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使用机器学习制定交易策略
传统的交易策略通常依赖于人类的直觉和经验，但随着机器学习的进步，我们现在可以利用算法做出更明智的交易决策。今天，我们将一起探讨一下使用机器学习开发交易策略的过程，包括数据收集和预处理、模型选择、训练和
用于探索性数据分析的 20 个代码片段
探索性数据分析 (EDA) 是任何数据科学项目中的关键步骤。它涉及在深入进行更复杂的分析之前了解数据内的结构、模式和关系。今天，我们将探讨使用 Python 进行 EDA 的 20 个代码片段。1.加
tslearn，时间序列预测神器
大家好，我是小寒。今天给大家分享一个超强的 python 库，tslearnhttps://github.com/tslearn-team/tslearntslearn 是一个强大的 Python 时
一个神奇的python库
原文链接大家好，我是小寒。今天给大家介绍一个 python 库 Chapyter，这是一个将当前流行的 ChatGPT 代码解释器与 Jupyter 相结合的工具，可以让你的编码更加高效。Chapyt
tfboys十年之约演唱会免费看
链接：https://pan.baidu.com/s/13FlEaBnWFByV2mvTi8ZtIw提取码：1234
chatgpt操作数据库yyds
大家好，我是小寒。原文链接大型语言模型 (LLM) 的兴起带来了技术的重大转变，使开发人员能够创建曾经超出想象的应用程序。LangChain 是一种提示编排工具，它利用 LLM（大型语言模型）的功能来
一个神奇的python库，pandas-profiling
大家好，我是小寒。原文链接今天，我们将讨论 Python 中的一个神奇的库 pandas-profiling 。在没有发现这个库之前，我很难相信可以使用一行代码来进行探索性数据分析（EDA）。这个 p
50行 python 代码创建一个用于数据分析的机器人
大家好，我是小寒。原文链接今天，我将通过使用 LangChain 和 Streamlit 来构建一个专用于数据分析的聊天机器人。我将向你展示如何用很少的编码工作来创建这个聊天机器人，如果觉得不错，点赞
python 五年工作经验，让我放弃的 8 个坏习惯
大家好，我是程序员小寒。原文链接今天，我想与大家分享我在过去五年使用 Python 过程中获得的一些宝贵见解。1、过度依赖 for 循序对于遍历集合，我们最想想到的就是 for 循环。随着经验的积累，
PandasGUI，一个带有图像界面的Pandas库
大家好，我是小寒。原文链接Pandas 是进行数据处理和分析的流行的 python 库。虽然对于初学者或那些喜欢更直观方法的人来说，快速学习它并不容易。但 PandasGUI 提供了一个令人难以置信的
如何使用 Python 快速构建自己的 ChatGPT 聊天机器人
(原文链接)[https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU5NjE0NjI1MQ==&mid=2247487894&idx=1&sn=ddbdc3d
使用chatgpt 进行数据分析
大家好，我是小寒。原文链接在本文中，我对 ChatGPT 进行了测试，并要求它自动生成数据科学问题的解决方案。概述这里将进行 2 个不同的实验。在第一个实验中，我想看看 ChatGPT 是否可以帮助我
python不会写怎么办，无所谓，ChatGPT会出手
大家好，我是小寒。原文链接Chatgpt 最近可是火出了圈，今天我们来分享如何使用 chatgpt 来减轻数据分析师的工作。数据可视化在执行探索性数据分析时，用 Python 快速生成可视化图，通常可
GPT-4震撼发布，这次引入了图像输入
大家好，我是小寒。原文链接今天凌晨，OpenAI 发布了多模态预训练大模型 GPT-4。GPT-4 是一个大型多模态模型（接受图像和文本输入，发出文本输出）。虽然在许多现实世界场景中的能力不如人类，但
python进行算法交易
大家好，我是小寒。原文链接算法交易是在金融市场中使用算法来做出交易决策。在本文中，我将带你了解使用 Python 的算法交易策略。什么是算法交易算法交易是指在金融市场的买卖决策中使用算法。在算法交易策
