從RNN到GPT 目錄 簡(jiǎn)介 RNN LSTM與GRU Attention機(jī)制 word2vec與Word Embedding編碼（詞嵌入編碼） seq2seq模型 Tran...
發(fā)簡(jiǎn)信
IP屬地：上海
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Deep Learning—從RNN到GPT模型（Ⅰ） -
@Tictic 是我搞錯(cuò)了，謝謝提醒。
金融筆記——宏觀指標(biāo)
宏觀指標(biāo) 目錄 簡(jiǎn)介 GDP IP CPI PPI PMI 利率 新增人民幣貸款 社會(huì)融資規(guī)模 M0、M1、M2 企業(yè)家信心指數(shù)（宏觀經(jīng)濟(jì)景氣指數(shù)） 簡(jiǎn)介 在學(xué)習(xí)投資理財(cái)或者...
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金融模型——濾波算法目錄 簡(jiǎn)介 傅里葉變換 信號(hào)的時(shí)域與頻域 卷積 低通濾波 高通濾波 帶通濾波 Hodrick Prescott 濾波 卡爾曼濾波 濾波的應(yīng)用對(duì)比 簡(jiǎn)介 在研究宏觀問題時(shí)，經(jīng)常...
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@aloha_fb3d 做太久了，找不到了。
金融模型——Copula函數(shù)對(duì)金融資產(chǎn)尾部相關(guān)性分析
Copula函數(shù)對(duì)金融資產(chǎn)尾部相關(guān)性分析 目錄 簡(jiǎn)介 尾部相關(guān)系數(shù) Copula函數(shù) Copula函數(shù)的參數(shù)估計(jì) Copula函數(shù)對(duì)金融資產(chǎn)的相關(guān)性分析 最大分散化投資組合(...
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Machine Learning-貝葉斯規(guī)則分類器(上)貝葉斯規(guī)則分類器 目錄 一、簡(jiǎn)介 二、模型相關(guān)基礎(chǔ)知識(shí) 2.1關(guān)聯(lián)分析 2.2Beta分布和二項(xiàng)分布（共軛分布） 2.3Dirichlet分布和多項(xiàng)式分布（共軛分布） 2.4...
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Machine Learning-文本分析中關(guān)鍵詞擴(kuò)展算法文本分析中關(guān)鍵詞擴(kuò)展算法 目錄 簡(jiǎn)介 抑制效應(yīng) 問題描述和符號(hào)約定 關(guān)鍵詞擴(kuò)展算法 算法評(píng)估 算法應(yīng)用和總結(jié) 簡(jiǎn)介 本文算法來來自《Computer-Assisted Key...
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金融筆記——宏觀指標(biāo)宏觀指標(biāo) 目錄 簡(jiǎn)介 GDP IP CPI PPI PMI 利率 新增人民幣貸款 社會(huì)融資規(guī)模 M0、M1、M2 企業(yè)家信心指數(shù)（宏觀經(jīng)濟(jì)景氣指數(shù)） 簡(jiǎn)介 在學(xué)習(xí)投資理財(cái)或者...
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金融模型——Copula函數(shù)對(duì)金融資產(chǎn)尾部相關(guān)性分析Copula函數(shù)對(duì)金融資產(chǎn)尾部相關(guān)性分析 目錄 簡(jiǎn)介 尾部相關(guān)系數(shù) Copula函數(shù) Copula函數(shù)的參數(shù)估計(jì) Copula函數(shù)對(duì)金融資產(chǎn)的相關(guān)性分析 最大分散化投資組合(...
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金融模型——熵池模型資產(chǎn)配置之熵池模型 目錄 一、簡(jiǎn)介 二、香農(nóng)熵 三、最小化相對(duì)熵 四、熵池模型資產(chǎn)配置 五、各類型觀點(diǎn)融入 六、熵池模型求解 七、熵池模型與各模型對(duì)比 一、簡(jiǎn)介 在之前的文章...
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Deep Learning——奇異值分解在協(xié)同過濾推薦算法中的應(yīng)用
奇異值分解在協(xié)同過濾推薦算法中的應(yīng)用 目錄 推薦算法介紹 協(xié)同過濾算法 電影推薦系統(tǒng) 基于用戶（項(xiàng)目）的協(xié)同過濾算法 基于模型的協(xié)同過濾算法 對(duì)缺失的地方進(jìn)行填充---傳統(tǒng)S...
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金融模型——多因子模型歸因多因子模型歸因分析 目錄 簡(jiǎn)介 多因子模型歸因方法 基于凈值的歸因方法 基于持倉的歸因方法 簡(jiǎn)介 本文主要詳細(xì)介紹怎么使用多因子模型對(duì)組合資產(chǎn)進(jìn)行歸因分析，歸因分析的內(nèi)容為收...
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金融模型——AHP比較矩陣的最大特征值對(duì)應(yīng)的特征向量是權(quán)重向量的數(shù)學(xué)推導(dǎo)
目錄 簡(jiǎn)介 比較矩陣 一致矩陣及其性質(zhì) 比較矩陣的最大特征值對(duì)應(yīng)的特征向量是權(quán)重向量的數(shù)學(xué)推導(dǎo) 簡(jiǎn)介 最近在解決一些定性的問題，這些問題很難定量化，所以想到了層次分析法，在梳...
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Machine Learning-特征工程之特征選擇特征工程之特征選擇 目錄 簡(jiǎn)介 1 Filter（過濾式選擇） 1.1 移除低方差特征（variance threshold） 1.2 信息增益（information ga...
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Machine Learning-支持向量機(jī)（SVM）(中)支持向量機(jī)（SVM） 目錄 ·簡(jiǎn)介 ·凸二次規(guī)劃 ·拉格朗日乘數(shù)法與KKT條件 ·拉格朗日對(duì)偶問題 ·支持向量機(jī)(SVM) ·再生核希爾伯特空間、核函數(shù)與核技巧 ·軟間隔（s...
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金融模型——資產(chǎn)配置模型資產(chǎn)配置模型 目錄 ·一、簡(jiǎn)介 ·二、投資組合理論 ·均值方差方法 ·組合投資優(yōu)于單一投資 ·有效前沿 ·夏普比率、資產(chǎn)分配線（CAL） ·市場(chǎng)均衡點(diǎn)、資本市場(chǎng)線（CML）、...
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Machine Learning-決策樹與集成學(xué)習(xí)決策樹與集成學(xué)習(xí) 目錄 ·簡(jiǎn)介 ·決策樹 ·booststrap ·bagging ·boosting ·隨機(jī)森林 ·Adaboost ·GBDT ·XGboost 簡(jiǎn)介 本...
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有個(gè)問題，就是H（X）在你推導(dǎo)公式的時(shí)候是沒有sign的，而在你算法流程里面是有sign的。前后定義不一樣。所以H（x）到底是啥？
二、最細(xì)粒度 推導(dǎo)AdaBoost
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