如何利用机器学习算法预测股票价格走势？

预测股票价格走势是金融市场中一项重要的任务。机器学习算法可以用于预测股票价格走势。以下是一些常见的方法：

1时间序列分析：利用历史股票价格的时间序列进行分析，使用ARIMA等时间序列分析算法预测未来的股票价格。

2神经网络：使用ANN、CNN、RNN等算法结构，构建模型，基于历史的数据和技术指标（如RSI、MACD等）进行学习，最终输出预测结果。

3集成学习：将多个模型的预测结果进行加权平均，形成最终的预测结果。例如使用随机森林、AdaBoost等算法结合SVM、LR、KNN等基础模型进行集成。

4基于类似贝叶斯理论的方法：将基于历史数据和技术指标的预测结果进行修正。

5自然语言处理：对于新闻、公告等文本信息进行分词、关键词提取、情感分析等处理，以此预测股票价格走势。

需要注意的是，预测股票价格是一项具有风险的任务，机器学习算法预测的结果仅具有参考性，不能保证完全正确。投资者在做出投资决策时，应综合参考多方信息。

一、一般处理流程

语料获取 -> 文本预处理 -> 特征工程 -> 特征选择

1、语料获取

即需要处理的数据及用于模型训练的语料。

数据源可能来自网上爬取、资料积累、语料转换、OCR转换等，格式可能比较混乱。需要将url、时间、符号等无意义内容去除，留下质量相对较高的非结构化数据。

2、文本预处理

将含杂质、无序、不标准的自然语言文本转化为规则、易处理、标准的结构化文本。

①处理标点符号

可通过正则判定、现有工具(zhon包)等方式筛选清理标点符号。

②分词

将连续的自然语言文本，切分成具有语义合理性和完整性的词汇序列的过程。

一般看来英文较容易可通过空格符号分词，中文相对复杂，参考结巴分词、盘古分词、Ansj等工具。

常见的分词算法有：基于字符串匹配的分词方法、基于理解的分词方法、基于统计的分词方法和基于规则的分词方法，每种方法下面对应许多具体的算法。

③词性标注

为自然语言文本中的每个词汇赋予一个词性的过程，如名词、动词、副词等。可以把每个单词（和它周围的一些额外的单词用于上下文）输入预先训练的词性分类模型。

常用隐马尔科夫模型、N 元模型、决策树

④stop word

英文中含大量 a、the、and，中文含大量 的、是、了、啊，这些语气词、助词没有明显的实际意义，反而容易造成识别偏差，可适当进行过滤。

⑤词形还原

偏向于英文中，单数/复数，主动/被动，现在进行时/过去时/将来时等，还原为原型。

⑥统计词频

因为一些频率过高/过低的词是无效的，对模型帮助很小，还会被当做噪声，做个词频统计用于停用词表。

⑦给单词赋予id

给每一个单词一个id，用于构建词典，并将原来的句子替换成id的表现形式

⑧依存句法分析

通过分析句子中词与词之间的依存关系，从而捕捉到词语的句法结构信息(如主谓、动宾、定中等结构关系)，并使用树状结构来表示句子的句法结构信息(如主谓宾、定状补等)。

3、特征工程

做完语料预处理之后，接下来需要考虑如何把分词之后的字和词语表示成计算机能够计算的类型。

如果要计算我们至少需要把中文分词的字符串转换成数字，确切的说应该是数学中的向量。有两种常用的表示模型分别是词袋模型和词向量。

①词向量

词向量是将字、词语转换成向量矩阵的计算模型。目前为止最常用的词表示方法是 One-hot，这种方法把每个词表示为一个很长的向量。

②词袋模型

即不考虑词语原本在句子中的顺序，直接将每一个词语或者符号统一放置在一个集合（如 list），然后按照计数的方式对出现的次数进行统计。统计词频这只是最基本的方式，TF-IDF 是词袋模型的一个经典用法。

常用的表示模型有：词袋模型（Bag of Word, BOW），比如：TF-IDF 算法；词向量，比如 one-hot 算法、word2vec 算法等。

4、特征选择

在文本挖掘相关问题中，特征工程也是必不可少的。在一个实际问题中，构造好的特征向量，是要选择合适的、表达能力强的特征。

举个自然语言处理中的例子来说，我们想衡量like这个词的极性（正向情感还是负向情感）。我们可以预先挑选一些正向情感的词，比如good。然后我们算like跟good的PMI，用到点互信息PMI这个指标来衡量两个事物之间的相关性。

