机器学习和人类的思考过程非常相似，把历史数据输入到模型当中，训练出一个能完成特定任务的数学模型，等到有新的数据出现时，就把新数据输入到训练好的模型当中，这就会输出一个预测的结果，特别地，机器学习在识别非线性规律方面...因为咱这次使用的数据集是沪深300指数的日线行情数据，它自2005年上市以来，拢共才四千多个交易日，换句话说，也才四千多个样本点，相对于几百万上千万的“大数据”来说，这充其量才算一个“小样本”，这无疑是一个非常适合...从结果当中看出，训练集的预测准确率明显比测试集的高，这是因为整个模型都是在训练集数据上训练出来的，对测试集数据则还很“陌生”，这就相当于高考数学考卷都是你们学校的数学老师出的，整体来看，你们的平均分就非常可能比其他同级别的学校高...比如说，现在使用的5个因子，还没有反应到价格波动的本质，还可以增改更多的因子。 还比如说，SVM模型当中的惩罚系数C过小，对错误样本的容忍度过高，RBF核函数不适合作为这个数据集的映射转换函数。...再比如说，甚至连SVM模型本身也是一个参数，也可以更改，比如说可以换成其他的机器学习分类模型。 也就是说到这调节参数这一步，如果训练好的模型结果不能让自己满意，就可以重新将前5步走一遍。
SVM 算法的优点在于通过参数寻优以降低泛化出错率，同时使用核函数在高维度特征空间中进行学习以解决非线性分类和回归问题。 SVM 择时模型的本质属于分类器，构建的流程包括：1....参数寻优过程 参数寻优的过程主要针对 SVM 模型中核函数参数和惩罚因子，我们选择两种方法来对核函数中?以及惩罚因子C进行动态寻优，分别是粒子群算法和遗传算法。...SVM模型实践---特征量选择 因为要构建一个日度级别的交易策略，所以选取能够快速反应市场信息的交易数据作 为 SVM 的测试集。...，得到新的训练集； 2) 使用遗传算法和粒子群优化算法选取最佳参数，获取的标准依据各自算法中适应度值以及交叉验证的准确率来判断，并从两个算法中选择结果较优的参数； 3) 将得到的最优参数代入 SVM...模型，选择出构建模型的最佳时间窗口长度，判断的标准为滑窗内的最佳预测准确率； 4) 将滑动窗口以及最优参数代入 SVM 模型，使用当日的训练数据进行分类，预测明日的上涨或下跌，并根据预测结果设置合适的止损
点击率预测是一个正负样本不平衡问题（例如 99% 的没有点击，只有 1% 点击）。假如在这个非平衡的数据集上建立一个模型，得到训练样本的正确率是 99%，则下列说法正确的是？ A....可以说这样的模型是没有任何意义的。 对应正负样本不平衡的情况需要做一些数据处理，主要包括：采样、数据合成、惩罚因子加权、一分类。...对决策树进行修剪，减小树的深度，能够提高模型的训练速度，有效避免过拟合。 单决策树中，学习率不是一个有效参数。 决策树是单树，随机森林由多个决策树组成。 Q6. 关于神经网络，下列说法正确的是？...C 为参数类似于正则化中的惩罚因子。其中， ξn 表示每个点犯错误的程度，ξn = 0，表示没有错误，ξn 越大，表示错误越大，即点距离边界（负的）越大。...因此，C 正无穷大时，可以实现没有分类错误的点，模型线性可分。
注： （1）在SVM的二元分类中，通常将数据分为“1”类（也称为正类或正例）和“-1”类（也称为负类负例）。通常对于数据点 ，如果 ，则其被分为正类，反之，如果 则被分为负类。...那么通过在几何间隔的计算中加入乘法因子y，即可保证只要数据点被分在了正确的类别，那么其几何间隔一定是一个正值。 （2）其中 通常也称为函数间隔。当w的模||w||等于1时，函数间隔和几何间隔相等。...模型修正和线性不可分的处理 在第二部分，我们提到：在分类问题中，并不是训练集的分类函数越“完美”越好，因为数据集中本来就存在噪声，且可能存在人工添加分类标签出错的情况。...模型训练：利用上述SMO算法，得到分类模型。 模型优化：调整核函数参数，以使得模型达到最小的泛化错误。通过交叉验证，以取得最好的参数： 可以看到，当核参数大小在10附近时，具有较优的表现。...模型效果 训练错误率（模型对训练数据集中的数据分类的错误率）：7.6% 泛化错误率（模型对测试数据集中的数据分类的错误率） ：6.7% 模型优化 在这里，我主要是修改核参数： 可以看到，调整不同的参数值
