东北证券_1024_东北证券金融工程研究报告：大类资产配置专题研究之二，朴素美林时钟.pdf下载

weixin_39820780 2023-08-15 14:01:35

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1.传统美林时钟美林时钟是 2004 年由美林证券（Merrill Lynch）通过对超过 30 年的数据统计分析得出的资产配置模型，通过将资产轮动及行业策略与经济周期联系起来，指导经济周期不同阶段的资产配置。模型将经济周期分为四个阶段：复苏、过热、滞胀、衰退，并使用产出缺口（GDP）和 CPI 来识别经济。四个阶段对应的优质资产分别为股票、商品、货币、债券。经典的繁荣至萧条的经济周期在四个阶段间依序轮动，不过现实并不会简单按照经典的经济周期进行轮动，有时时钟会向后移动或者向前跳过一个阶段。图片来..

使用朴素贝叶斯对垃圾邮件分类实验内容：把给定的数据集message.csv拆分成训练集和测试集，使用sklearn.naive_bayes.MultinomialNB类创建一个朴素贝叶斯模型，使用训练数据训练出一个预测模型，然后用预测模型对测试集中数据进行分类，评价模型的分类效果。 message.csv数据集中包含大量的短信，每行数据包括2个字段：短信内容，短信类别（1或者0）,短信类别为1的是垃圾邮件。 from sklearn.feature_extraction.text import Tfi

朴素贝叶斯算法：实现邮件分类一、实验准备 1、实验内容和目的使用5000封邮件作为训练集，训练朴素贝叶斯分类器，然后使用该分类器对1000封邮件进行分类，给出准确率结果其中训练集为文件spam_train.txt，测试集为文件spam_test.txt。它们的存储形式为：每封邮件以一个标签(0或1)开头，然后以一个换行符来标示一封邮件的结尾这里先给出我最后测试的准确率：98.3...

#测试数据 import numpy as np features_train = np.array([[-1, -1], [-2, -1], [-3, -2], [1, 1], [2, 1], [3, 2]]) labels_train = np.array([1, 1, 1, 2, 2, 2]) #引入高斯朴素贝叶斯 from sklearn.naive_bayes import Gaus

sklearn.naive_bayes.MultinomialNB()函数全称是先验为多项式分布的朴素贝叶斯。除了MultinomialNB之外，还有GaussianNB就是先验为高斯分布的朴素贝叶斯，BernoulliNB就是先验为伯努利分布的朴素贝叶斯。 class sklearn.naive_bayes.MultinomialNB(alpha=1.0， fit_pri...

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