特征选择是一个很有挑战的过程，更多的依赖于经验和专业知识，并且有很多现成的算法来进行特征的选择。目前，常见的特征选择方法主要有 DF、 MI、 IG、 CHI、WLLR、WFO 六种。

5、模型训练

在特征向量选择好了以后，接下来要做的事情是根据应用需求来训练模型，我们使用不同的模型，传统的有监督和无监督等机器学习模型，如 KNN、SVM、Naive Bayes、决策树、GBDT、K-means 等模型；深度学习模型比如 CNN、RNN、LSTM、 Seq2Seq、FastText、TextCNN 等。这些模型在分类、聚类、神经序列、情感分析等应用中都会用到。

当选择好模型后，则进行模型训练，其中包括了模型微调等。在模型训练的过程中要注意由于在训练集上表现很好，但在测试集上表现很差的过拟合问题以及模型不能很好地拟合数据的欠拟合问题。同时，也要防止出现梯度消失和梯度爆炸问题。

6、模型评估

在机器学习、数据挖掘、推荐系统完成建模之后，需要对模型的效果做评价。模型的评价指标主要有：错误率、精准度、准确率、召回率、F1 值、ROC 曲线、AUC 曲线等。

7、投产上线

模型的投产上线方式主要有两种：一种是线下训练模型，然后将模型进行线上部署提供服务；另一种是在线训练模型，在线训练完成后将模型 pickle 持久化，提供对外服务。

三、NLP应用方向

1、命名实体识别

指识别自然语言文本中具有特定意义的实体，主要包括人名、地名、机构名、时间日期等。

传统机器学习算法主要有HMM和CRF，深度学习常用QRNN、LSTM，当前主流的是基于bert的NER。

2、情感分析

文本情感分析和观点挖掘（Sentiment Analysis)，又称意见挖掘(Opinion Mining)是自然语言处理领域的一个重要研究方向。简单而言，是对带有情感色彩的主观性文本进行分析、处理、归纳和推理的过程。

情感分析技术可以分为两类，一类是基于机器学习的方法，通过大量有标注、无标注的主观语料，使用统计机器学习算法，通过提取特征，进行文本情感分析。另一类是基于情感词典的方法，根据情感词典所提供的词的情感极性（正向、负向），从而进行不同粒度的（词语、短语、属性、句子、篇章）下的文本情感分析。

3、文章标签

文章标签是利用机器学习算法，对文章进行文字和语义的分析后，提取出若干个重要的词或者短语(关键短语)。关键短语是NLP基础的算法模块，有了关键短语，能为后续的搜索、推荐等更高级的应用提供有力的抓手。

适用场景：1、个性化推荐：通过对文章的标签计算，结合用户画像，精准的对用户进行个性化推荐；2、话题聚合：根据文章计算的标签，聚合相同标签的文章，便于用户对同一话题的文章进行全方位的信息阅读；3、搜索：使用中心词可以对query进行相似度计算、聚类、改写等，可以用于搜索相关性计算。

4、案件串并

①信息抽取

运用实体抽取、关系抽取，从案情中抽取关键信息，如从警情中可以抽取报警人项目、报警人电话、案发地址等信息

②实体对齐

相同的实体在不同的案情中会有不同的表述，会给串并带来困难。可针对地址、人名、组织名进行对齐处理。

③文本聚类

对于关键片段类信息，无法像实体那样对齐，需要借助文本聚类技术进行关联。

④构建图谱

将信息抽取结果存入图谱。每个警情id对应一个节点，实体、属性、关键片段作为节点，对齐的实体、同一类的文本存为同一个节点。

除了来自于从警情中抽取的信息，还可以将其他警务系统中存在的结构化数据导入（如来自户籍信息的人物关系），从而丰富图谱。

⑤图谱检索

完成以上工作，即完成了案件串并的必要基础建设，接下来通过图谱的查询功能自动完成案件的串并。首先需要设定串并的条件，案件串并的条件在警务实战中已有很多的积累，如“具有相似的作案手段”，又如“相似作案手段，嫌疑人有共同联系人”，只需要将这些条件用图谱查询语言表达出来。

