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Python金融大数据分析——第11章统计学（2）投资组合优化笔记Tianzi_Du:请问我在写np.log(data/data.shift(1))的时候报错unsupportedoperandtype(s)for/:'str'and'str'是为什么啊？Python金融大数据分析——第7章输入/输出操作笔记小洋人e:已打赏
东南大学硕士学位论文摘要主成分分析（PCA）是一种常用的降维技巧，在图像处理、模式识别以及数据挖掘中都有很广泛的应用。但是，作为一种全局线性投影，经典的PCA用于实际中经常出现的非线性数据时不可能令人满意。
关于主成分分析在模型中的运用主要有以下几个方面：（1）降维；尤其是在面对大量数据时，可以借助PCA方法提取有效的数据成分；其原理，简单的理解就是将众多变量和指标通过一定方法提取出少数几个有代表性的且互…
承诺人（签名）：基于主成分分析的特征提取方法研究信息学院电子信息工程专业要：本文选以小麦粉的红外光谱检测数据为研究对象，运用主成分分析（PCA），建立用于预测未知样品性质或组成的分析模型。.近红外光NearInfrared简称NIR光谱区7802526nm主要是...
比较经典的一篇论文，研究高频数据PCA的，Ait和修大成2017年发表的：.YacineAit-Sahalia,DachengXiuPrincipalComponentAnalysisofHigh-FrequencyDataJournaloftheAmericanStatisticalAssociation(2017).修大成是芝加哥布斯商学院的明星教授，发表了很多厉害文章。.之前旁听…
主元分析也就是PCA，主要用于数据降维。1什么是降维？比如说有如下的房价数据：这种一维数据可以直接放在实数轴上：不过数据还需要处理下，假设房价样本用表示，那么均值为...
金融领域必备的数据分析技能上期讲了金融数据的储存，这期讲解利用Python进行金融数据的统计分析下面运行环境没有的，请看第一期内容安装环境本节重点：分析HS300股票的市值和PE的统计规律个股日收益率的统计规律研究金融数据分析中的随机数具体知识点与代码请看图示分析HS300股…
作者：DmitryRastorguev编译：BigQuant我对技术及其在金融数据分析，特别是投资中的应用感到着迷。以下是2017年发布的关于深度学习及其在投资领域应用的免费学术论文汇编。请享用！欢迎在AI量化知识…
主成分分析（PCA）是一种基于变量协方差矩阵对数据进行压缩降维、去噪的有效方法，PCA的思想是将n维特征映射到k维上（k
传统数据库技术专注于分析历史数据，以获得对业务绩效的后视理解。虽然分析业务的来源非常重要，但为了获得竞争优势并使您的应用程序与众不同，利用深度学习并在事件中采取行动至关重要。构建强大的预测分析模型只是成功的一半。
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