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matlab提取股票数据代码如何与scikit学习机器学习图书馆 2021年1月15日 我感谢您的评论。 给我发电子邮件！ 雇用我！ :smiling_face_with_smiling_eyes: 我们进行了一次令人难以置信的机器学习数学之旅。 我们了解了数据，以及如何得出代表数据的参数，以及如何通过流行的最小二乘回归优化损失/成本函数。 我们将求和损失函数改写为矩阵向量格式，如下所示：W换位点积X。W是系数矩阵，而X是特征向量。 当要素具有多个维度时，我们将创建协方差和相关矩阵。 我们分析特征之间的相关性，对其进行排名，选择和提取。 我们最终将为具有高方差和良好相关性的要素建立高度相关性。 那些不相关的内容我们将其丢弃并作为无意义的功能丢弃。 通过方便的Wtranspose点积X格式，我们使用了NumPy数组和Pandas数据框。 我们还讨论了优化损失函数以及我们可以使用的许多工具和选项。 例如，正则化是一种非常有用的方法，用于处理共线性（要素之间的高度相关性），从数据中滤除噪声并最终防止过拟合。 正则化背后的概念是引入附加信息（偏差）以惩罚极端参数（权重）值。 最常见的正则化形式是所谓的L2正则化（有时也称为L2收缩或重量衰减）。 现在，我