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asp在线学习系统

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netxx职业中学图书管理系统的设计

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最新基于net教学辅助系统设计与实现

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最新web的入侵防御系统

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c#模拟atm机系统软件的设计与开发c#

asp交友录

pb车辆

人工智能是一种未来性的技术，目前正在致力于研究自己的一套工具。一系列的进展在过去的几年中发生了：无事故驾驶超过300000英里并在三个州合法行驶迎来了自动驾驶的一个里程碑;IBM Waston击败了Jeopardy两届冠军;统计学习技术从对消费者兴趣到以万亿记的图像的复杂数据集进行模式识别。这些发展必然提高了科学家和巨匠们对人工智能的兴趣，这也使得开发者们了解创建人工智能应用的真实本质。

谷歌的AI击败了一位围棋大师，是一种衡量人工智能突然的快速发展的方式，也揭示了这些技术如何发展而来和将来可以如何发展。

哪一种编程语言适合人工智能

你所熟练掌握的每一种编程语言都可以是人工智能的开发语言。人工智能程序可以使用几乎所有的编程语言实现，最常见的有：Lisp,Prolog,C/C++，近来又有Java，最近还有Python

LISP

像LISP这样的高级语言在人工智能中备受青睐，因为在各高校多年的研究后选择了快速原型而舍弃了快速执行。垃圾收集，动态类型，数据函数，统一的语法，交互式环境和可扩展性等一些特性使得LIST非常适合人工智能编程。

PROLOG

这种语言有着LISP高层和传统优势有效结合，这对AI是非常有用的。它的优势是解决“基于逻辑的问题”。Prolog提供了针对于逻辑相关问题的解决方案，或者说它的解决方案有着简洁的逻辑特征。它的主要缺点(恕我直言)是学起来很难。

C/C++

就像猎豹一样，C/C++主要用于对执行速度要求很高的时候。它主要用于简单程序，统计人工智能，如神经网络就是一个常见的例子。Backpropagation 只用了几页的C/C++代码，但是要求速度，哪怕程序员只能提升一点点速度也是好的。

JAVA

新来者，Java使用了LISP中的几个理念，最明显的是垃圾收集。它的可移植性使它可以适用于任何程序，它还有一套内置类型。Java没有LISP和Prolog高级，又没有C那样快，但如果要求可移植性那它是最好的。

Python

Python是一种用LISP和JAVA编译的语言。按照Norvig文章中对Lips和Python的比较，这两种语言彼此非常相似，仅有一些细小的差别。还有JPthon，提供了访问Java图像用户界面的途径。这是PeterNorvig选择用JPyhton翻译他人工智能书籍中程序的的原因。JPython可以让他使用可移植的GUI演示，和可移植的http/ftp/html库。因此，它非常适合作为人工智能语言的。

在人工智能上使用Python比其他编程语言的好处

优质的文档

平台无关，可以在现在每一个nix版本上使用

和其他面向对象编程语言比学习更加简单快速

Python有许多图像加强库像Python Imaging Libary,VTK和Maya 3D可视化工具包，Numeric Python, Scientific Python和其他很多可用工具可以于数值和科学应用。

Python的设计非常好，快速，坚固，可移植，可扩展。很明显这些对于人工智能应用来说都是非常重要的因素。

对于科学用途的广泛编程任务都很有用，无论从小的shell脚本还是整个网站应用。

最后，它是开源的。可以得到相同的社区支持。

AI的Python库

总体的AI库

AIMA：Python实现了从Russell到Norvigs的“人工智能：一种现代的方法”的算法

pyDatalog：Python中的逻辑编程引擎

SimpleAI：Python实现在“人工智能：一种现代的方法”这本书中描述过的人工智能的算法。它专注于提供一个易于使用，有良好文档和测试的库。

EasyAI：一个双人AI游戏的python引擎(负极大值，置换表、游戏解决)

机器学习库

PyBrain 一个灵活，简单而有效的针对机器学习任务的算法，它是模块化的Python机器学习库。它也提供了多种预定义好的环境来测试和比较你的算法。

PyML 一个用Python写的双边框架，重点研究SVM和其他内核方法。它支持Linux和Mac OS X。

scikit-learn旨在提供简单而强大的解决方案，可以在不同的上下文中重用：机器学习作为科学和工程的一个多功能工具。它是python的一个模块，集成了经典的机器学习的算法，这些算法是和python科学包(numpy,scipymatplotlib)紧密联系在一起的。

