文件名称:
华泰证券-人工智能系列之六：人工智能选股之Boosting模型
开发工具:
文件大小: 2mb
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上传时间: 2018-09-01
详细说明： 报告对各种Boosting 集成学习模型进行系统测试 Boosting 集成学习模型将多个弱学习器串行结合，能够很好地兼顾模型的 偏差和方差，该类模型在最近几年获得了长足的发展，主要包括AdaBoost、 GBDT、XGBoost。本篇报告我们将对这三种Boosting 集成学习模型进行 系统性的测试，并分析它们应用于多因子选股的异同，希望对本领域的投 资者产生有实用意义的参考价值。
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