• 从 2002 年至今， 所预测的 103 个历史月份中， 共预测错误 34 个月份，预测准确率为 67%；忽略掉单月涨跌在 2%以内震荡市的错误预测之后，整体预测准确率可以达到 73.79%，尤其是...2005 年以前模型的预测准确率较低，2006 年、 2007 年以及 2009 年每年都只有 2 个月份预测错误。...SVM能非常成功地处理分类、 判别分析等问题，并可推广到预测与综合评价领域。它的核心思想可以概括为：寻找一个最优分类超平面，使得训练样本中的两类样本点尽量被无错误的分开，并且要使两类的分类间隔最大。...SVM 择时策略模型对数据进行归一化和降维处理， 然后选取粒子群算法和遗传算法进行参数优化。将带有涨跌标签的普通量价数据和技术指标作为训练集数据源，将 SVM 模型训练成一个可以预测涨跌的分类器。...但对比前述的传统 SVM 方法，其多空策略的净值收益并没有显著增加，传统的 SVM 模型整体优于 Adaboost算法下的 SVM 分类。
主要是针对没有足够数据来训练多个模型的情况。 bootstrap 的做法是，假设有 N 笔资料 D，先从中选出一个样本，再放回去，再选择一个样本，再放回去，共重复 n 次。...可以说这样的模型是没有任何意义的。 对应正负样本不平衡的情况需要做一些数据处理，主要包括：采样、数据合成、惩罚因子加权、一分类。...其中，第二项即为分类错误项。C 为参数类似于正则化中的惩罚因子。其中， ξn 表示每个点犯错误的程度，ξn = 0，表示没有错误，ξn 越大，表示错误越大，即点距离边界（负的）越大。...因此，C 正无穷大时，可以实现没有分类错误的点，模型线性可分。...Var1 和 Var2 之间的相关性非常高，并且是负的，因此我们可以将其视为多重共线性的情况。此外，当数据中存在多重线性特征时，我们可以去掉一个。
9.加入松弛因子后的对比 创建两个SVM对象：一个没有加入松弛因子（svm_no_slack）的对象，另一个加入了松弛因子（svm_slack）的对象。...13.训练模型（加入松弛因子） 使用训练集数据（X_train和y_train）调用fit方法训练加入松弛因子的SVM模型。...支持向量机是用于分类和回归任务的强大算法，其核心思想是寻找最优的超平面，将不同类别的样本分隔开。在实验中，我分别训练了一个未加入松弛因子的SVM模型和一个引入了松弛因子的模型。...松弛因子的引入允许一些样本存在于超平面错误的一侧，从而提供一定的容错能力。这种机制使模型更具鲁棒性，能够容忍噪声或异常值的存在。...实验结果显示，适度引入松弛因子可以提高模型的鲁棒性，使其更好地适应噪声或异常值。选择合适的松弛因子参数根据数据集的特点和任务要求，较小的参数适用于清晰数据，而较大的参数适用于复杂数据和存在噪声的情况。
主要是针对没有足够数据来训练多个模型的情况。 bootstrap 的做法是，假设有 N 笔资料 D，先从中选出一个样本，再放回去，再选择一个样本，再放回去，共重复 n 次。...这样我们就得到了一个新的 n 笔资料 D'，这个新的数据集中可能包含原数据集里的重复样本点，也可能没有原数据集里的某些样本，D' 与 D 类似但又不完全相同。...以上说法都正确 答案： D 解析：机器学习中，在样本量不充足的情况下，为了充分利用数据集对算法效果进行测试，将数据集随机分为 k 个包，每次将其中一个包作为测试集，剩下 k-1 个包作为训练集进行训练。...Soft-Margin SVM 的目标为： C 值越大，相应的模型月复杂。接下来，我们看看 C 取不同的值时，模型的复杂程度。...从上图可以看出，C=1 时，模型比较简单，分类错误的点也比较多，发生欠拟合。当 C 越来越大的时候，模型越来越复杂，分类错误的点也在减少。
