-
Библиотека sktime для анализа временных рядов
Библиотека для Python sktime предлагает унифицированный интерфейс для различных задач обработки временных рядов, включая классификацию, регрессию, кластеризацию, прогнозирование и многое другое. Что делает ее по-настоящему уникальной — это интеграция с экосистемой scikit-learn, что позволяет использовать привычные паттерны и методологии в контексте…
-
Обзор книги «Python для финансовых расчетов» (2021, 2-е издание, И. Хилпиш)
Книга Ива Хилпиша «Python для финансовых расчетов» (2-е издание, 2021) посвящена применению языка программирования Python в финансовой индустрии, с акцентом на разработку приложений, управляемых данными, и систем алгоритмической торговли. Центральная идея книги заключается в демонстрации того, как экосистема Python, включая библиотеки…
-
Марковские цепи Монте-Карло (Markov Chain Monte-Carlo, MCMC)
MCMC представляет собой семейство алгоритмов, которые позволяют генерировать выборки из сложных вероятностных распределений, которые не имеют аналитического решения, либо оно сложно реализуемо. В основе этих методов лежит элегантное сочетание теории Марковских цепей и принципов Монте-Карло, что позволяет исследовать высокоразмерные пространства параметров…
-
Методы разделения деревьев решений: Gini, Энтропия, Gain Ratio, Хи-квадрат, Variance Reduction, Classification Error
Деревья решений остаются одним из самых интуитивно понятных и мощных инструментов в арсенале специалиста по данным. Выбор критерия разделения деревьев без преувеличения влияет на все: от скорости обучения до интерпретируемости результатов. В процессе работы с финансовыми данными я обнаружил, что разные…
-
Коинтеграция временных рядов: базовые понятия и методы проверки
Коинтеграция позволяет найти долгосрочные равновесные связи между нестационарными временными рядами. Коинтеграцию рядов выявляют тестами. И это не просто статистика. Сегодня такие тесты — это фундамент для построения торговых стратегий, управления рисками и понимания структурных взаимосвязей в экономических системах. Концептуальные основы коинтеграции…
-
Символьные вычисления на Python в количественном анализе
В финансовом и количественном анализе часто возникает необходимость работать не только с числовыми данными, но и с аналитическими выражениями. Символьные вычисления позволяют манипулировать математическими выражениями в их естественном, символьном виде, сохраняя точность и открывая возможности для аналитических решений там, где численные…
-
MSE, RMSE, MAE, MAPE для оценки качества прогнозов временных рядов
При построении моделей прогнозирования временных рядов, для оценки качества чаще всего используют одну или две из следующих четырех метрик: MSE, RMSE, MAE и MAPE. Каждая из них рассказывает свою историю о модели, и понимание этих нюансов может стать разницей между прибыльной…
-
Выпуклое программирование в финансовой аналитике
Выпуклое программирование базируется на фундаментальном понятии выпуклости в математике, которое в финансовом контексте приобретает особый смысл. Функция считается выпуклой, если любая линейная комбинация двух точек на ее графике лежит выше самого графика. Такая функция позволяет не только найти оптимальное решение, но…
-
Обзор книги Introduction to Time Series Analysis (A. Illukkumbura)
Книга «Introduction to Time Series Analysis» представляет собой учебное пособие по базовым концепциям анализа временных рядов. Автор A. Illukkumbura, обладающий степенями MSc. Business Statistics и B.A. Social Statistics, постарался описать эти концепции доступными для непрофессионалов, избегая излишней сложности, характерной для многих…
-
Обзор книги «Основы искусственного интеллекта в примерах на Python» (А. Постолит)
Книга «Основы искусственного интеллекта в примерах на Python. Самоучитель», изданная «БХВ-Петербург» в 2021 году, представляет собой практическое руководство по освоению базовых принципов искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения с акцентом на их программную реализацию с использованием языка Python и специализированных библиотек.…
Добро пожаловать на сайт Machine Learning Guru! Здесь вы найдете увлекательные статьи и полезные советы о data science, машинном обучении, нейронных сетях, финансовой и биржевой аналитике, веб-аналитике, прогнозировании данных, временных рядах и современных алгоритмах исскуственного интеллекта.
На сайте mlgu.ru представлены: гайды по исследованиям данных, примеры кода на Python, SQL и других языках программирования, примеры анализа данных и построения ML-моделей в различных сферах и проектах. Здесь вы также найдете обзоры новейших инструментов и библиотек data science и machine learning, а также сможете ознакомиться с лучшими практиками по оптимизации бизнес-процессов с помощью этих инструментов.