MDP-Toolkit这是一个Python数据处理的框架，可以很容易的进行扩展。它海收集了有监管和没有监管的学习算饭和其他数据处理单元，可以组合成数据处理序列或者更复杂的前馈网络结构。新算法的实现是简单和直观的。可用的算法是在不断的稳定增加的，包括信号处理方法(主成分分析、独立成分分析、慢特征分析)，流型学习方法(局部线性嵌入)，集中分类，概率方法(因子分析，RBM),数据预处理方法等等。 自然语言和文本处理库

NLTK 开源的Python模块，语言学数据和文档，用来研究和开发自然语言处理和文本分析。有windows,Mac OSX和Linux版本。

结论

python因为提供像 scikit-learn的好的框架，在人工智能方面扮演了一个重要的角色：Python中的机器学习，实现了这一领域中大多的需求。D3js JS中数据驱动文档时可视化最强大和易于使用的工具之一。处理框架，它的快速原型制造使得它成为一门不可忽视的重要语言。AI需要大量的研究，因此没有必要要求一个500KB的Java样板代码去测试新的假说。python中几乎每一个想法都可以迅速通过20-30行代码来实现(JS和LISP也是一样)。因此，它对于人工智能是一门非常有用的语言。

案例

做了一个实验，一个使用人工智能和物联网做员工行为分析的软件。该软件通过员工情绪和行为的分心提供了一个有用的反馈给员工，从而提高了管理和工作习惯。

使用Python机器学习库，opencv和haarcascading概念来培训。建立了样品POC来检测通过安置在不同地点的无线摄像头传递回来基础情感像幸福，生气，悲伤，厌恶，怀疑，蔑视，讥讽和惊喜。收集到的数据会集中到云数据库中，甚至整个办公室都可以通过在Android设备或桌面点击一个按钮来取回。

开发者在深入分析脸部情感上复杂点和挖掘更多的细节中取得进步。在深入学习算法和机器学习的帮助下，可以帮助分析员工个人绩效和适当的员工/团队反馈。

大数据分析工具详尽介绍&数据分析算法

1、 Hadoop

Hadoop 是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。但是 Hadoop 是以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行处理的。Hadoop 是可靠的，因为它假设计算元素和存储会失败，因此它维护多个工作数据副本，确保能够针对失败的节点重新分布处理。Hadoop 是高效的，因为它以并行的方式工作，通过并行处理加快处理速度。Hadoop 还是可伸缩的，能够处理 PB 级数据。此外，Hadoop 依赖于社区服务器，因此它的成本比较低，任何人都可以使用。

Hadoop是一个能够让用户轻松架构和使用的分布式计算平台。用户可以轻松地在Hadoop上开发和运行处理海量数据的应用程序。它主要有以下几个优点：

⒈高可靠性。Hadoop按位存储和处理数据的能力值得人们信赖。

⒉高扩展性。Hadoop是在可用的计算机集簇间分配数据并完成计算任务的，这些集簇可以方便地扩展到数以千计的节点中。

⒊高效性。Hadoop能够在节点之间动态地移动数据，并保证各个节点的动态平衡，因此处理速度非常快。

⒋高容错性。Hadoop能够自动保存数据的多个副本，并且能够自动将失败的任务重新分配。

Hadoop带有用 Java 语言编写的框架，因此运行在 Linux 生产平台上是非常理想的。Hadoop 上的应用程序也可以使用其他语言编写，比如 C++。

2、 HPCC

HPCC，High Performance Computing and Communications（高性能计算与通信）的缩写。1993年，由美国科学、工程、技术联邦协调理事会向国会提交了“重大挑战项目：高性能计算与 通信”的报告，也就是被称为HPCC计划的报告，即美国总统科学战略项目，其目的是通过加强研究与开发解决一批重要的科学与技术挑战问题。HPCC是美国 实施信息高速公路而上实施的计划，该计划的实施将耗资百亿美元，其主要目标要达到：开发可扩展的计算系统及相关软件，以支持太位级网络传输性能，开发千兆 比特网络技术，扩展研究和教育机构及网络连接能力。

