入門機器學習演算法交易：邏輯迴歸的理論和交易
目前股市的量化交易已經成為了人工智慧研究的一個熱門領域，很多計算機人員都想利用自己的程式設計技術去量化交易，也有很多的金融人員想要學習程式設計技術。如果你想知道一些方法論上面的知識，可以檢視我上一個文章。
本次 Chat，文章會一步一步向你介如何用最簡單的邏輯迴歸在股票資料上面構建一個自己的演算法策略。如果你也想利用機器學習從事量化交易，那麼本場 Chat 將會為你介紹一些知識。
本場 Chat 你將學到如下內容：
- 邏輯迴歸的理論知識；
- 利用邏輯迴歸來構建股票策略；
- 對比股票漂亮 50 的收益率。
一場場看太麻煩？成為 GitChat 會員，暢享 1000+ 場 Chat ！點選檢視
相關推薦
機器學習演算法之： 邏輯迴歸 logistic regression (LR)
by joey周琦 LR介紹 邏輯迴歸屬於probabilistic discriminative model這一類的分類演算法 probabilistic discriminative mode這類演算法的思路如下： - 直接建模 P(Ck|x)
機器學習筆記3：邏輯迴歸
機器學習筆記3：邏輯迴歸 Andrew Ng機器學習課程學習筆記3 邏輯迴歸就是分類問題，比如把郵件標示為垃圾郵件和正常郵件，判斷腫瘤是良性的還是惡性的. Sigmoid function 線性迴歸方程中，hθ(x) 的取值ｙ是連續的，而邏輯迴歸中輸出則是離散的。以兩個類別
【機器學習演算法推導】邏輯迴歸
邏輯迴歸(logistic regression)是分類演算法的一種，通過形成決策邊界，達到對資料進行分類的效果。 演算法思想 邏輯迴歸中，以二分類為例，最終預測得到的是一個分類，也就是0或者1。若目標函式
機器學習筆記04：邏輯迴歸(Logistic regression)、分類(Classification)
說明：本文章所有圖片均屬於Stanford機器學課程，轉載請註明出處 面對一些類似迴歸問題，我們可以通過線性迴歸方法來擬合一個函式，以此來預測資料，但它的輸出是連續的。有時候呢，我們需要一種方法給出一個判定結果，例如”同意(agree)”、”不同意
用Python開始機器學習（7：邏輯迴歸分類）
在本系列文章中提到過用Python開始機器學習（3：資料擬合與廣義線性迴歸）中提到過迴歸演算法來進行數值預測。邏輯迴歸演算法本質還是迴歸，只是其引入了邏輯函式來幫助其分類。實踐發現，邏輯迴歸在文字分類領域表現的也很優秀。現在讓我們來一探究竟。1、邏輯函式假設資料集有n個獨立的
入門機器學習演算法交易：邏輯迴歸的理論和交易
目前股市的量化交易已經成為了人工智慧研究的一個熱門領域，很多計算機人員都想利用自己的程式設計技術去量化交易，也有很多的金融人員想要學習程式設計技術。如果你想知道一些方法論上面的知識，可以檢視我上一個文章。本次 Chat，文章會一步一步向你介如何用最簡單的邏輯迴歸在股票資料上面
機器學習演算法概述：隨機森林&邏輯迴歸
摘要： 機器學習演算法入門介紹：隨機森林與邏輯迴歸！ 隨機森林是用於分類和迴歸的監督式整合學習模型。為了使整體效能更好，整合學習模型聚合了多個機器學習模型。因為每個模型單獨使用時效能表現的不是很好，但如果放在一個整體中則很強大。在隨機森林模型下，使用大量“弱”因子的決
機器學習入門系列三（關鍵詞：邏輯迴歸，正則化）
一、邏輯迴歸 1.邏輯迴歸 什麼是邏輯迴歸問題，通俗地講就是監督下的分類問題。通過前面的學習，我們已經掌握如何解決線性(非線性)迴歸的問題。那面對分類問題我們是否也可以用線性迴歸呢？簡單起見，我們先討論二元分類，首先讓我們來看一個例子，腫瘤的大小與是否是惡性的關係，其中紅色的×表示腫瘤大小，對應的y軸
【原】Andrew Ng斯坦福機器學習 Programming Exercise 2——邏輯迴歸
