1.什么是多分类? 参考:https://www.jianshu.com/p/9332fcfbd197 针对多类问题的分类中,具体讲有两种,即multiclass classification和multilabel classification.multiclass是指分类任务中包含不止一个类别时,每条数据仅仅对应其中一个类别,不会对应多个类别.multilabel是指分类任务中不止一个分类时,每条数据可能对应不止一个类别标签,例如一条新闻,可以被划分到多个板块. 无论是multiclass,还

很多童鞋对为什么学习Python感到迷茫,小编来跟大家说说学习Python的10个理由,希望可以帮助到大家!!! 摘要: 看完这十个理由,我决定买本python从入门到精通! 如果你定期关注现今的科技发展,那么你可能想知道我为什么要写这篇文章告诉人们学习Python?因为几年前我提倡Java而不是Python. 在2016年,Python取代Java成为高校中最受欢迎的语言,从那时起它受欢迎的程度就没有减退过. 但是,随着新时代的到来,Python正在不断发展壮大.如果你阅读编程和技术新闻或博客

NLTK 这是一个处理文本的python库,我们知道文字性的知识可是拥有非常庞大的数据量,故而这属于大数据系列. 本文只是浅尝辄止,目前本人并未涉及这块知识,只是偶尔好奇,才写本文. 从NLTK中的book模块中,载入所有条目 book 模块包含所有数据 from nltk.book import * *** Introductory Examples for the NLTK Book *** Loading text1, ..., text9 and sent1, ..., sent9 Ty

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在信息论中,Rényi熵是Hartley熵,Shannon熵,碰撞熵和最小熵的推广.熵能量化了系统的多样性,不确定性或随机性.Rényi熵以AlfrédRényi命名.在分形维数估计的背景下,Rényi熵构成了广义维数概念的基础. Rényi熵在生态学和统计学中是重要的多样性指标.Rényi熵在量子信息中也很重要,它可以用来衡量纠缠.在Heisenberg XY自旋链模型中,作为α的函数的Rényi熵可以由于它是关于模数群的特定子群的自守函数而被明确地计算.在理论计算机科学中,最小熵用于随机抽取

原文链接:http://techblog.netflix.com/2012/06/netflix-recommendations-beyond-5-stars.htm 在 blog 的第一部分,我们详细介绍了 Netflix 个性化推荐系统的各个组成部分.我们也解释了自从我们宣布 Netflix Prize 后,Netflix 推荐系统是如何变化的.100 万美金的奖金让我们不论在算法创新,还是在品牌宣传和吸引人才加入方面都获得了丰厚的回报.不过,准确的预测电影评分仅只是我们推荐系统的一部分.在

论文:推荐系统评价指标综述 发表时间:2012 发表作者:朱郁筱,吕琳媛 论文链接:论文链接 本文对现有的推荐系统评价指标进行了系统的回顾,总结了推荐系统评价指标的最新研究进展,从准确度. 多样性.新颖性及覆盖率等方面进行多角度阐述,并对各自的优缺点以及适用环境进行了深入的分析.特别讨论了基于排序加权的指标,强调了推荐列表中商品排序对推荐评价的影响.最后对以用户体验为中心的推荐系统进行了详细的讨论,并指出了一些可能的发展方向. 目前的推荐算法主要包括协同过滤算法.基于内容的推荐算法.谱分析.基于

Python交互K线工具 K线核心功能+指标切换 aiqtt团队量化研究,用vn.py回测和研究策略.基于vnpy开源代码,刚开始接触pyqt,开发界面还是很痛苦,找了很多案例参考,但并不能完全满足我们自己对于检查自己的交易逻辑的需求,只能参考网上的案例自己开发 代码较多,大家可以直接到GitHub下载开源源码查看 欢迎加入QQ交流群: 538665416(免费提供,期货,期权数据) 团队界面需求: 界面加载k线, 鼠标滚轮缩放,键盘缩放跳转 十字光标 显示K线详细信息 缩放自适应Y轴坐标 回测

在机器学习中,性能指标(Metrics)是衡量一个模型好坏的关键,通过衡量模型输出y_predict和y_true之间的某种“距离”得出的. 对学习器的泛化性能进行评估,不仅需要有效可行的试验估计方法,还需要有衡量模型泛化能力的评估价标准,这就是性能度量(performance measure).性能度量反映了任务需求,在对比不同模型的能力时,使用不同的性能度量往往会导致不的评判结果:这意味着模型的“好坏”是相对的,什么样的模型是好的,不仅取决于算法和数据,还决定于任务需求. 性能指标往往使我们

