8.16 数据挖掘技术 Day33

      定义:量化投资就是利用数学.信息学.统计学等领域的技术对投资对象进行量化分析和优化,从而进行精确投资的行为 特点:    基于市场是非有效的或弱有效的基础.    纪律性:绝对相信模型.    系统性:多层次.多角度.多数据.    妥善运用套利的思想.找估值洼地.低估买,高估卖.    靠概率取胜. 核心----量化模型   多因子选股模型:打分法.回归法   SVM择时模型 以上基础知识为博客申请以前所学,每日分享一点. 以下内容为今日所学: 首先,我使用了python作为我的数

回归(Regression)分析包括线性回归(Linear Regression),这里主要是指多元线性回归和逻辑斯蒂回归(Logistic Regression).其中,在数据化运营中更多的使用逻辑斯蒂回归,它包括响应预测.分类划分等内容. 多元线性回归主要描述一个因变量如何随着一批自变量的变化而变化,其回归公式(回归方程)就是因变量和自变量关系的数据反映.因变量的变化包括两部分:系统性变化与随机性变化,其中,系统性变化是由自变量引起的(自变量可以解释的),随机变化是不能由自变量解释的,通常也

一.关联规则中的频繁模式   关联规则(Association Rule)是在数据库和数据挖掘领域中被发明并被广泛研究的一种重要模型,关联规则数据挖掘的主要目的是找出: [频繁模式]: Frequent Pattern,即多次重复出现的模式和并发关系(Cooccurrence Relationships),即同时出现的关系,频繁和并发关系也称为关联(Association). 二.应用关联规则的经典案例:沃尔玛超市中“啤酒和尿不湿”的经典营销案例 购物篮分析(Basket Analysis):通

神经网络模型 一.神经网络模型 对网络模型的研究始于20世纪40年代,作为一门交叉学科,它是人类基于对其大脑神经认识的基础上,人工构造实现某种功能的网络模型.经过将近70年的发展,神经网络模型已成为机器学习的典型代表,它不依照任何概率分布,而是模仿人脑功能进行抽象运算.神经网络(Neutral Network)是通过数学算法来模仿人脑思维的,它是数据挖掘中机器学习的典型代表.神经网络是人脑的抽象计算模型,我们知道人脑中有数以百亿个神经元(人脑处理信息的微单元),这些神经元之间相互连接,是的人的大

聚类(Clustering)分析有一个通俗的解释和比喻,那就是“物以类聚,人以群分”.针对几个特定的业务指标,可以将观察对象的群体按照相似性和相异性进行不同群组的划分.经过划分后,每个群组内部个对象间的相似度会很高,而在不同群组之间的对象彼此间将具有很高的相异度. 聚类技术一方面本身就是一种模型技术,通过有效聚类后的结果常常可以直接指导落地应用实践:另一方面聚类技术又常常作为数据分析过程中前期进行数据摸底和数据清洗.数据整理(数据转换)的工具,在实践应用中有多样性.多元性等特点. 一.聚类分析的

随着互联网.移动互联网的发展,我们已经迎来了一个大数据的时代. 如何对海量数据进行挖掘和分析? Python是一个数据分析和图形显示的程序设计环境,用于统计分析.绘图的语言和操作环境.python有简便而强大的编程语言:可操纵数据的输入和输入,可实现分支.循环,用户可自定义功能. 2017年8月2日,培训中心将举办"Python和R数据挖掘技术-基于Python和R语言的数据挖掘和统计分析技术"公开课. 很多学员由于工作等原因不能到北京进行现场学习,为使更多学员了解这个课程,本培训中心

随着计算机技术的发展和数据挖掘应用的逐渐成熟,数据挖掘技术引起了越来越多的行业的重视.在国外,政府应用数据挖掘技术发现欺诈行为已经有了30多年的历史,如今,中国的各类政府机关在信息化的进程中也都不约而同的将数据挖掘应用提到了议事日程上来.税务征管需要以更新.更便捷.更有效的方法,对大量的征管数据进行分析.提取.挖掘其隐藏信息数据中的潜能.本文着重介绍了通过数据挖掘技术如何实现纳税评估选案,从而降低征管成本,提高管理效果.    一.税务征管发展基本状况我国和许多起他国家一样每年都会因为纳税人的偷

一.本课程是怎么样的一门课程(全面介绍) 1.1.课程的背景 “大数据”作为时下最火热的IT行业的词汇,随之而来的数据仓库.数据分析.数据挖掘等等围绕大数据的商业价值的利用逐渐成为行业人士争相追捧的利润焦点. “大数据” 其实离我们的生活并不遥远,大到微博的海量用户信息,小到一个小区超市的月销售清单,都蕴含着大量潜在的商业价值. 正是由于数据量的快速增长,并且已经远远超过了人们的数据分析能力.因此,科学.商用等领域都迫切需要智能化.自动化的数据分析工具.在这样的背景下,数据挖掘技术应用而生,使得

决策树(Decison Tree)之所以称为树是因为其建模过程类似一棵树的成长过程,即从根部开始,到树干,到分支,再到细枝末叶的分叉,最终胜出出一片片的树叶.在数据树里面,所分析的数据数据样本先是成为一个树根,然后经过层层分支,最终形成若干个节点,每个节点代表一个结论. 决策树算法之所以在数据分析挖掘应用中如此流行,主要原因是在于决策树的构造不需要任何领域的知识,很适合探索式的数据挖掘,并且可以处理高纬度的数据. 策树技术对数据分布甚至缺失是非常宽容的,不容易受到极值的影响.这是由于,决策树是分