异常值检测模型专注于拟合数据的密集区域，同时识别并忽略那些偏离正常范围的异常观察值。 新颖性检测：新颖性检测关注的是识别那些在训练数据中未出现过的新观察值，这些观察值可能代表新的趋势或异常模式。...和score_samples方法，而不能在训练样本上使用，因为这会导致错误的结果。...，因为这会导致错误的结果。...image) cv2.waitKey(0) 加载在上一步中训练的异常检测模型，加载、预处理和量化查询图像，使用异常检测器进行预测，以确定查询图像是正常值还是异常值（即异常值），最后显示结果。...模型训练：在量化后的图像数据上，训练了一个隔离森林（Isolation Forest）模型，这是一种专门用于异常检测的算法。 异常检测：最后，使用训练好的隔离森林模型来识别图像中的离群值和异常。
它的基本思想是在特征空间中寻找间隔最大的分离超平面使数据得到高效的二分类，具体来讲，有三种情况（不加核函数的话就是个线性模型，加了之后才会升级为一个非线性模型）： 当训练样本线性可分时，通过硬间隔最大化...二、SVM 为什么采用间隔最大化（与感知机的区别） 当训练数据线性可分时，存在无穷个分离超平面可以将两类数据正确分开。感知机利用误分类最小策略，求得分离超平面，不过此时的解有无穷多个。...这里说的缺失数据是指缺失某些特征数据，向量数据不完整。SVM 没有处理缺失值的策略。而 SVM 希望样本在特征空间中线性可分，所以特征空间的好坏对SVM的性能很重要。...缺失特征数据将影响训练结果的好坏。 十三. SVM的优缺点： 优点： 由于SVM是一个凸优化问题，所以求得的解一定是全局最优而不是局部最优。 不仅适用于线性线性问题还适用于非线性问题(用核技巧)。...(SVM的推广SVR也适用于回归问题；可以通过多个SVM的组合来解决多分类问题)看了这篇文章你还不懂SVM你就来打我[1]SVM 高频面试题[2]从零推导支持向量机(SVM)[3] 本文参考资料 [1]
它的基本思想是在特征空间中寻找间隔最大的分离超平面使数据得到高效的二分类，具体来讲，有三种情况（不加核函数的话就是个线性模型，加了之后才会升级为一个非线性模型）： 当训练样本线性可分时，通过硬间隔最大化...SVM 为什么采用间隔最大化（与感知机的区别）： 当训练数据线性可分时，存在无穷个分离超平面可以将两类数据正确分开。感知机利用误分类最小策略，求得分离超平面，不过此时的解有无穷多个。...来衡量错误了多少，所以目标变为（正确分类的话损失为0，错误的话付出代价）： ? 但这个代价需要一个控制的因子，引入C>0，惩罚参数，即： ?...这里说的缺失数据是指缺失某些特征数据，向量数据不完整。SVM 没有处理缺失值的策略。而 SVM 希望样本在特征空间中线性可分，所以特征空间的好坏对SVM的性能很重要。...缺失特征数据将影响训练结果的好坏。 十三. SVM的优缺点： 优点： 由于SVM是一个凸优化问题，所以求得的解一定是全局最优而不是局部最优。 不仅适用于线性线性问题还适用于非线性问题(用核技巧)。
显然是中间灰色的这条直线，因为对于给定的训练样本集D={(x1,y1), (x2,y2),… (xn,yn)}，yi属于{-1，+1}，希望能找出一个超平面，把不同类别（直线两边的红蓝小圆点）的数据集分开...在前面的讨论中，我们一直假定训练样本在样本空间或特征空间中是线性可分的，即存在一个超平面能将不同类的样本完全划分开，然而在现实中往往很难确定合适的核函数使得训练样本在特征空间中线性可分，但我们仍然认为SVM...它是较好的分类器，因为在我们的训练数据中通常会存在一些异常值，也就是我们俗称的噪声数据。...如果模型在训练（学习）的时候把这些“噪声”数据都学到了，那模型往往会过拟合，这是机器学习中的大忌，所以SVM在拟合时会保证一定的容错性，忽略异常值来保证全局预测结果的准确性，这就是我们通常所说的“软间隔...而“软间隔”容错性大小由松弛变量和惩罚因子来控制，惩罚因子我们通常用符号C来表示，C越大表示对错误惩罚越大，当C为无穷大，则SVM退化为“硬间隔”分类器，此时只能处理线性可分问题。
