模块2.6.4 · 数学与统计能力 · 机器学习理论
无监督学习与强化学习
machine-learning · unsupervised-learning · clustering · k-means · gaussian-mixture-model · em-algorithm · kernel-density-estimation · regime-detection
打开 →找到 30 个结果
English questions模块2.3.2 · 数学与统计能力 · 时间序列分析
波动率与机制转换模型
time-series · volatility · arch · garch · conditional-heteroskedasticity · volatility-clustering · quasi-maximum-likelihood · arch-lm-test
打开 →课程波动率与机制转换模型 · 时间序列分析
ARCH 与 GARCH 模型
某私募(private fund)的风控会上，研究员甩出沪深300 日收益的实证表：日内收益序列本身的自相关系数 公式 在滞后 公式 时几乎全部落在 公式 的 Bartlett 带内；可一旦把同一条序列 平方 再画一次 ACF，从滞后 1 到滞后 60 全是正值、缓慢衰减。再算样本峰度：5.8——远大于正态分布(Gaussian distributi...
打开 →题目4281 · 机器学习
single linkage 的第一步 16
对一维点集 {0,1,4} 做 single-linkage 层次聚类，第一步会先合并哪一对？
打开 →题目4289 · 机器学习
为什么直接聚类价格水平会误导 24
为什么把股票的原始价格水平直接拿来聚类，往往不如聚类标准化后的收益或特征更合理？
打开 →题目4290 · 机器学习
为什么随机种子会影响聚类结果 25
为什么即使数据集不变，聚类结果也可能会随着随机种子的不同而变化很大？
打开 →课程无监督学习与强化学习 · 机器学习理论
聚类与密度估计
Hook:5 年沪深300 日收益,你能不能贴出「风险开关」标签 上海某私募的初级量化研究员张昊把过去 5 年的沪深300 日收益拉成一张表——列是 20 日已实现波动率(realized volatility)、申万一级行业截面收益离散度(cross sectional dispersion)、60 日市值加权平均成对相关,1,200 多个交易日。组长甩话...
打开 →题目4266 · 机器学习
轮廓系数 1
某个点的簇内平均距离 a=2，到最近其他簇的平均距离 b=5。它的轮廓系数是多少？
打开 →题目4270 · 机器学习
DBSCAN 核心点判断 5
某次 DBSCAN 使用 minPts=5，并且把点自身也算作邻居。某个点在 eps 半径内一共有 5 个邻居。它是不是核心点？
打开 →题目4282 · 机器学习
DBSCAN 的边界点判断 17
在 minPts=4 的 DBSCAN 里，点 A 有 4 个邻居，点 B 有 3 个邻居，并且 B 落在 A 的 eps 邻域中。那么 B 的状态是什么？
打开 →题目4276 · 机器学习
eps 放大后的状态变化 11
在 minPts=5 的 DBSCAN 中，某个点原本在 eps 内只有 4 个邻居，因此不是核心点。如果增大 eps 后邻居数变成 6，它的状态会发生什么变化？
打开 →题目4284 · 机器学习
GMM 的第一次 E 步 19
在一个先验相等的两成分 GMM 中，样本 x 在两个成分下的密度分别是 0.12 和 0.08。第一次 E 步里，哪个成分会得到更高的责任度？
打开 →题目4269 · 机器学习
GMM 责任度 4
一个两成分 GMM 的先验概率分别是 0.6 和 0.4。在点 x 上，两个成分的似然分别为 0.1 和 0.3。第二个成分的后验责任度是多少？
打开 →题目4279 · 机器学习
GMM 责任度的变化 14
在一个先验相等的两成分 GMM 中，点 x 上 component 1 的似然是 0.2，component 2 的似然是 0.1，因此 responsibility_1 是 2/3。如果 component 2 的似然上升到 0.2，那么 responsibility_1 会变成多少？
