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人工智能选股之stacking集成学习 本文研究导读 (4) Stacking集成学习模型简介 (5) Stacking集成学习的原理 (5) 从传统的Stacking到改进的Stacking (6) Stacking集成学习中基模型的对比

将机器学习选股代码拆分成十二个子模块进行详尽讲解 我们将机器学习选股代码拆分成十二个子模块，包括：模块导入、参数设 置、数据读入、数据标记、数据预处理、模型设置、模型训练、模型预测、 模型评价、策略构建、策略评价和结果保存。每个子模块我们将

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机器“学习”的对象是客观存在的规律 机器学习的对象是某种客观存在的规律。这种规律可以非常浅显，比如教 给计算机勾股定理，机器就拥有了计算直角三角形边长的智慧。规律也可 以相当复杂，如指纹识别系统学习的是不同指纹图像之间差异的规律，苹 果语音

2019年人工智能系列研究：机器学习中的随机数正文目录本文研究导读 (4)机器学习中的随机数 (5)从计算机中的随机数生成谈起 (5)数据集的随机划分 (5)优化算法中的随机数 (6)赋予参数随机初始值 (6)随机梯度下降 (6)集成学习中

2019年人工智能技术分析报告 正文目录 本文研究导读 (4) 时序交叉验证的改进 (5) K 折和时序交叉验证 (5) 改进思路1——更合理的基线模型 (6) 改进思路2——更精细的切分方法 (7) 方法 (8) 人工智能选股模型测试流程

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人工智能选股之损失函数的改进本文研究导读 (4)对数损失函数 (5)对数损失函数的推导 (5)对数损失函数的意义解释 (6)对数损失函数的改进 (6)改进方案1：加权损失函数 (6)改进方案2：广义损失函数 (6)改进损失函数的测试流程 (

2019年人工智能研究报告：机器学习模型在因子选股上 的比较分析 目录索引 一、问题背景 (5) 二、机器学习模型介绍 (5) 2.1机器学习因子选股框架 (5) 2.2多类别逻辑回归 (7) 2.3支持向量机 (8) 2.4随机森林 (1