该项目主要由五部分组成：

1、高性能计算机系统（HPCS），内容包括今后几代计算机系统的研究、系统设计工具、先进的典型系统及原有系统的评价等；

2、先进软件技术与算法（ASTA），内容有巨大挑战问题的软件支撑、新算法设计、软件分支与工具、计算计算及高性能计算研究中心等；

3、国家科研与教育网格（NREN），内容有中接站及10亿位级传输的研究与开发；

4、基本研究与人类资源（BRHR），内容有基础研究、培训、教育及课程教材，被设计通过奖励调查者-开始的，长期 的调查在可升级的高性能计算中来增加创新意识流，通过提高教育和高性能的计算训练和通信来加大熟练的和训练有素的人员的联营，和来提供必需的基础架构来支 持这些调查和研究活动；

5、信息基础结构技术和应用（IITA ），目的在于保证美国在先进信息技术开发方面的领先地位。

3、 Storm

Storm是自由的开源软件，一个分布式的、容错的实时计算系统。Storm可以非常可靠的处理庞大的数据流，用于处理Hadoop的批量数据。Storm很简单，支持许多种编程语言，使用起来非常有趣。Storm由Twitter开源而来，其它知名的应用企业包括Groupon、淘宝、支付宝、阿里巴巴、乐元素、Admaster等等。

Storm有许多应用领域：实时分析、在线机器学习、不停顿的计算、分布式RPC（远过程调用协议，一种通过网络从远程计算机程序上请求服务）、 ETL（Extraction-Transformation-Loading的缩写，即数据抽取、转换和加载）等等。Storm的处理速度惊人：经测 试，每个节点每秒钟可以处理100万个数据元组。Storm是可扩展、容错，很容易设置和操作。

4、 Apache Drill

为了帮助企业用户寻找更为有效、加快Hadoop数据查询的方法，Apache软件基金会近日发起了一项名为“Drill”的开源项目。Apache Drill 实现了 Google’s Dremel

据Hadoop厂商MapR Technologies公司产品经理Tomer Shiran介绍，“Drill”已经作为Apache孵化器项目来运作，将面向全球软件工程师持续推广。

该项目将会创建出开源版本的谷歌Dremel Hadoop工具（谷歌使用该工具来为Hadoop数据分析工具的互联网应用提速）。而“Drill”将有助于Hadoop用户实现更快查询海量数据集的目的。

“Drill”项目其实也是从谷歌的Dremel项目中获得灵感：该项目帮助谷歌实现海量数据集的分析处理，包括分析抓取Web文档、跟踪安装在Android Market上的应用程序数据、分析垃圾邮件、分析谷歌分布式构建系统上的测试结果等等。

通过开发“Drill”Apache开源项目，组织机构将有望建立Drill所属的API接口和灵活强大的体系架构，从而帮助支持广泛的数据源、数据格式和查询语言。

5、 RapidMiner

RapidMiner是世界领先的数据挖掘解决方案，在一个非常大的程度上有着先进技术。它数据挖掘任务涉及范围广泛，包括各种数据艺术，能简化数据挖掘过程的设计和评价。

功能和特点

免费提供数据挖掘技术和库

100%用Java代码（可运行在操作系统）

数据挖掘过程简单，强大和直观

内部XML保证了标准化的格式来表示交换数据挖掘过程

可以用简单脚本语言自动进行大规模进程

多层次的数据视图，确保有效和透明的数据

图形用户界面的互动原型

命令行（批处理模式）自动大规模应用

Java API（应用编程接口）

简单的插件和推广机制

强大的可视化引擎，许多尖端的高维数据的可视化建模

400多个数据挖掘运营商支持

耶鲁大学已成功地应用在许多不同的应用领域，包括文本挖掘，多媒体挖掘，功能设计，数据流挖掘，集成开发的方法和分布式数据挖掘。

6、 Pentaho BI

Pentaho BI 平台不同于传统的BI 产品，它是一个以流程为中心的，面向解决方案（Solution）的框架。其目的在于将一系列企业级BI产品、开源软件、API等等组件集成起来，方便商务智能应用的开发。它的出现，使得一系列的面向商务智能的独立产品如Jfree、Quartz等等，能够集成在一起，构成一项项复杂的、完整的商务智能解决方案。