C为惩罚因子，用于对错误分类的训练样本进行惩罚，是一个人工设定的参数。在训练时，如果使用多项式核，需要指定的参数为核函数参数γ，b，以及d。如果选用高斯核，需要指定的参数为γ。...无论使用哪种核函数，训练时都要指定惩罚因子C，这是一个大于0的实数。预测时的分类判别函数为： ? 其中sgn为符号函数，定义为： ? 实验 支持向量机真的能对非线性的数据进行分类吗？...不同的训练参数会对分类结果产生什么样的影响？下面我们用一个小实验来验证。在这里，我们对二维平面上512x512像素的图像中的所有点进行分类，有蓝色和红色两类。...先用一批样本训练一个模型，然后对平面内所有的点进行分类，分类结果的颜色和训练样本的颜色相同。...下面来看SVM的表现，我们使用线性核，多项式核，高斯核三种核函数进行训练。 首先选用线性核，结果是这样的： ? 所有样本都被判定成红色。不出所料，使用线性核的SVM是无法解决异或问题的。
主要是针对没有足够数据来训练多个模型的情况。 bootstrap 的做法是，假设有 N 笔资料 D，先从中选出一个样本，再放回去，再选择一个样本，再放回去，共重复 n 次。...这样我们就得到了一个新的 n 笔资料 D’，这个新的数据集中可能包含原数据集里的重复样本点，也可能没有原数据集里的某些样本，D’ 与 D 类似但又不完全相同。...“监督式学习中存在过拟合，而对于非监督式学习来说，没有过拟合”，这句话是否正确？ A. 正确 B. 错误 答案：B 解析：对于非监督式学习，仍然可能存在过拟合。...以上说法都正确 答案： D 解析：机器学习中，在样本量不充足的情况下，为了充分利用数据集对算法效果进行测试，将数据集随机分为 k 个包，每次将其中一个包作为测试集，剩下 k-1 个包作为训练集进行训练。...C 值越大，相应的模型月复杂。接下来，我们看看 C 取不同的值时，模型的复杂程度。 ? 从上图可以看出，C=1 时，模型比较简单，分类错误的点也比较多，发生欠拟合。
今天我们介绍一下在R语言中SVM的实现以及参数的优化。 1. 首先安装SVM的R包e1071，同时安装数据的R包mlbench 2. 载入R包，并载入相关的测试数据。 3....我们看下我们主要用到的几个函数以及相关的参数 a. svm() 模型构建函数 ? 此函数主要是构建SVM模型，其中主要的参数： formaula 设置所要训练的属性值以及结果例如Type ~ ....degree是仅用于多项式核函数中的参数，代表多项式核函数的次数，在本例中，经过实践发现degree为奇数时，degree越大模型表现越好，为偶数时，degree越大，模型越差，当degree足够大时，...cost是惩罚因子，可与任意核函数搭配，在本例中，分别取了1 2 3 4，发现cost越大越好。此外，cost与degree通常配合使用，在研究他们时，使用交叉验证法会得到更精确的结果。...c. table()函数，获取预测结果的频数。 主要参数pred和true也就是同一个数据的两列值，进行合并并统计出对应的因子的频数 ? 通过table函数我们可以得到预测的真实结果的分布。
譬如将决策树应用于多因子模型，试图从样本数据中找出具有较高收益的因子组合。什么是重现规律？譬如，拿来一篮子股票的样本（“训练样本”），假定当中y的值（连续值为回归、离散值为分类）与x1,x2,......,xn之间一些规律，那么我们用一个模型去学习这个规律，目的是使得这个模型应用于训练样本时误差最小，那么，当下一次出现一只新的股票，希望通过此模型预测这只股票未来的表现。...■ 例子2： 两个例子的本质：对过去数据的分析，建立模型发现规律（例子(i)），或者重现规律（例子(ii)中，通过过去样本中某因子与收益的关系，确定评分的梯度，并应用于以后的样本，就是一种学习、重现规律的过程...举些例子，多因子模型本质是根据过去市场对某些因子或因子组合的青睐和偏好，判断当前哪些股票值得投资。因此，就可使用机器学习模型（SVM、贝叶斯方法都是不错的）学习过去的“偏好”，应用于现在。...对于第二个问题，在股票多头策略中使用对冲、在多空投机策略中设置止损和失效判断（如连续n次投机连续失败时，可考虑一段时间内不再开仓投机等）也许是个好方法，对于第一个问题，使用时间跨度更长的样本进行训练并不一定能解决问题
