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机器学习系列报告：机器学习发展历程与量化投资的展望（31页）.pdf
举报与投诉【报告导读】机器学习的一般流程包括数据获取、数据处理、模型选择、模型训练、模型评估、模型调参与模型预测。从监督学习、无监督学习、概率图模型、深度学习与强化学习这五个大类对广义的机器学习发展历程进行总结与回顾，对有重要意义的经典算法进行介绍。
未来机器学习与量化投资的展望
数据驱动与模型驱动将互补融合。算法的不断改进或将提升机器学习 在低信噪比数据上的表现。预测对象与应用场景会更多地被关注。因 子挖掘将更关注本身的逻辑，而非过度挖掘。同时因子库、模型库以 及策略库会更加多样化。解释机器学习与市场多种状态转换下的模型 适应或模型轮换可能是未来机器学习需要关注的问题。
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青云豆
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