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svm機器學習python 在 iThome Facebook 的最讚貼文
從2007年發展至今的Python機器學習函式庫Scikit-learn,終於發布1.0版本。官方把更新重點擺在穩定性,使多項用戶常用功能更加強健,並讓Scikit-learn可以應付更多複雜使用場景
#看更多 https://www.ithome.com.tw/news/146943
svm機器學習python 在 軟體開發學習資訊分享 Facebook 的精選貼文
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課程說明
本課程是關於金融工程的基礎知識。首先,你們將學習股票、債券和其他衍生產品。本課程的主要目的是加深對金融數學模型的理解。馬科維茨模型( Markowitz-model )是第一步。然後是資本資產定價模型( CAPM )。20 世紀最優雅的科學發現之一是布萊克-舒爾斯模型( Black-Scholes model ): 如何通過套期保值( hedging )來消除風險。現在機器學習技術正變得越來越流行。因此,你將學習迴歸( regression )、支援向量機( SVM )和基於樹( tree based )的方法。
重要提示: 你必須對統計學和數學感興趣才選擇這門課程! !!
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課程說明
在本課程中,你將了解什麼是超參數( hyperparameters ),什麼是遺傳演算法( Genetic Algorithm ),以及什麼是超參數最佳化( hyperparameter optimization )。
在本課程中,你將應用遺傳演算法最佳化支持向量機( Support Vector Machines )和多層感知器神經網路( Multilayer Perceptron Neural Networks )的性能。超參數最佳化將在兩個資料集上完成,一個用於預測建築物冷熱負荷的迴歸資料集,以及一個關於將電子郵件分類為垃圾郵件和非垃圾郵件的分類資料集。 SVM 和 MLP 將被應用於資料集而不進行最佳化,並將其結果與最佳化結果進行比較。
到本課程結束時,你將學到如何使用 Python 寫遺傳演算法程式,以及如何最佳化機器學習演算法以獲得最佳性能。
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