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介紹 預測股市的走勢是最困難的事情之一。影響預測的因素很多 - 包括物理因素與心理因素，理性行為和非理性行為等。所有這些因素結合在一起共同導致股價波動，很難以高精度預測。 我們是否可以將機

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今天看見鄰居家的小朋友在做數學題 整頁題目千篇一律 什麼叫千篇一律？ 整個頁面就像格式化輸出+random引數生成的一樣 小時候就很頭疼這種作業 少題怡情，多題傷身 小時候因為做作業而失

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新年伊始，很榮幸筆者的 《教你用 Python 進階量化交易》 專欄在慕課專欄板塊上線了，歡迎大家訂閱！為了能夠提供給大家更輕鬆的學習過程，筆者在專欄內容之外會陸續推出一些手記來輔助同學們學習本專欄內容，因此

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本文主要探索如何使用深度學習框架 MXNet 或 TensorFlow 實現 線性迴歸 模型？並且以 Kaggle 上資料集 USA_Housing 做線性迴歸任務來預測房價。 迴歸任務，scikit

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線性迴歸方程式與線性系統 本章節的內容涉及線性代數的知識，讀者應該先去了解，如不瞭解也可略過本章，無影響 Gaussian Elimination 線上性代數中我們解方程組的辦法一般都是用高斯消去法

下面我們舉一個簡單的線性迴歸的例子來說明實際的反向傳播和梯度下降的過程。完全看懂此文後，會對理解後續的文章有很大的幫助。 為什麼要用線性迴歸舉例呢？因為 \(y = wx+b\) （其中，y,w,x,b都