[置顶] LightGBM 调参方法(具体操作)

摘要: 其实,对于基于决策树的模型,调参的方法都是大同小异。一般都需要如下步骤: 所以,下面的调参例子是基于上述步骤来操作。数据集为一个(4400+, 1000+)的数据集,全是数值特征,metric采用均方根误差。 (PS:还是吐槽一下,lightgbm参数的同义词(alias)实在是太多了,有时候不同的 阅读全文

posted @ 2019-08-28 17:06 tan_2810 阅读(670) 评论(1) 推荐(1) 编辑

2022年8月22日

Mysql解析json字符串/数组

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posted @ 2022-08-22 16:41 tan_2810 阅读(0) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2020年8月2日

沪深股票的复权计算(复权因子的应用)--代码实现

摘要: 对复权因子的介绍可参考 通过计算复权因子求得当日前一天收盘价,并存储在MongoDB数据库中代码实现 def fill_au_factor_pre_close(begin_date,end_date): """ 为daily数据集填充 1、复权因子au_factor,复权因子计算方式:au_fact 阅读全文

posted @ 2020-08-02 01:53 tan_2810 阅读(1144) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2019年12月16日

Python股票历史数据的获取

摘要: 获取股票数据的接口很多,免费的接口有新浪、网易、雅虎的API接口,收费的就是证券公司及相应的公司提供的接口。收费试用的接口一般提供的数据只是最近一年或三年的,限制比较多,除非money足够多。所以本文主要讨论的是免费数据的获取及处理。 国内提供股票数据的接口如sinajs,money.163.com 阅读全文

posted @ 2019-12-16 18:55 tan_2810 阅读(11708) 评论(0) 推荐(1) 编辑

金融量化分析-python量化分析系列之---使用python获取股票历史数据和实时分笔数据

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posted @ 2019-12-16 18:48 tan_2810 阅读(0) 评论(0) 推荐(0) 编辑

获取带接口的股票数据

摘要: mport urllib.request import re codeUrl = 'https://hq.gucheng.com/gpdmylb.html' #获取股票代码 def codeTolist(): codeList = [] html = urllib.request.urlopen(c 阅读全文

posted @ 2019-12-16 18:01 tan_2810 阅读(282) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2019年12月5日

用PMML实现机器学习模型的跨平台上线

摘要: 在机器学习用于产品的时候,我们经常会遇到跨平台的问题。比如我们用Python基于一系列的机器学习库训练了一个模型,但是有时候其他的产品和项目想把这个模型集成进去,但是这些产品很多只支持某些特定的生产环境比如Java,为了上一个机器学习模型去大动干戈修改环境配置很不划算,此时我们就可以考虑用预测模型标 阅读全文

posted @ 2019-12-05 16:11 tan_2810 阅读(410) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2019年10月31日

【集成学习】sklearn中xgboost模块的XGBClassifier函数

摘要: # 常规参数 booster gbtree 树模型做为基分类器(默认) gbliner 线性模型做为基分类器 silent silent=0时,不输出中间过程(默认) silent=1时,输出中间过程 nthread nthread=-1时,使用全部CPU进行并行运算(默认) nthread=1时, 阅读全文

posted @ 2019-10-31 18:39 tan_2810 阅读(1879) 评论(0) 推荐(0) 编辑

TensorFlow Federated:基于分散式数据的机器学习

摘要: https://www.tensorflow.org/federated/ TensorFlow Federated (TFF) 是一个开源框架,用于对分散式数据进行机器学习和其他计算。我们开发 TFF 是为了促进联合学习 (FL) 的开放研究和实验,FL 是一种机器学习方法,使我们能够跨多个参与客 阅读全文

posted @ 2019-10-31 18:36 tan_2810 阅读(1583) 评论(0) 推荐(0) 编辑

联邦学习(Federated Learning)

摘要: 联邦学习简介 联邦学习(Federated Learning)是一种新兴的人工智能基础技术,在 2016 年由谷歌最先提出,原本用于解决安卓手机终端用户在本地更新模型的问题,其设计目标是在保障大数据交换时的信息安全、保护终端数据和个人数据隐私、保证合法合规的前提下,在多参与方或多计算结点之间开展高效 阅读全文

posted @ 2019-10-31 18:35 tan_2810 阅读(4485) 评论(0) 推荐(0) 编辑

联邦学习 Federated Learning 相关资料整理

摘要: 本文链接:https://blog.csdn.net/Sinsa110/article/details/90697728代码微众银行+杨强教授团队的联邦学习FATE框架代码:https://github.com/WeBankFinTech/FATE谷歌联邦迁移学习TensorFlow Federat 阅读全文

posted @ 2019-10-31 18:34 tan_2810 阅读(2311) 评论(0) 推荐(0) 编辑

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