机器学习股票

主要分类是根据机器学习在训练过程中是否有标签。- 监督学习:训练的数据集全部都有标签,根据标签的特点 监督学习可以分为两类问题:回归和分类,回归问题的标签是连续的数值,比如预测房价、股市等,分类问题的标签是离散的数值,比如人脸识别、判断是否正确等,判断两款运营策略哪种更有效。分类...

1.功能概述 机器学习,是指可视化建模支持机器学习算子,对数据进行加工处理,以便用户基于数据进行模型训练、深度分析、预测分析等。本文将为您介绍机器学习算子的功能。 2.算子介绍 2.1 预测将机器学习算子训练生成... 应用场景:股票市场涨跌预测及分析、超市的市场营业额预测及分析、房价涨跌预测及分析、员工离职预测及分析、产品的销售量预测及分析、 天气情况预测及分析等等。 2.7 评估支持以下评估模型,详情参见功能页面。 模...

1. 概述 机器学习,是指可视化建模支持机器学习算子,对数据进行加工处理,以便用户基于数据进行模型训练、深度分析、预测分析等。本文将为您介绍机器学习算子的功能。 2. 功能介绍 2.1 预测将机器学习算子训练生成的... 应用场景:股票市场涨跌预测及分析、超市的市场营业额预测及分析、房价涨跌预测及分析、员工离职预测及分析、产品的销售量预测及分析、 天气情况预测及分析等等。 2.7 评估支持以下评估模型,详情参见功能页面。 模型...

>作者:火山引擎AML团队## 模型训练痛点关于模型训练的痛点,首先是技术上的。现在机器学习应用非常广泛,下表给出了几种典型的应用,包括自动驾驶、蛋白质结构预测、推荐广告系统、NLP 等。可以看到不同应用场景下的参数和数据集、模型训练过程中的网络通信带宽、训练资源数和时长都不尽相同...