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股票里面MACD和RSI都要应用到moving average 参见https://pythonprogramming.net/advanced-matplotlib-graphing-charting-tutorial/ 在panda里面封装了rolling module可以rolling以后求m 阅读全文
posted @ 2017-05-24 11:28 不要半途而废 阅读(1308) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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今天用python的lxml组件解析网页代码，需要找到特定区域的文本，lxml的etree有HTML方法可以将得到的html代码转换成树结构，然后用xpath寻找特定区域 当我找到这个区域，我需要得到该区域内的文本（在c#里面htmlnodeelement有个innertext的属性可以直接得到）而 阅读全文
posted @ 2017-04-19 08:57 不要半途而废 阅读(157) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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网上的例子： https://github.com/donnemartin/data-science-ipython-notebooks/blob/master/kaggle/titanic.ipynb 作为一个data mining的雏，这两天试了试kaggle上面的beginner compet 阅读全文
posted @ 2017-04-11 09:23 不要半途而废 阅读(118) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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1.4 Support Vector Machines 建成SVM是一系列supervised learning方法的集合用于分类回归和边界探测，优势在于高维度空间效率高；在维度大于样本数量是仍然有效；在决策函数里training points的子集，使得内存利用更有效率；能在决策函数中使用不同的甚 阅读全文
posted @ 2017-03-30 08:04 不要半途而废 阅读(88) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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发现个很诡异的问题 False in pd.Series([True,True]) returns True.......... 但是 False in [True,True] returns False 使用pandas的dataframe做一些基础的数据分布研究 df=pd.DataFrame. 阅读全文
posted @ 2017-03-09 07:35 不要半途而废 阅读(244) 评论(1) 推荐(0) 编辑
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chi-square test（goodness of fit） 举个例子khanacademic上的例子，某人A给出某餐馆每日客流量的分布(周日休息)为M（10），T（10），W（15），T（20），F（30），S（15），总共100，而我自己观察一周的结果是M（30），T（14），W（34），T 阅读全文
posted @ 2017-02-24 10:55 不要半途而废 阅读(547) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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1.1.3 Lasso(Least absolute shrinkage and selection operator) Lasso算法，又译为最小绝对值收敛和选择算子、套索算法，针对X是稀疏矩阵的情况，进行变量选择和规范化，以增加预测的准确性，最初是为最小二乘法而设计，然而lasso的正规化可以很 阅读全文
posted @ 2017-02-23 11:30 不要半途而废 阅读(151) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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1.1.2 Ridge Regression（Tikhonov Regularization） 我也没找到中文翻译叫什么，这个东西用来使线性非良设定问题（linear ill posed problem）正规化（regularization） ill-posed problem对应well-pose 阅读全文
posted @ 2017-02-17 10:29 不要半途而废 阅读(118) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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又查查了回归分析的基本概念，这里记录一下，年纪大了容易忘lol 线性回归模型Linear Regression Models： 例如数据有n个观察结果（yi，xi）i从1到n，yi是这个观察的响应标量值（a scalar response），xi是一组含p个预言子（predictor）的向量 在线性 阅读全文
posted @ 2017-02-15 10:35 不要半途而废 阅读(175) 评论(0) 推荐(0) 编辑