下面，使用python模块库sklearn自带的iris标准数据集进行简单测试。 获得的分类图为： 此外，尝试在优矿平台上，对股票的涨跌幅进行分类，选取的指标包括PE、KDJ_D，KDJ_J和ARBR

　　机器学习中的预测问题通常分为2类： 回归 与 分类 。简单的说回归就是预测数值，而分类是给数据打上标签归类。本文讲述如何用Python进行基本的数据拟合，以及如何对拟合结果的误差进行分析。 本例中使用

　　机器识别手写数字的问题早已经解决，如今机器识别的准确率已经超过99%。事实上，这种问题无法通过一条条规则去hard code式的解决，我们不得不承认机器确实学到了东西。但我们好奇的是机器到底学到了什么

　　1.算法介绍： kNN (k-Nearest Neighbour) 算法是一种用于分类和回归的非参数的方法，可以用目标点周围所观察到的数据得平均值来预测出目标点 x 的值。本文将会介绍kNN的回归和分

　　特征提取步骤 1. 卡方检验 1.1   统计样本集中文档总数（N）。 1.2   统计每个词的正文档出现频率（A）、负文档出现频率（B）、正文档不出现频率）、负文档不出现频率。 1.3  计算每个词

　　在 系列 一 的教程中，我们想继续有关股票价格预测的主题，并赋予在系列1中建立的具有对多个股票做出响应能力的RNN。 为了区分不同价格序列之间相关的模式，我们使用股票信号嵌入向量作为输入的一部分。  

　　K-means clustering To start out we're going to implement and apply K-means to a simple 2-dimensional

　　概述 我们将解释如何建立一个有LSTM单元的RNN模型来预测S＆P500指数的价格。 数据集可以从Yahoo!下载。 在例子中，使用了从1950年1月3日（Yahoo! Finance可以追溯到的最大

　　In this exercise, we'll be using support vector machines (SVMs) to build a spam classifier. We'll st

　　顺应趋势 等待回调 突破买入 控制风险   以上四个词是炒股的圣典。其中，每一句话都包含着精确与模糊两个内涵，这就是为什么每一句话看起来又都是那么高深莫测的原因。   顺应趋势 趋势指标确定之后，任何

　　拐点的概念来源于通道理论，任何一段上升趋势或下降趋势，都可以假定它在一个小的通道当中运行，价格运行趋势整个局限于两条平行线之间。   1.上升趋势 在上升趋势中，要想找到价位向下的回调目标（拐点），按

　　散户在证券市场是弱者，他们不能发动行情，只能搭乘主力已经开启的航船；但散户有时也是强者，进出市场快捷方便，游刃有余。   在这个市场中也只有顺势而为，才能真正赚到钱，然而每个人的人生都有不同的轨迹，每

　　简单地说，趋势就是股票价格的波动方向，或者说是股票市场运动的方向。 趋势的方向有三个： a. 上升方向； b. 下降方向； c. 水平方向，也就是无趋势方向。 按道氏理论的分类，趋势分为三个类型：主要

　　套利交易目前已经成为国际金融市场中的一种主要交易手段，由于其收益稳定，风险相对较小，国际上绝大多数大型基金均主要采用套利或部分套利的方式参与期货或期权市场的交易，随着我国期货市场的规范发展以及上市品种

　　1 趋势到底是涨是跌不是我们的想象能判断和分析的，判断趋势是涨是跌必须有一个标准。 虽然每个人对一个趋势形成的标准是不一样的，但操作中每个人都要找到这个衡量趋势是否形成的标准。   其实找到判断趋势是