打开 →题目4285 · 机器学习
Ward linkage 的第一步 20
簇 A 的大小是 3、均值是 0；簇 B 的大小是 1、均值是 2；簇 C 的大小是 1、均值是 5。采用 Ward linkage 时，A-B 和 B-C 哪一对会先合并？
打开 →题目4274 · 机器学习
Ward 合并代价 9
在一维空间里，位置分别为 1 和 4 的两个单点簇，用 Ward linkage 合并时的代价增量是多少？
打开 →题目4267 · 机器学习
一维簇的质心更新 2
一个一维簇当前包含点 [1,2,7]。在 k-means 的更新步骤里，这个簇的新质心是多少？
打开 →题目4272 · 机器学习
一轮 k-means 更新 7
某次一维 k-means 的当前质心是 0 和 10，分配结果是第一簇得到 {1,2}，第二簇得到 {9}。更新后的两个质心是多少？
打开 →题目4288 · 机器学习
为什么 silhouette 可能偏向更小的 k 23
为什么即使更大的 k 能继续降低 SSE，silhouette score 也可能仍然偏向更小的 k？
打开 →题目4287 · 机器学习
为什么尺度失衡会伤害 k-means 22
为什么当某个特征的尺度明显大于其他特征时，k-means 往往会表现很差？
打开 →题目4283 · 机器学习
二维 k-means 的分配 18
某次二维 k-means 的质心在 (0,0) 和 (4,0)。对于点 x=(1,2)，在分配步骤里它离哪个质心更近？
打开 →题目4268 · 机器学习
二维簇的质心更新 3
一个二维簇包含点 (0,0)、(2,4) 和 (4,2)。在 k-means 中，这个簇的新质心是多少？
打开 →题目4277 · 机器学习
加入离群点后的质心偏移 12
一个一维簇原本包含 [0,2,4]，因此质心是 2。如果再往这个簇里加入一个离群点 10，质心会移动多少？
打开 →题目4275 · 机器学习
完全连接距离 10
在一维空间里，簇 A={1,4} 与簇 B={6,8} 采用 complete linkage 比较时，使用的距离是多少？
打开 →题目4271 · 机器学习
平均连接距离 6
在一维空间里，簇 A={0,2}，簇 B={5,9}。它们的 average-linkage 距离是多少？
打开 →课程无监督学习与强化学习 · 机器学习理论
强化学习基础:马尔可夫决策过程与贝尔曼方程
强化学习基础:马尔可夫决策过程与贝尔曼方程 Hook:30 分钟,100 张 IF 主力合约 周三 14:30,你在一家中型私募负责股指期货 CTA 产品。组合调仓信号刚切换,系统要在收盘前 30 分钟里把 CFFEX 的 IF2406 主力合约(沪深300 股指期货)多头持仓从 100 张减到 0。一次甩出 100 张市价单,冲击成本(market imp...
打开 →题目4280 · 机器学习
标准化后的欧氏距离 15
原本在原始特征下，点 (0,0) 与 (3,40) 的欧氏距离按常规计算。如果把第二个特征除以 10 做标准化，而第一个特征保持不变，新的距离是多少？
打开 →课程无监督学习与强化学习 · 机器学习理论
策略梯度与深度强化学习
策略梯度与深度强化学习 开篇场景：表格放不下的盘口 周三盘后，上海一家头部 私募 的初级量化把成果摊给组长：CFFEX 上 沪深300 股指期货 日内大单切片，建成 144 个离散状态的 MDP，跑通了表格 Q 学习，比 TWAP 省了约 2bp 的 实施差额（implementation shortfall）。组长翻两页就皱眉：「线上要吃 5 档盘口 + ...
打开 →题目4273 · 机器学习
簇内平方和 8
一个簇包含点 [1,2,4]。围绕该簇均值的簇内平方和 SSE 是多少？
打开 →题目4278 · 机器学习
轮廓系数的敏感度 13
某个点原本的轮廓系数参数是 a=3、b=5。如果 b 下降到 4，而 a 保持不变，轮廓系数会下降多少？
打开 →