Pentaho BI 平台，Pentaho Open BI 套件的核心架构和基础，是以流程为中心的，因为其中枢控制器是一个工作流引擎。工作流引擎使用流程定义来定义在BI 平台上执行的商业智能流程。流程可以很容易的被定制，也可以添加新的流程。BI 平台包含组件和报表，用以分析这些流程的性能。目前，Pentaho的主要组成元素包括报表生成、分析、数据挖掘和工作流管理等等。这些组件通过 J2EE、WebService、SOAP、HTTP、Java、JavaScript、Portals等技术集成到Pentaho平台中来。 Pentaho的发行，主要以Pentaho SDK的形式进行。

Pentaho SDK共包含五个部分：Pentaho平台、Pentaho示例数据库、可独立运行的Pentaho平台、Pentaho解决方案示例和一个预先配制好的 Pentaho网络服务器。其中Pentaho平台是Pentaho平台最主要的部分，囊括了Pentaho平台源代码的主体；Pentaho数据库为 Pentaho平台的正常运行提供的数据服务，包括配置信息、Solution相关的信息等等，对于Pentaho平台来说它不是必须的，通过配置是可以用其它数据库服务取代的；可独立运行的Pentaho平台是Pentaho平台的独立运行模式的示例，它演示了如何使Pentaho平台在没有应用服务器支持的情况下独立运行；

Pentaho解决方案示例是一个Eclipse工程，用来演示如何为Pentaho平台开发相关的商业智能解决方案。

Pentaho BI 平台构建于服务器，引擎和组件的基础之上。这些提供了系统的J2EE 服务器，安全，portal，工作流，规则引擎，图表，协作，内容管理，数据集成，分析和建模功能。这些组件的大部分是基于标准的，可使用其他产品替换之。

7、 SAS Enterprise Miner

§ 支持整个数据挖掘过程的完备工具集

§ 易用的图形界面,适合不同类型的用户快速建模

§ 强大的模型管理和评估功能

§ 快速便捷的模型发布机制, 促进业务闭环形成

数据分析算法

大数据分析主要依靠机器学习和大规模计算。机器学习包括监督学习、非监督学习、强化学习等，而监督学习又包括分类学习、回归学习、排序学习、匹配学习等（见图1）。分类是最常见的机器学习应用问题，比如垃圾邮件过滤、人脸检测、用户画像、文本情感分析、网页归类等，本质上都是分类问题。分类学习也是机器学习领域，研究最彻底、使用最广泛的一个分支。

最近、Fernández-Delgado等人在JMLR（Journal of Machine Learning Research，机器学习顶级期刊）杂志发表了一篇有趣的论文。他们让179种不同的分类学习方法（分类学习算法）在UCI 121个数据集上进行了“大比武”（UCI是机器学习公用数据集，每个数据集的规模都不大）。结果发现Random Forest（随机森林）和SVM（支持向量机）名列第一、第二名，但两者差异不大。在843%的数据上、Random Forest压倒了其它90%的方法。也就是说，在大多数情况下，只用Random Forest 或 SVM事情就搞定了。

KNN

K最近邻算法。给定一些已经训练好的数据，输入一个新的测试数据点，计算包含于此测试数据点的最近的点的分类情况，哪个分类的类型占多数，则此测试点的分类与此相同，所以在这里,有的时候可以复制不同的分类点不同的权重。近的点的权重大点，远的点自然就小点。详细介绍链接

Naive Bayes

朴素贝叶斯算法。朴素贝叶斯算法是贝叶斯算法里面一种比较简单的分类算法，用到了一个比较重要的贝叶斯定理，用一句简单的话概括就是条件概率的相互转换推导。详细介绍链接

朴素贝叶斯分类是一种十分简单的分类算法，叫它朴素贝叶斯分类是因为这种方法的思想真的很朴素，朴素贝叶斯的思想基础是这样的：对于给出的待分类项，求解在此项出现的条件下各个类别出现的概率，哪个最大，就认为此待分类项属于哪个类别。通俗来说，就好比这么个道理，你在街上看到一个黑人，我问你你猜这哥们哪里来的，你十有八九猜非洲。为什么呢？因为黑人中非洲人的比率最高，当然人家也可能是美洲人或亚洲人，但在没有其它可用信息下，我们会选择条件概率最大的类别，这就是朴素贝叶斯的思想基础。

SVM

支持向量机算法。支持向量机算法是一种对线性和非线性数据进行分类的方法，非线性数据进行分类的时候可以通过核函数转为线性的情况再处理。其中的一个关键的步骤是搜索最大边缘超平面。详细介绍链接

