常见算法:聚类(Clustering):例如K-means算法,通过将相似的样本归为一类。主成分分析(PCA):一种降维技术,用于减少数据的维度,提取最重要的特征。自编码器(Autoencoder):一种神经网络结构,用于数据的无监督学习和特征提取。 (3)强化学习关注于通过与...
15、利用DeepSeek实现XGBoost、LightGBM模型的代码自动生成 16、常用的变量降维方法(PCA、PLS)的基本原理 17、利用DeepSeek实现PCA、PLS的代码自动生成 18、常见的特征选择方法(优化搜索、Filter和Wrapper等;前向与后向选择法;正则稀疏优化方法、遗传算法等)...
通过对原始数据进行清洗、归一化和特征提取,可以有效提升模型的性能。常用的特征提取方法包括主成分分析(PCA)、线性判别分析(LDA)等。 from sklearn.decomposition import PCA # PCA降维示例 pca = PCA(n_components=10) reduced_data = pca.fit_transform(data) 2. 模型训练与优化 DeepSeek算法的模型训练通常采用...
1.使用DeepSeek生成代码 首先,点击开始对话按钮进入任务提交页面,第一次使用可注册一个账号,选择版本“深度思考(R1)”,然后给DeepSeek发送消息要求生成主成分分析并使用ggplot2绘制PCA散点图的示例代码,如下。 图片 给出的结果如下,这里跳过详细思考过程,直接查看代码块部分。可以看到几乎每行代码都有中文注释,这对R...
首先,点击开始对话按钮进入任务提交页面,第一次使用可注册一个账号,选择版本“深度思考(R1)”,然后给DeepSeek发送消息要求生成主成分分析并使用ggplot2绘制PCA散点图的示例代码,如下。 给出的结果如下,这里跳过详细思考过程,直接查看代码块部分。可以看到几乎每行代码都有中文注释,这对R语言新手很友好。
select_features(cleaned_data, method='pca') 二、模型训练 DeepSeek提供了强大的模型训练功能,支持多种机器学习算法和深度学习框架。用户可以根据需求选择合适的模型,并通过简单的接口进行训练和评估。 2.1 模型选择 DeepSeek支持多种模型,包括线性回归、决策树、随机森林和神经网络等。用户可以通过以下代码选择模型: ...
5、(实操演练)PCA、PLS、特征选择、群优化算法的ChatGPT-4o和DeepSeek-R1提示词库讲解 6、(实操演练)利用ChatGPT-4o和DeepSeek-R1实现变量降维与特征选择算法的代码自动生成与运行 第九章、ChatGPT-4o和DeepSeek-R1等大语言模型助力卷积神经网络建模与代码自动生成 ...
主成分分析法(PCA)降维 数据标准化 生成特征集 8、AI(DeepSeek、ChatGPT)支持数据处理与分析 任务支持 数据格式转换:DeepSeek、ChatGPT 可以生成指导如何在ArcGIS中进行数据格式转换的代码或脚本。 数据清理:使用DeepSeek、ChatGPT 生成Python代码,处理ArcGIS无法直接清理的复杂数据问题。
2. 实盘部署 交易平台：个人投资者：Interactive Brokers（IB）、MetaTrader机构级：QuantConnect、Alpaca（API交易）注意事项：滑点与延迟测试模拟账户过渡（至少3个月实盘模拟）3. 机器学习与AI 应用场景：特征工程（PCA、t-SNE降维）预测模型（XGBoost、LightGBM）强化学习（DQN、PPO算法优化交易策略）工具：TensorFlow、...
1. 特征选择与降维 - 使用XGBoost/LightGBM进行特征重要性排序 - 应用PCA或t-SNE处理高维数据 - 动态特征选择机制（根据市场状态调整）2. 深度学习架构设计 - 时序模型：LSTM+Attention机制处理价格序列 - 图神经网络：构建个股关联图（行业/概念关联度）- 多模态融合：CNN处理K线图像+Transformer处理数值特征 - ...