文章 "数据科学与机器学习(第 11 部分):朴素贝叶斯(Bayes),交易中的概率论"

 

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概率交易就像走钢丝一样 — 它需要精确、平衡和对风险的敏锐理解。 在交易世界中,概率就是一切。 这是成功与失败、盈利与亏损的区别。 通过利用概率的力量,交易者可以做出明智的决策,有效地管理风险,并实现他们的财务目标。 故此,无论您是经验丰富的投资者还是交易新手,了解概率都是解锁您的交易潜能的关键。 在本文中,我们将探索令人兴奋的概率交易世界,并向您展示如何将您的交易博弈提升到一个新的水平。

朴素贝叶斯分类器是一种概率算法,用于机器学习中的分类任务。 它基于贝叶斯定理,该定理根据给定证据计算假设的概率。 这种概率分类器在各种情况下都是一种简单而有效的算法。 它假定进行分类的特征彼此独立。 例如:如果您希望此模型在给定身高、脚大小、体重和肩长的情况下对人类(男性和女性)进行分类,则该模型将所有这些变量视为彼此独立,在这种情况下,它甚至并不认可脚的大小和身高与人类有关。

由于这个模型不会费心去理解自变量之间的范式,我认为我们应该给它一个机会,尝试用它来做出明智的交易决策。 我相信在交易领域,没有人完全理解这些范式,所以,我们来看看朴素贝叶斯的表现如何。


作者:Omega J Msigwa