Apriori

Apriori算法是关联规则挖掘算法，通过连接和剪枝运算挖掘出频繁项集，然后根据频繁项集得到关联规则，关联规则的导出需要满足最小置信度的要求。详细介绍链接

PageRank

网页重要性/排名算法。PageRank算法最早产生于Google,核心思想是通过网页的入链数作为一个网页好快的判定标准，如果1个网页内部包含了多个指向外部的链接，则PR值将会被均分，PageRank算法也会遭到LinkSpan攻击。详细介绍链接

RandomForest

随机森林算法。算法思想是决策树+boosting决策树采用的是CART分类回归数,通过组合各个决策树的弱分类器,构成一个最终的强分类器,在构造决策树的时候采取随机数量的样本数和随机的部分属性进行子决策树的构建,避免了过分拟合的现象发生。详细介绍链接

Artificial Neural Network

“神经网络”这个词实际是来自于生物学，而我们所指的神经网络正确的名称应该是“人工神经网络（ANNs）”。

人工神经网络也具有初步的自适应与自组织能力。在学习或训练过程中改变突触权重值，以适应周围环境的要求。同一网络因学习方式及内容不同可具有不同的功能。人工神经网络是一个具有学习能力的系统，可以发展知识，以致超过设计者原有的知识水平。通常，它的学习训练方式可分为两种，一种是有监督或称有导师的学习，这时利用给定的样本标准进行分类或模仿；另一种是无监督学习或称无为导师学习，这时，只规定学习方式或某些规则，则具体的学习内容随系统所处环境 （即输入信号情况）而异，系统可以自动发现环境特征和规律性，具有更近似人脑的功能。

1 Yuanchun Jiang, Jennifer Shang, Chris F Kemerer, Yezheng Liu， Optimizing E-tailer Profits and Customer Savings: Pricing Multistage Customized Online Bundles， Marketing Science, Articles in Advance, pp 1–16, doi 101287/mksc11000631， 201108

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9 Hu Jian, Liu Yezheng， Research on Business Intelligence in the Customer-Centric e-Business Environment， Proceedings of the 3rd international conference on e-commerce engineering, Zhe-Jiang University, International Academic Publishers, World Publishing Corporation , 200310: 484-488， 200310

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12 Liu Yezheng, Zhao yong Organization Change: A case Study on Anhui Telecom Company 2008 International Seminar on Business and Information Management, 20081219, Wuhan, China 200812 1、 刘业政，姜元春，张结魁 网络消费者行为：理论方法及应用 科学出版社， 201101

2、 杨善林，倪志伟， 机器学习与智能决策支持系统(参著2万字)， 科学出版社， 200405

3、 杨善林， 决策方法与智能决策支持系统（参著4万字）， 科学出版社， 200502

一个优秀的数据分析师，除了要掌握基本的统计学、数据分析思维、数据分析工具之外，还需要掌握基本的数据挖掘思想，帮助我们挖掘出有价值的数据，这也是数据分析专家和一般数据分析师的差距所在。

国际权威的学术组织the IEEE International Conference on Data Mining (ICDM) 评选出了数据挖掘领域的十大经典算法：C45, k-Means, SVM, Apriori, EM, PageRank, AdaBoost, kNN, Naive Bayes, and CART

不仅仅是选中的十大算法，其实参加评选的18种算法，实际上随便拿出一种来都可以称得上是经典算法，它们在数据挖掘领域都产生了极为深远的影响。今天主要分享其中10种经典算法，内容较干，建议收藏备用学习。

1 C45

C45算法是机器学习算法中的一种分类决策树算法,其核心算法是ID3算法 C45算法继承了ID3算法的优点，并在以下几方面对ID3算法进行了改进：

1) 用信息增益率来选择属性，克服了用信息增益选择属性时偏向选择取值多的属性的不足；

2) 在树构造过程中进行剪枝；

3) 能够完成对连续属性的离散化处理；

4) 能够对不完整数据进行处理。

C45算法有如下优点：产生的分类规则易于理解，准确率较高。其缺点是：在构造树的过程中，需要对数据集进行多次的顺序扫描和排序，因而导致算法的低效（相对的CART算法只需要扫描两次数据集，以下仅为决策树优缺点）。

