数据同化EnKF- 集成卡尔曼滤波器MATLAB代码 用MATLAB编写的ensemblekfilter.m函数可实现集合卡尔曼滤波器（EnKF）。 EnKF会同化一个状态的测量，噪声和一个或多个状态的模型，并在下一个表示k + 1的时间间隔内向前计算一个新状态。 请与我联系以获取更多信息或示例代码： 约瑟夫·斯奎奥

经过研究人员和金融专家对股票市场预测的多年研究之后，似乎没有确定的方法可以既准确又持续地预测股票价格。 这是由于股票走势的不确定性以及决定市场表现的众多参数所致。 人们已经研究了许多技术来预测股市价格。 另外，已经进行了各种比较研究以找到可以帮助交易者做出决定的最佳技术。 本文提出将Rainbow DQN，LSTM和GRU等集成技术用于实时股票市场预测和指示买/卖信号。 仔细检查了所用这些技术的结果，以检查是否过度拟合。 使用准确性，投资回报率来评估技术的性能。 很少有人使用MACD和RSI等著名指标来验证结果。 测试在NIFTY50，Microsoft和Google上进行，并以1分钟为间隔构建实时数据。

dengai2 第二次尝试来自DrivenData.org的DengAI挑战。 此处提供了挑战的链接： : 。 这项挑战的目的是预测城市中的登革热病例。 该疾病通过蚊子传播，因此预测登革热的数量与预测蚊子的数量高度相关。 回购概述 楷模 该存储库基本上由多个子存储库组成。 在model文件夹中，我们找到差异子文件夹，每个子文件夹都包含一个预测尝试。 截至目前，已实现以下模型： 力美 并计划进行以下工作： 分类，回归和ETS组合模型 θ模型 数据 数据文件夹包含直接来自网站的原始数据。 然后，将特定模型的所有预处理数据保存在每个模型文件夹中。

Python的DeepSuperLearner（2018） 这是机器学习的DeepSuperLearner算法（一种用于分类问题的深度集成方法）的实现。 有关DeepSuperLearner的详细信息，请参阅 Super Learner：有关分类问题的深度合集，作者是Steven Young，Tamer Abdou和Ayse Bener。 安装和演示 克隆此存储库 git clone https://github.com/levyben/DeepSuperLearner.git 安装python库 cd DeepSuperLearner python setup.py install 例子： ERT_learner = ExtremeRandomizedTrees ( n_estimators = 200 , max_depth = None , max_features =

集群合奏 用于集群集成的Python软件包。 聚类集成使用从多个聚类算法获得的基本聚类生成单个共识聚类。 共识聚类稳定地实现了较高的聚类性能。 安装 pip install ClusterEnsembles 用法 参考文献[1]中集群集成的简单示例。 >> > import numpy as np >> > import ClusterEnsembles as CE >> > base_cluster1 = np . array ([ 1 , 1 , 1 , 2 , 2 , 3 , 3 ]) >> > base_cluster2 = np . array ([ 2 , 2 , 2 , 3 , 3 , 1 , 1 ]) >> > base_cluster3 = np . array ([ 4 , 4 , 2 , 2 , 3 , 3 , 3 ]) >> > base_cluster4 =

使用R进行动手合奏学习 这是Packt发布的“ 进行的代码库。 使用集成技术结合机器学习算法功能的初学者指南 这本书是关于什么的？ 集成技术用于组合两个或多个相似或相异的机器学习算法以创建一个强大的模型。 它提供了卓越的预测能力，并可以提高数据集的准确性。 本书涵盖以下激动人心的功能： 对重采样方法，引导程序和模型平均进行必要的审查 探索涵盖方法的覆盖范围，例如套袋，随机森林和增强 使用多种算法建立强大的预测模型 享受加强疗法的综合治疗 具有ROC等统计测试的补充方法 如果您觉得这本书适合您，请立即获取！ 说明和导航 所有代码都组织在文件夹中。 例如，Chapter02。 该代码将如下所示： set.seed(1234) X <- mvrnorm(n = 200, mu = c(0, 0, 0, 0, 0), Sigma = matrix(c( 1, .9999, .9

Ensemble(集成) 1954年，Hebb使用这个单词来说明视觉神经细胞的信息加工方式 假设信息加工是由神经集合体来完成

pdf包含机器学习中集成学习的相关内容，包括bagging、stacking和Boosting的区别，bagging的具体实现算法-随机森林以及Boosting的具体实现算法-AdaBoost。

Contents List of symbols . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . xv 1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1 2 Statistical definitions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5 2.1 Probability density function . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5 2.2 Statistical moments . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8 2.2.1 Expected value. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8 2.2.2 Variance . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8 2.2.3 Covariance . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9 2.3 Working with samples from a distribution . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9 2.3.1 Sample mean . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9 2.3.2 Sample variance . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10 2.3.3 Sample covariance . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10 2.4 Statistics of random fields . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10 2.4.1 Sample mean . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10 2.4.2 Sample variance . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10 2.4.3 Sample covariance . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11 2.4.4 Correlation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11 2.5 Bias . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11 2.6 Central limit theorem . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12 3 Analysis scheme . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13 3.1 Sc

自动股票交易的深度强化学习：整体策略 该存储库提供了代码 的Jupiter Notebook重新实现了这种整体策略。 抽象的 股票交易策略在投资中起着至关重要的作用。 但是，在复杂而动态的股票市场中设计一种有利可图的战略是具有挑战性的。 在本文中，我们提出了一种深度集成强化学习方案，该方案可以通过最大化投资回报来自动学习股票交易策略。 我们训练一种深度强化学习代理，并使用三种基于行为者批评的算法来获得整体交易策略：近距离策略优化（PPO），优势参与者批评者（A2C）和深度确定性策略梯度（DDPG）。 集成策略继承并集成了三种算法的最佳功能，从而可以稳健地适应不同的市场条件。 为了避免在具有连续动作空间的训练网络中消耗大量内存，我们采用按需加载方法来处理非常大的数据。 我们在30支具有足够流动性的道琼斯股票上测试了我们的算法。 评估了具有不同强化学习算法的交易代理商的表现，并与道琼斯工业平均