1.安装scikit-learn 1.1Scikit-learn 依赖 Python (>= 2.7 or >= 3.3), NumPy (>= 1.8.2), SciPy (>= 0.13.3). 分别查看上述三个依赖的版本, python -V        结果:Python 2.7.3 python -c 'import scipy; print scipy.version.version'    scipy版本结果:0.9.0       python -c "

本人之前写过若干“给程序员加财商”的系列文,目的是通过股票案例讲述Python知识点,让大家在学习Python的同时还能掌握相关的股票知识,所谓一举两得. 在之前的系列文里,大家能看到K线,均线,成交量的案例,在本文里,大家能看到通过RSI案例讲述Python邮件编程的知识点,在后继系列文里,大家还能看到MACD,BIAS,KDJ等指标相关案例. 1  RSI指标的原理和算法描述 相对强弱指标(RSI)是通过比较某个时段内单股价格的涨跌幅度来判断多空双方的强弱程度,以此来预测未来走势.从数值上看

python实现六大分群质量评估指标(兰德系数.互信息.轮廓系数) 1 R语言中的分群质量--轮廓系数 因为先前惯用R语言,那么来看看R语言中的分群质量评估,节选自笔记︱多种常见聚类模型以及分群质量评估(聚类注意事项.使用技巧): 没有固定标准,一般会3-10分群.或者用一些指标评价,然后交叉验证不同群的分群指标. 一般的指标:轮廓系数silhouette(-1,1之间,值越大,聚类效果越好)(fpc包),兰德指数rand:R语言中有一个包用30种方法来评价不同类的方法(NbClust),但是速

https://blog.csdn.net/gsl222/article/details/104554397 https://github.com/yyy999/auto_ma912 一个用python写的比特币均线指标 开发环境:win10,spyder(anaconda3) #ET量化交易web系统:http://www.simplenet.top 安装与使用指南 Windows10 64位 环境 手动安装 1.下载并安装最新版spyder(Anaconda3) 64位 下载地址如下:Ana

我的新书<基于股票大数据分析的Python入门实战>于近日上架,在这篇博文向大家介绍我的新书:<基于股票大数据分析的Python入门实战>里,介绍了这本书的内容.这里将摘录出部分内容,用以推广本书,请大家多多支持. <基于股票大数据分析的Python入门实战 视频教学版>,京东链接:https://item.jd.com/69241653952.html.在这篇博文里,将摘录部分内容. 1  OBV指标的原理以及算法 形象地讲,OBV指标是将成交量与股价的关系数字化,并

1.混淆矩阵 下图是一个二类问题的混淆矩阵,其中的输出采用了不同的类别标签 常用的衡量分类性能的指标有: 正确率(Precision),它等于 TP/(TP+FP) ,给出的是预测为正例的样本中的真正正例的比例. 召回率(Recall),他等于 TP/(TP+FN),给出的是预测为正例的真实正例占所有真实正例的比例. 2.ROC曲线 图中的横轴是伪正例的比例(假阳率=FP/(FP+TN)),而纵轴是真正例的比例(真阳率=TP/(TP+FN)).ROC曲线给出的是当阈值变化时假阳率和真阳率的变化情

CODE: #!/usr/bin/python # -*- coding: utf-8 -*- ''' Created on 2014-7-10 @author: guaguastd @name: weiboLexicalDiversity.py ''' if __name__ == '__main__': # get weibo_api to access sina api from sinaWeiboLogin import sinaWeiboLogin sinaWeiboApi = sin

#!/usr/bin/python #-*- coding: utf-8 -*- #+++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++# #Name : collMonitorDataToDB.py # #Created : 2017/07/06 # #Author : @ruiy # #Version : 2.0 # #Copyright : 2016 ~ 2017 ahwater.net Corporation.`

CODE: #!/usr/bin/python # -*- coding: utf-8 -*- ''' Created on 2014-7-3 @author: guaguastd @name: tweet_lexical_diversity.py ''' if __name__ == '__main__': # import login, see http://blog.csdn.net/guaguastd/article/details/31706155 from login import

接口:daily_basic 更新时间:交易日每日15点-17点之间 描述:获取全部股票每日重要的基本面指标,可用于选股分析.报表展示等. 积分:用户需要至少300积分才可以调取,具体请参阅本文最下方积分获取办法 注:tushare库下载和初始化教程,请查阅我之前的文章 输入参数 名称      |      类型      |      必选      |      描述 ts_code      |      str      |      Y      |      股票代码(二选一) t

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