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2019/3/25真的，当那个图像出现的时候，我真的感觉太美了。或许是一路上以来自我的摸索加深的我对于这个模型的感受吧。二次函数拟合——最小二乘法公式法与线性回归相似，对二次函数进行拟合某种意义上也只是加了一个函数，虽然求解的方程变得更加繁琐，需要准备的变量也增加到了七个。思路有借鉴于：最小二乘法拟合二次曲线C语言(https://w

01说明接上一篇《FamaFrench三因子回归A股实证(https://www.oschina.net/action/GoToLink?urlhttp%3A%2F%2Fmp.weixin.qq.com%2Fs%3F__biz%3DMzU5NDY0NDM2NA%3D%3D%26mid%3D2247486057%26

KNN算法的全称是KNearestNeighbor，中文为K近邻算法，它是基于距离的一种算法，简单有效。KNN算法即可用于分类问题，也可用于回归问题。1，准备电影数据假如我们统计了一些电影数据，包括电影名称，打斗次数，接吻次数，电影类型，如下：电影名称打斗次数接吻次数

前言上一篇使用逻辑回归预测了用户性别，由于矩阵比较稀疏所以会影响训练速度。所以考虑降维，降维方案有很多，本次只考虑PCA和SVD。PCA和SVD原理有兴趣的可以自己去研究一下https://medium.com/@jonathan\_hui/machinelearningsingularvaluedecomp

由来From我的好朋友燃哥去年曾多次问过我，能不能写一种日内策略。也有很多朋友来问我，要求写一个网格、做市商策略。但我一般都直接回绝了，关于这些策略，首先你要有很强的数学功底，起码得有一个数学博士。另外高频量化比的更是财力，比如说资金量和宽带网速等等。最重要的是这些违背了我对交易的理解。那有没有其他办法可以做高频交

大数据————决策树（decisiontree）决策树（decisiontree）：是一种基本的分类与回归方法，主要讨论分类的决策树。在分类问题中，表示基于特征对实例进行分类的过程，可以认为是ifthen的集合，也可以认为是定义在特征空间

本文分享自天翼云开发者社区《》，作者：高皓集成测试前的测试策略：1.产品的学习和培训：【目的】本部分主要目的为熟悉及了解产品，并了解部分产品细节。避免需求文档内未能反映的细节在后续过程漏测。（发现遗漏可以要求产品经理将对应内容加入需求内）【工作内容及方法】

当招聘工具开始“替你承担判断责任”，HR才真正回归价值创造AI得贤招聘官招聘做得再累，问题可能根本不在“人不够”。越来越多HR正在陷入一个怪圈：简历越收越多，面试越做越久，业务却依然觉得“招不到合适的人”。这不是HR不努力，而是招聘这件事本身已经发生了结构