我爱的小小经济✖️计算机

股票:基本面分析,技术分析,量化投资
量化投资:主动性投资策略
量化投资策略:决策树,随机森林,支持向量机,神经网络
股票预测模型:

灰色系统理论 建立 GM(1,1)预测模型
支持向量机:预测股票走势,精度高于BP算法
粒子群算法的支持向量回归模型

随机森林:量化投资,人脸识别 ,系统检测,文本分类

  • 随机森林的基分类器是决策树
    随机森林:多棵决策树,训练预测,分类器
    分类器:分类模型,分类方法统称。(决策树,逻辑回归,朴素贝叶斯,神经网络)
    决策树:一颗树,监督学习
    1.容易过拟合

感知机:MLP
1.对肢体动作信息,编码、压缩、集成、融合成计算机智能接口系统。
2.现阶段的研究重点包括:1、大词汇量实时中国手语的识别;2、PC版和掌上电脑版中国手语合成系统;3、人脸图像的监测与识别。

BP算法:
1.信号的正向传播,误差的反向传播(两个过程组成)。
2.多层前馈网络的训练采用误差反向传播算法,人们也常把将多层前馈网络直接称为BP网络。
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RSI:相对强弱指数,一定时期上涨点数 下跌点数 和的比率,作出的曲线,反映市场的景气程度,适用于股票市场的短线投资,做短线差价操作
OBV:成交量变动趋势,推测股价趋势

准确率:评价指标,分类正确的样本数 占 所有样本数 百分比,准确率高,分类器好。准确率 过高,过拟合。
ROC曲线:根据预测结果,对样本排序,真正利率,假正利率。

支持向量机:监督学习,二元分类,决策边界,最大边距超平面。
二元分类:二向分类,两个标志做的分类
决策边界:统计分类中,决策边界是超曲面,基础向量空间划分两个集合。

超平面:
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