import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import datasets,ensemble from sklearn.model_selection import train_test_split def load_data_regression(): ''' 加载用于回归问题的数据集 ''' #使用 scikit-learn 自带的一个糖尿病病人的数据集 diabetes = datasets.load_di

策略模式 定义了算法族,分别封装起来,让它们之间可以互相替换.此模式让算法的变化独立于使用算法的客户. 作为动态语言,Python实现策略模式非常容易,只要所有算法提供相同的函数即可. import os class Script: def __init__(self, cmd): self._cmd = cmd def run_by(self, runner): runner.run(self._cmd) class Runner: def run(self, cmd): os.system(

python实现策略模式 原文地址 1.策略模式概述 策略模式:定义一系列算法,把它们一一封装起来,并且使它们之间可以相互替换.此模式让算法的变化不会影响到使用算法的客户. 电商领域有个使用“策略”模式的经典案例,即根据客户的属性或订单中的商品计算折扣. 假如一个网店制定了下述折扣规则. 有 1000 或以上积分的顾客,每个订单享 5% 折扣. 同一订单中,单个商品的数量达到 20 个或以上,享 10% 折扣. 订单中的不同商品达到 10 个或以上,享 7% 折扣. 简单起见,我们假定一个订单一

策略模式(Strategy Pattern) 策略模式是一种与行为相关的设计模式,允许你在运行时根据指定的上下文确定程序的动作.可以在两个类中封装不同的算法,并且在程序运行时确定到底执行哪中策略. 特点:定义算法家族,分别封装起来,让它们之间可以互相替换.此模式让算法的变化不会影响到使用算法的客户. <大话设计模式>中实例:超市收银软件. 代码: #!/usr/bin/env python #-*- coding: utf-8 -*- class CashSuper(): def accept

策略模式(Strategy Pattern):它定义了算法家族,分别封装起来,让他们之间可以相互替换,此模式让算法的变化,不会影响到使用算法的客户. 下面是一个商场活动的实现 #!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- __author__ = 'Andy' ''' 大话设计模式 设计模式——策略模式 策略模式(strategy):它定义了算法家族,分别封装起来,让他们之间可以相互替换,此模式让算法的变化,不会影响到使用算法的客户 ''' #现金收费

我原来已经安装了anaconda,在此基础上进入cmd进行pip install tensorflow和pip install gym就可以了. 在win10的pycharm做的. policy_gradient.py # -*- coding: UTF-8 -*- """ Policy Gradient 算法(REINFORCE).做决策的部分,相当于机器人的大脑 """ import numpy as np import tensorflow

目录 梯度提升树原理 梯度提升树代码(Spark Python) 梯度提升树原理 待续... 返回目录 梯度提升树代码(Spark Python) 代码里数据:https://pan.baidu.com/s/1jHWKG4I 密码:acq1 # -*-coding=utf-8 -*- from pyspark import SparkConf, SparkContext sc = SparkContext('local') from pyspark.mllib.tree import Gradi

手把手教你用Python搭建自己的量化回测框架[均值回归策略] 引言 大部分量化策略都可以归类为均值回归与动量策略.事实上,只有当股票价格是均值回归或趋势的,交易策略才能盈利.否则,价格是随机游走的,交易将无利可图.均值回归是金融学的一个重要概念,指股票价格无论高于或低于价值中枢都会以很高的概率向价值中枢回归的趋势.中国古语"盛极而衰,否极泰来",就暗含着均值回归的思想.如果说要为均值回归寻找一个比较合理的理论解释,不妨借鉴一下索罗斯的"反身性理论".索罗斯认为.市

原文地址:传送门 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline plt.style.use(['ggplot']) 当你初次涉足机器学习时,你学习的第一个基本算法就是 梯度下降 (Gradient Descent), 可以说梯度下降法是机器学习算法的支柱. 在这篇文章中,我尝试使用 p y t h o n python python 解释梯度下降法的基本原理.一旦掌握了梯度下降法,很多问题就会变得容易理

深入浅出深度学习:原理剖析与python实践 目录: 第1 部分 概要 1 1 绪论 2 1.1 人工智能.机器学习与深度学习的关系 3 1.1.1 人工智能——机器推理 4 1.1.2 机器学习——数据驱动的科学 5 1.1.3 深度学习——大脑的仿真 8 1.2 深度学习的发展历程 8 1.3 深度学习技术概述 10 1.3.1 从低层到高层的特征抽象 11 1.3.2 让网络变得更深 13 1.3.3 自动特征提取 14 1.4 深度学习框架 15 2 Theano 基础 19 2.1 符

一.Python概要 1.1.语言简介 Python是一种解释型.面向对象.动态数据类型的高级程序设计语言,具有20多年的发展历史,成熟且稳定. 用任何编程语言来开发程序,都是为了让计算机干活,比如下载一个MP3,编写一个文档等等,而计算机干活的CPU只认识机器指令,所以,尽管不同的编程语言差异极大,最后都得“翻译”成CPU可以执行的机器指令.而不同的编程语言,干同一个活,编写的代码量,差距也很大. 比如,完成同一个任务,C语言要写1000行代码,Java只需要写100行,而Python可能只要

八月第一周,网易云社区联合博文视点为大家带来Python专场送书福利,10本关于Python的书籍内容涉及Python入门.绝技.开发.数据分析.深度学习.量化投资等.以下为书籍简介,送书福利请见文末哦~ 1.虫术——Python绝技 梁睿昆著 编辑推荐 本书基于Python这门灵活且简洁的语言,结合作者在网络数据爬取和大数据方面的实际工程经验,使得本书更具实用性.本书旨在让更多数据工作者或编程爱好者在大数据时代从海量的信息中通过掌握“虫术”来获取对自已或企业有价值的信息. 内容提要 <虫术——

第一部分:金融与量化投资 股票: 股票是股份公司发给出资人的一种凭证,股票的持有者就是股份公司的股东. 股票的面值与市值 面值表示票面金额 市值表示市场价值 上市/IPO: 企业通过证券交易所公开向社会增发股票以募集资金 股票的作用: 出资证明.证明股东身份.对公司经营发表意见 公司分红.交易获利 股票的分类 股票按业绩分类: 蓝筹股:资本雄厚.信誉优良的公司的股票 绩优股:业绩优良公司的股票 ST股:特别处理股票,连续两年亏损或每股净资产低于股票面值 股票按上市地区分类: A股:中国大陆上市,

本书主要讲解如何利用Python进行量化投资,包括对数据的获取.整理.分析挖掘.信号构建.策略构建.回测.策略分析等.本书也是利用Python进行数据分析的指南,有大量的关于数据处理分析的应用,并将重点介绍如何高效地利用Python解决投资策略问题.本书分为Python基础和量化投资两大部分:Python基础部分主要讲解Python软件的基础.各个重要模块及如何解决常见的数据分析问题:量化投资部分在Python基础部分的基础上,讲解如何使用优矿(uqer.io)回测平台实现主流策略及高级定制策略

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