股票买卖最佳时机leetcode Tradebook 交易手册

股票买卖最佳时机leetcode介绍在这个项目中，开发了一种深度强化学习算法来增加给定股票的利润。还使用分类实现了监督学习算法，以预测未来股票价格并使用预测最大化利润。比较两种方法的结果。动机机器学习在金融领域有着前所未有的应用。随着强化学习和人工智能的出现，预测的准确性得到了极大的提高。这里探索的方法提供了强化学习和监督学习的定量并列，表明使用前者更有利可图。探索的方法支持向量机是监督学习模型，用于分析数据以进行分类和回归分析。每个数据点都被视为一个p维向量，该模型旨在使用(p-1)维超平面对这些数据点进行分类。最好的超平面是两个类之间具有最大间隔的超平面。如果数据点不是线性可分的，我们将它们映射到一个更高维的空间，在那里它们可以很容易地分离。内核函数的用途相同，具体取决于相关数据的类型。当数据集线性可分时，线性核是最好的选择。 Radial Basis Function Kernel用于将数据点映射到无限维超空间以将它们分开。然而，这通常会导致过度拟合，因此我们使用泛化来阻止这种情况。 Polynomial Kernel用于通过使用d