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线性回归算法预测房价

输入：房子的面积， 𝑥

输出：房子的价格， 𝑦

研究假设 ：ℎ𝜃(𝑥)=𝜃0+𝜃1∗𝑥

损失函数：𝐽(𝜃0,𝜃1)=12𝑚∑𝑖=1𝑚(ℎ𝜃(𝑥(𝑖))−𝑦(𝑖))2

优化目标：𝑚𝑖𝑛𝑖𝑚𝑖𝑧𝑒𝜃0,𝜃1𝐽(𝜃0,𝜃1)

[h

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基于随机森林模型的智能选股策略

n_estimators (int) – 树的个数，个数越多，则模型越复杂，计算速度越慢。 max_features (str) – 最多考虑特征个数，新建节点时，最多考虑的特征个数。 max_depth (int) – 每棵树的最大深度，数值大拟合能力强，数值小泛化能力强。 min_samples

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Stacking

stacking

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股票T0-日内回转

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线性-分类算法

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随机森林-回归算法

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价值策略-股票名

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[https://bigquant.com/experimentshare/b53632659d5b4f43852f341e58b60236](https://bigquant.com/experimentshare/b53632659d5b4f43852f341e58b6023

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StockRanker多因子选股策略

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