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資料科學
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2021
XGBoost 演算法預測報酬(上)
近來演算法興起,發展出各式各樣的數學模型用以分析並解決問題,經典的演算法為「迴歸模型」,但隨著科技的進步,發展出能自我改進學習的算法 — 機器學習(Machine Learning),發展至今成為最火熱的類累神經網路模型 (Deep Learning)。 本文章介紹樹狀模型 XGBoost,文章將會分兩部分,上半段為環境設定與模組安裝,以及資料庫的介紹。下半段為資料的預處理,模型的訓練、預測和視覺化。
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2021
客製化金融儀錶板
前言 延續前幾集對於 python 常用的套件,如 numpy, pandas 和 matplotlib 進行 […]
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2021
Matplotlib
前言 在連續兩周較為複雜的內容之後,讓我們休息一下,回到兩周以前重點【資料科學練功坊】,把基礎資料處裡分析當中 […]
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2021
「垃圾進,垃圾出」
前言 有在接觸量化投資的大家想必都對公開數據源相當熟悉(像是Yahoo Finance,Google Fina […]
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2021
Numpy, Pandas
前言 透過前兩篇文章想必大家應該都已經知道要如何透過TEJ API來抓取資料,然後再儲存到適合的格式,最後再定 […]
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