看<量化投资:以python为工具>这本书,第一部分是python的基础知识.这一部分略读了,只看我还不知道或不熟的. 定义复数 x = complex(2, 5) #2+5j 也可以直接定义 y = 3-6j 用id()可以得到变量的内存地址 python z = 3-6j print(id(y), id(z))python y和z的内存地址是一样的. 531269809744 531269809744 python可以为不可变对象分配固定的内存,减少内存占用. 当两个变量指向同一对象时,i…

年初学习量化投资,一开始想自己从头写,还是受了C/C++的影响.结果困在了计算回测数据那里,结果老也不对,就暂时放下了.最近试了一下python的各个量化投资框架,发现一个能用的——pyalgotrade,重新开始吧.这是一个事件驱动型量化交易框架. 使用pyalgotrade的一大问题是数据获取,其支持从yahoo,谷歌等途径获得数据,但要获取A股数据比较麻烦.还是用tushare获取数据比较方便.但pyalgotrade并不直接支持tushare数据格式.网上有人介绍了将tushare数据转…

本来算法没有那么复杂,但如果因为语法而攻不下就很耽误时间.于是就整理一下,搞python机器学习上都需要些什么基本语法,够用就行,可能会持续更新. Python四大类型 元组tuple,目前还没有感受到它和list什么差别,感觉也比较少用,声明语法是() >>> tp = () >>> type(tp) <class 'tuple'> 字典dict,声明语法{},对值 .items(),键值 .keys(),值 .values() >>>…

上一篇  ※※※※※※※※  [回到目录]  ※※※※※※※※  下一篇 这一章的内容比较简单,主要是MATLAB的一些基础教程,如果之前没有学过matlab建议直接找一本相关书籍,边做边学,matlab的编程入门还是比较容易的. 在这里想讲一下matlab和Python的区别: 吴恩达教授在刚开始教机器学习课程的时候,主要用的是matlab/octave,他给出的理由是利用matlab/octave学生能够更快更好地学习并掌握机器学习算法.这只是当时的情况,在后期吴恩达教授深度学习课程的教学中…

操作系统学习笔记----进程/线程模型----Coursera课程笔记 进程/线程模型 0. 概述 0.1 进程模型 多道程序设计 进程的概念.进程控制块 进程状态及转换.进程队列 进程控制----进程创建.撤销.阻塞.唤醒.... 0.2 线程模型 为什么引入线程 线程的组成 线程机制的实现 用户级线程.核心级线程.混合方式 1. 进程的基本概念 1.1 多道程序设计 允许多个程序同时进入内存运行,目的是为了提高CPU系统效率 1.2 并发环境与并发程序 并发环境: 一段时间间隔内,单处理器上…

机器学习入门 - Google机器学习速成课程 https://www.cnblogs.com/anliven/p/6107783.html MLCC简介 前提条件和准备工作 完成课程的下一步 机器学习入门01 - 框架处理(Framing) https://www.cnblogs.com/anliven/p/10252938.html 机器学习基本术语. 了解机器学习的各种用途. 机器学习入门02 - 深入了解机器学习 (Descending into ML) https://www.cnbl…

https://www.imooc.com/t/197450float float的设计初衷/原本作用-是为了实现文字环绕效果如,一个图片和一段文字垂直放置,给图片加上浮动,文字就环绕图片展示了. 浮动的包裹与破坏 包裹 收缩 坚挺 隔绝 - BFC 具有包裹的其他属性:(是不是可以生成块级上下文的其他属性?) display: inline-block.table-cell... position: absolute(近亲).fixed.sticky overflow: hidden.scro…

聚类的实际应用,图像分割. 利用图像的特征将图像分割为多个不相重叠的区域. 常用的方法有阈值分割,边缘分割,直方图法,特定理论(基于聚类,小波分析等). 实例:利用k-means聚类算法对图像像素点颜色进行聚类以分割图像. 输出:同一聚类的点以相同颜色表示,不同聚类的像素点以不同的颜色表示. 用PIL库从图片中读取像素点的颜色,转化到[0,1]的范围内. f = open(filePath, "rb") data = [] img = image.open(f) m,n = img.s…

北京理工大学在线课程: http://www.icourse163.org/course/BIT-1001872001 机器学习分类 监督学习 无监督学习 半监督学习 强化学习 深度学习 Scikit-learn算法分类 sklearn自带的标准数据集 sklearn的六大任务:分类.回归.聚类.降维.模型选择.数据预处理. 一.无监督学习:数据没有标签.最常用的是聚类和降维. 聚类:根据数据的相似性将数据分为多类的过程.使用样本的"距离"来估算样本的相似性,不同的距离计算方法有不同的…

有监督学习 常用分类算法 KNN:K近邻分类器.通过计算待分类数据点,与已知数据中所有点的距离,取距离最小的前K个点,根据"少数服从多数"的原则,将这个数据点划分为出现次数最多的那个类别. 在sklearn中,使用sklearn.neighbors.KNeighborsClassifier创建K邻近分类器. 选取较大K值,可以减小误差,但可能导致预测错误.选取k值较小,易引起过拟合.一般倾向于选择较小的k值,并使用交叉验证法选取最优的k值. 决策树算法 是一种树形结构分类器,通过顺序询…