2 The k-means algorithm 即K-Means算法

k-means algorithm算法是一个聚类算法，把n的对象根据他们的属性分为k个分割，k < n。它与处理混合正态分布的最大期望算法很相似，因为他们都试图找到数据中自然聚类的中心。它假设对象属性来自于空间向量，并且目标是使各个群组内部的均 方误差总和最小。

3 Support vector machines

支持向量机，英文为Support Vector Machine，简称SV机（论文中一般简称SVM）。它是一种监督式学习的方法，它广泛的应用于统计分类以及回归分析中。支持向量机将向量映射到一个更 高维的空间里，在这个空间里建立有一个最大间隔超平面。在分开数据的超平面的两边建有两个互相平行的超平面。分隔超平面使两个平行超平面的距离最大化。假定平行超平面间的距离或差距越大，分类器的总误差越小。一个极好的指南是CJC Burges的《模式识别支持向量机指南》。van der Walt 和 Barnard 将支持向量机和其他分类器进行了比较。

4 The Apriori algorithm

Apriori算法是一种最有影响的挖掘布尔关联规则频繁项集的算法。其核心是基于两阶段频集思想的递推算法。该关联规则在分类上属于单维、单层、布尔关联规则。在这里，所有支持度大于最小支持度的项集称为频繁项集，简称频集。

5 最大期望(EM)算法

在统计计算中，最大期望（EM，Expectation–Maximization）算法是在概率（probabilistic）模型中寻找参数最大似然 估计的算法，其中概率模型依赖于无法观测的隐藏变量（Latent Variabl）。最大期望经常用在机器学习和计算机视觉的数据集聚（Data Clustering）领域。

6 PageRank

PageRank是Google算法的重要内容。2001年9月被授予美国专利，专利人是Google创始人之一拉里·佩奇（Larry Page）。因此，PageRank里的page不是指网页，而是指佩奇，即这个等级方法是以佩奇来命名的。

PageRank根据网站的外部链接和内部链接的数量和质量俩衡量网站的价值。PageRank背后的概念是，每个到页面的链接都是对该页面的一次投票， 被链接的越多，就意味着被其他网站投票越多。这个就是所谓的“链接流行度”——衡量多少人愿意将他们的网站和你的网站挂钩。PageRank这个概念引自 学术中一篇论文的被引述的频度——即被别人引述的次数越多，一般判断这篇论文的权威性就越高。

7 AdaBoost

Adaboost是一种迭代算法，其核心思想是针对同一个训练集训练不同的分类器(弱分类器)，然后把这些弱分类器集合起来，构成一个更强的最终分类器 (强分类器)。其算法本身是通过改变数据分布来实现的，它根据每次训练集之中每个样本的分类是否正确，以及上次的总体分类的准确率，来确定每个样本的权 值。将修改过权值的新数据集送给下层分类器进行训练，最后将每次训练得到的分类器最后融合起来，作为最后的决策分类器。

8 kNN: k-nearest neighbor classification

K最近邻(k-Nearest Neighbor，KNN)分类算法，是一个理论上比较成熟的方法，也是最简单的机器学习算法之一。该方法的思路是：如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别。

9 Naive Bayes

在众多的分类模型中，应用最为广泛的两种分类模型是决策树模型(Decision Tree Model)和朴素贝叶斯模型（Naive Bayesian Model，NBC）。 朴素贝叶斯模型发源于古典数学理论，有着坚实的数学基础，以及稳定的分类效率。

同时，NBC模型所需估计的参数很少，对缺失数据不太敏感，算法也比较简单。理论上，NBC模型与其他分类方法相比具有最小的误差率。 但是实际上并非总是如此，这是因为NBC模型假设属性之间相互独立，这个假设在实际应用中往往是不成立的，这给NBC模型的正确分类带来了一定影响。在属 性个数比较多或者属性之间相关性较大时，NBC模型的分类效率比不上决策树模型。而在属性相关性较小时，NBC模型的性能最为良好。

10 CART: 分类与回归树

CART, Classification and Regression Trees。 在分类树下面有两个关键的思想。第一个是关于递归地划分自变量空间的想法（二元切分法）；第二个想法是用验证数据进行剪枝（预剪枝、后剪枝）。在回归树的基础上的模型树构建难度可能增加了，但同时其分类效果也有提升。

参考书籍：《机器学习实战》