python进行真假新闻识别
大家好，我是小寒。原文链接假新闻的传播已成为当今社会的一个主要问题，能够识别没有事实依据或故意误导的新闻文章非常重要。在这个项目中，我们将使用机器学习根据内容将新闻文章分类为真实的或虚假的。通过识别假
python处理大文件速度慢怎么办？
大家好，我是小寒。原文链接在使用 python 处理文件时，有时候会遇到处理超大型文件的情况，这会导致处理时间成倍的增加。今天，我们将学习如何使用 multiprocessing、joblib 和 t
Large Number of Coroutine is possible: Split Stacks in GCC
本文来源：http://gcc.gnu.org/wiki/SplitStacks注：GCC4.6 已经支持 -split-stack 选项Why Fiber/Coroutine? 可参考我的相关文章
如何使用python来跟踪ip地址
大家好，我是小寒原文链接今天来介绍一个流行的 python库 ip2geotools，使用它可以确定 IP地址 对应的 国家、地区、城市、纬度和经度等。根据 IP 地址获取位置导入必要的库import
python进行异常值检测与处理
大家好，我是小寒~原文链接作为数据预处理的一部分，最重要的步骤之一是检测和处理异常值，因为它们会对统计分析和机器学习算法的训练过程产生负面影响，从而导致准确性降低。什么是异常值异常值是给定数据集中远离其余观察值的观察值。这意味着异常值远大于或小于集合中的其余值。异常值的影响在统计学中，有三种集中趋势
学习python的九个技巧
大家好，我是小寒。今天来分享 9 个 python 常用技巧，如果觉得不错，点赞，转发安排起来。原文链接一、列表推导列表推导式允许你访问列表的各个元素并对其执行操作。greenhouse = [
兔年到了，用python生成一个春联吧
写春联和写诗类似，我们通过调用的百度的接口实现的。废话不多说，直接上代码。如果需要代码，请关注公众号获取。
使用scikit-learn进行多分类
大家好，我是小寒。原文链接，完整代码scikit-learn 是用 Python 构建机器学习最常用的库之一。它的受欢迎程度可归因于其简单且一致的代码结构，这对初学者很友好。该库包含多个用于分类、回归
python 爬取 掘金网 获取 用户信息
Python POST 爬虫爬取掘金用户信息概述Python第三方库requests提供了两种访问http网页的函数，基于GET方式的get()函数和基于POST方式的post()函数。get函数是最
20 个 pandas 常用操作
大家好，我是小寒。今天来分享 20 个常用的 pandas 使用技巧。如果觉得不错，点赞、转发安排起来。1、以 Markdown 格式输出 DataFrameimport pandas as pddf
5 行代码实现图像分割
5 行代码实现图像分割大家好，我是小寒。图像分割是计算机视觉中的一个重要分支，可以用来解决许多计算机视觉问题，例如医学图像分析、背景编辑、自动驾驶和卫星图像分析等。「PixelLib 是一个 pyth
这些 python 图像处理库，你用过几个？
大家好，我是小寒。今天来分享一些主要用于图像处理的 Python 库。 如果觉得不错，记得点赞、转发起来。1. OpenCVOpenCV 是一个流行的 Python 数据可视化库。它是一个开源库，可
python进行数据预处理的4个重要步骤
大家好，我是小寒。原文连接在数据科学项目中，数据预处理是最重要的事情之一。如果有正确的「数据预处理和特征工程，该模型更有可能与数据未得到很好预处理的模型相比，产生更好的结果。」数据预处理主要有4个重要
一文搞懂集成学习
大家好，我是小寒。今天，我们来聊一下集成学习。众所周知，传统的机器学习算法 (例如：线性回归、逻辑回归、决策树等) 的目标都是寻找一个最优模型，来尽可能的学习到数据中的信息。集成学习是结合多个模型以获
提升python效率的这些方法你知道吗？
大家好，我是小寒。一提到 python，大家的第一印象就是 python 语法简单，有丰富的库，它在机器学习和大数据中广泛使用。同样，python 速度慢 也给大家留下了深刻印象。不过，我们可以使用一些技巧来克服这个问题。在本文中，我将分享一些 Python 技巧，使用这些技巧可以让我们的 Pyth