A. 1 和 2 都错误 B. 1 正确，2 错误 C. 1 错误，2 正确 D. 1 和 2 都正确 答案：B 解析：先来看第 1 句话，如果数据量较少，容易在假设空间找到一个模型对训练样本的拟合度很好...主要是针对没有足够数据来训练多个模型的情况。 bootstrap 的做法是，假设有 N 笔资料 D，先从中选出一个样本，再放回去，再选择一个样本，再放回去，共重复 n 次。...可以说这样的模型是没有任何意义的。 对应正负样本不平衡的情况需要做一些数据处理，主要包括：采样、数据合成、惩罚因子加权、一分类。...Soft-SVM 在原来的 SVM 基础上增加了分类错误项，如下式： 其中，第二项即为分类错误项。C 为参数类似于正则化中的惩罚因子。...因此，C 正无穷大时，可以实现没有分类错误的点，模型线性可分。
允许错误分类可以通过使用所谓的软（soft）边界来实现，它依赖于使用由表示的松弛变量（范围是[0 1]），这反过来，当训练数据中的异常值导致超平面出错时，允许分类错误（图6.2）。...图6.2 左边的图描述了一个硬边界超平面，其中不允许出现训练错误(即错误分类的支持向量)。右图描绘了一个soft-margin超平面，它允许一定程度的训练误差通过使用松弛变量x。...虽然交叉验证的置换测试对于训练一个可重复的支持向量机是至关重要的，但模型性能的最终测试是在看不见的数据。...如第3章所述，这些研究主要分为三类: (1)通过比较患者与HC患者的神经影像学数据的诊断价值; (2)通过比较有前驱症状的个体随后出现和没有出现前驱症状的大脑扫描(基线获得)，检查神经成像数据预测疾病易感性或发病的潜力的研究...这个过程的结果是一个多变量信息图，其中每个体素被分配到分类器的性能(图6.9)。探照灯的优势在于，比如RFE，即使在没有关于数据中潜在模式的先验知识的情况下，它也是可行的。
实际上，逻辑回归同样可以使用不同的核，但是重点是你可能在实际使用中发现SVM更好用。另一个使用SVM的原因是如果你的数据是在一个高维空间中。...决策树模型可以想象,需要准备的数据量不大，决策树算法的时间复杂度(即预测数据)是用于训练决策树的数据点的对数,使用白盒模型，如果给定的情况是在一个模型中观察到的，该条件的解释很容易解释的布尔逻辑，可能使用统计检验来验证模型...缺点是决策树算法学习者可以创建复杂的树，但是没有推广依据，这就是所谓的过拟合，为了避免这种问题，出现了剪枝的概念，即设置一个叶子结点所需要的最小数目或者设置树的最大深度，决策树的结果可能是不稳定的，因为在数据中一个很小的变化可能导致生成一个完全不同的树...，这个问题可以通过使用集成决策树来解决,有一些概念是很难的理解的，因为决策树本身并不难很轻易的表达它们，比如说异或校验或复用的问题，决策树学习者很可能在某些类占主导地位时创建有有偏异的树，因此建议用平衡的数据训练决策树...2） 因为此研究主要考查各分类机器学习因子的有效性，故没有考虑手续费等问题。
其流行归功于两个方面，一个方面，可以输出比较准确的预测结果；另一方面，模型基于比较优雅的数学理论。...工作原理 假设你的数据点分为两类，支持向量机试图寻找最优的一条线（超平面），使得离这条线最近的点与其他类中的点的距离最大。...这种情况下，“支持向量”就是那些落在分离超平面边缘的数据点形成的线。 无法确定分类线（线性超平面）时 此时可以将数据点投影到一个高维空间，在高维空间中它们可能就变得线性可分了。...数据点多于两个类时 此时支持向量机仍将问题看做一个二元分类问题，但这次会有多个支持向量机用来两两区分每一个类，直到所有的类之间都有区别。...但是这个参数不需要显式地设置，因为支持向量机会基于响应变量的类别自动检测这个参数，响应变量的类别可能是一个因子或一个连续变量。所以对于分类问题，一定要把你的响应变量作为一个因子。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
腾讯会议
云直播
对象存储
