06-30 12:30 许愿瓶666666
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时间序列分析五:基于AR的多变量时序分析
摘要: 一.基本概述 二.向量自回归模型(VAR) 三.结构向量自回归模型(SVAR) 四.向量误差修正模型(VECM)
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posted @ 2018-06-30 12:29 许愿瓶666666
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时间序列分析四:基于回归的多变量时序分析
摘要: 一.基本概述 二.含虚拟变量的回归模型 三.基于线性回归的协整和误差修正模型(ECM)
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posted @ 2018-06-30 12:27 许愿瓶666666
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2018年6月27日
股票代码
摘要: 一.600、000、002、200、300、400等开头的股票 600开头的股票是上证A股,属于大盘股,其中6006开头的股票是最早上市的股票,6016开头的股票为大盘蓝筹股; 900开头的股票是上证B股; 000开头的股票是深证A股,001、002开头的股票也都属于深证A股,其中002开头的股票是
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posted @ 2018-06-27 14:46 许愿瓶666666
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2018年6月25日
时间序列分析三:单变量的ARCH类模型
摘要: 一.基本概述 1.单位根过程 2.趋势的类型 3.单位根检验 二.ARCH模型 1.基本形式 2.效应检验 3.模型参数估计 4.参数的检验 5.预测 三.广义ARCH模型(GARCH模型) 1.基本形式 2.效应检验 3.模型参数估计 4.参数的检验 5.预测 四.ARCH模型拓广形式 指数的GA
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posted @ 2018-06-25 23:47 许愿瓶666666
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时间序列分析二:单变量的随机时序分析(ARMA模型)
摘要: 一.模型的基本概述 二.随机时序模型的建立 1.模型的识别 2.模型参数的估计 3.模型的检验 4.模型的预测
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posted @ 2018-06-25 23:43 许愿瓶666666
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