在 Python 中使用网格搜索和随机搜索进行超参数调整
大家好，我是小寒。原文链接我们都知道在训练机器学习模型时，都需要人工指定一组超参数。例如，逻辑回归模型具有不同的求解器，用于查找可以为我们提供最佳输出的系数。每个求解器都使用不同的算法来找到最佳结果，
pytorch手写数字识别
大家好，我是小寒。今天我们来分享第二个深度学习案例：手写数字识别。MNIST 手写数字识别数据集来自美国国家标准与技术研究所(National Institute of Standards and Technology,NIST)。这个数据集由250个不同人手写的数字构成, 其中50%来自高中生,
pytorch房价预测
大家好，我是小寒。今天来分享一个真实的 Kaggle ⽐赛案例：预测房价。此数据集由 Bart DeCock 于 2011 年收集，涵盖了2006-2010 年期间亚利桑那州埃姆斯市的房价。读取数据集数据分为训练集和测试集。每条记录包括了房屋的属性，如街道类型、施⼯年份、屋顶类型、地下室状况等。这些
10个在数据分析和数据科学中常用的字符串函数
大家好，我是小寒。今天给大家分享 「10个在数据分析和数据科学中常用的字符串函数。」1、capitalize( )capitalize( ) 函数 返回一个字符串，其中第一个字符为大写。案例一string = "analytics"print(string.capitalize(
深度学习服装识别 Fashion-MNIST
大家好，我是小寒。我们在上一篇文章分享了如何进行手写数字识别。今天我们使用 LeNet-5 （它是最早发布的卷积神经⽹络之⼀）来实现 Fashion-MNIST 服装图⽚的分类任务。读取数据集Fashion-MNIST 数据集中的图像是一个 28*28 的灰度图像。我们通过 pytorch 的内置函
pandas dataframe 添加行
大家好，我是小寒。今天我们来分享三种在 pandas dataframe 中添加行的方法。方式一通过在 pandas 的 DataFrame() 方法中传入一个字典形式的数据，来创建一个 dataframe。import pandas as pddata1
探索性数据分析（EDA） 案例分享
大家好，我是小寒。今天给大家带来一篇 探索性数据分析（EDA） 案例分享。如果觉得不错，可以多多分享。什么是探索性数据分析探索性数据分析 （EDA） 是任何数据科学或数据分析项目的重要组成部分。EDA 背后的理念是在构建任何模型之前 「检查和了解数据。」它查看数据集以「发现异常值、模式和关系，并根据
机器学习必会十大算法
现在，机器学习有很多算法。如此多的算法，可能对于初学者来说，是相当不堪重负的。今天，我们将简要介绍 10 种最流行的机器学习算法，这样你就可以适应这个激动人心的机器学习世界了！01 线性回归线性回归（Linear Regression）可能是最流行的机器学习算法。线性回归就是要找一条直线，并且让这条
卷积神经网络数学原理解析
本篇分享一篇关于CNN数学原理的解析，会让你加深理解神经网络如何工作于CNNs。出于建议，这篇文章将包括相当复杂的数学方程，如果你不习惯线性代数和微分也没事，目标不是记住这些公式，而是对下面发生的事情有一个直观的认识。可视化和注释的完整源代码：GitHub：https://github.com/Sk
python 对潜在客户数据集 进行数据分析
大家好，我是小寒。今天给大家带来一篇 探索性数据分析（EDA） 案例分享。如果觉得不错，可以多多分享。什么是探索性数据分析探索性数据分析 （EDA） 是任何数据科学或数据分析项目的重要组成部分。EDA 背后的理念是在构建任何模型之前 「检查和了解数据。」它查看数据集以「发现异常值、模式和关系，并根据
处理不平衡数据的五种方法
大家好，我是小寒。原文链接你是否曾经遇到过这样的问题：你的数据集中的正类样本非常小，以至于模型无法学习？在这种情况下，仅通过预测多数类就可以获得相当高的准确度，但无法捕获少数类。这样的数据集很常见，被
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