作業說明 Exercise 2，Week 3，使用Octave實現邏輯迴歸模型。資料集 ex2data1.txt ，ex2data2.txt 實現 Sigmoid 、代價函式計算Computing Cost 和 梯度下降Gradient Descent。 檔案清單
【機器學習演算法實現】logistic迴歸 基於Python和Numpy函式庫
分享一下我老師大神的人工智慧教程！零基礎，通俗易懂！http://blog.csdn.net/jiangjunshow 也歡迎大家轉載本篇文章。分享知識，造福人民，實現我們中華民族偉大復興！
【機器學習演算法總結】線性迴歸
文章目錄 1 機器學習概念 2 線性迴歸 3 代價函式 4 代價函式求解 4.1 正規方程求解 4.2 梯度下降法 4.2.1 批量梯度下降(BGD) 4.2.2 隨機梯
機器學習（四）邏輯迴歸模型訓練
本篇不講演算法 只講用Python （pandas, matplotlib, numpy, sklearn) 進行訓練的一些要點 1.合併index np.concatenate([index1,index2]) 2.from sklearn.cross_va
機器學習（一）邏輯迴歸與softmax迴歸及程式碼示例
本文適合已經對機器學習、人工智慧有過一定了解，但是還沒有自己寫過程式碼，或者一直在使用現有框架的同學。不用框架自己寫一次程式碼的過程還是很有必要的，能讓你真正地理解原理與機器學習中各個步驟的實現過程，而不是停留在“好像懂了”、只會調庫的階段。 目錄
機器學習總結之----2.邏輯迴歸
我也只是在學習的過程中，相當於自己理解推導一遍做個筆記，參考了別人很多東西，文末有相關連結。 什麼是邏輯迴歸 邏輯迴歸也叫做對數機率迴歸，但它卻用來做二分類。 線性迴歸產生的預測值為 z=θTxz = \theta^{T}xz=θTx，線性迴歸通常用來做迴歸。
機器學習演算法之：決策樹 (decision trees)
> By joey周琦 概述 線性模型一般variance小，bias大；而樹模型一般variance大，bias小 決策樹的優點：具有可讀性，分類速度快 一般包含三個步驟： 特徵選擇 決策樹生成 剪枝
機器學習演算法之：分類演算法概述
By joey周琦 常見的分類演算法大致可以分為三類： 直接給一個discriminant function，直接確定輸入feature x的屬於哪一類。這類演算法有SVM probabilistic discriminative model.該類方法直接給P(C
吳恩達-機器學習(3)-分類、邏輯迴歸、多分類、過擬合
文章目錄 Classification and Representation Classification Hypothesis Representation Decision Boundary
機器學習筆記之七——邏輯迴歸簡單推導、softmax簡單理解以及sklearn中邏輯迴歸常用引數解釋
邏輯迴歸 對邏輯迴歸的理解：對線性迴歸的假設函式的 f(x) 又套上了一層sigmoid函式，即g(f(x)). 然後sigmoid函式是長這樣的： 它的影象長這樣： 對於線性迴歸得到的結果，再經過一層sigmoid函式，以x=0為界限，左邊為0，右邊為1，邏輯迴歸就是這樣一個二分類
機器學習筆記2：線性迴歸
機器學習筆記2：線性迴歸 Andrew Ng機器學習課程學習筆記2 線性迴歸 引數說明： θi:parameters，引數 x:input，輸入 y:output，輸出 h:hypothesis，假設 m:資料數量 迴歸方程： 一元線性的迴歸方程的一
機器學習筆記(1)：線性迴歸
初次接觸機器學習的朋友們，建議先把這篇概念性的科普文章，精讀5遍以上：神經網路淺講：從神經元到深度學習 裡面有大量的矩陣向量的操作，不熟悉NDArray的，建議先看上一篇mxnet安裝及NDArray初體驗 下面這個示例的思路，先講解一下，不然不知道它們在幹嘛：） 先給出一個線性方程（1），如下圖：