Ⅰ 決策樹 python 代碼實現後 怎麼應用到實際中去
（1）#按照市值從小到大的順序活得N支股票的代碼；（2）#分別對這一百隻股票進行100支股票操作；（3）#獲取從2016.05.01到2016.11.17的漲跌幅數據；（4）#選取記錄大於40個的數據，去除次新股；（5）#將文件名名為「股票代碼.csv」。
Ⅱ 金融學（銀行與國際金融)和金融學（公司金融)是不是一個專業
在國內一般認為是一個專業，但是這兩個是不同的研究方向。
金融學（銀行與國際金融）：
培養目標：本專業主要為銀行和證券投資等金融經濟領域，培養符合國際規范化要求的金融管理人才，以適應我國金融市場的國際化發展。培養掌握現代金融學基本理論和金融管理技術與方法，熟練掌握國際金融領域的專業知識和政策法規，熟悉國內外金融機構的經營管理及貿易結算業務，具有較高英語水平及計算機操作能力的，能在銀行業、證券業、信託業、保險業、基金業、上市公司及其他經濟管理部門和單位從事金融、理財及其他經濟管理工作的「應用型、復合型、外向型」高素質專門人才。
主要專業課：貨幣金融學、金融市場學、證券投資學、國際金融與管理、商業銀行經營與管理、銀行信貸管理學、證券投資學、保險理論與營銷、匯率理論與外匯交易、國際結算、期貨投資分析、信用管理、個人理財、金融模擬與實驗等。
就業方向：在各商業銀行、保險公司、證券公司、信託和租賃公司、期貨經紀公司、基金管理公司、金融管理部門及上市公司從事金融、理財及其他經濟管理工作。
公司金融學（Corporate finance），又稱公司財務管理，公司理財等。它是金融學的分支學科，用於考察公司如何有效地利用各種融資渠道，獲得最低成本的資金來源，並形成合適的資本結構（capital structure）；還包括企業投資、利潤分配、運營資金管理及財務分析等方面。它會涉及到現代公司制度中的一些諸如委託-代理結構的金融安排等深層次的問題。一般來說，公司金融學會利用各種分析工具來管理公司的財務，例如使用貼現法(DCF)來為投資計劃總值作出評估，使用決策樹分析來了解投資及營運的彈性。
公司金融學主要研究企業的融資、投資、收益分配以及與之相關的問題。對於英文CorporateFinance中國有不同的譯法，或譯為「公司財務」，或譯為「公司理財」，或譯為「公司金融」。顯然，就中文的字面來看，「財務」、「理財」和「金融」這些概念是有顯著區別的。一般而言，企業的「財務」或「理財」是以現金收支為主的企業資金收支活動的總稱，是建立在企業的會計信息基礎上加以管理的。而公司金融所研究的內容要比此龐大得多。一是它不再局限於企業內部，因為現代公司的生存和發展都離不開金融系統，所以，必須注重研究企業與金融系統之間的關系，以綜合運用各種形式的金融工具與方法，進行風險管理和價值創造。這是現代公司金融學的一個突出特點。二是就企業內部而言，公司金融所研究的內容也比「財務」或「理財」要廣，它還涉及與公司融資、投資以及收益分配有關的公司治理結構方面的非財務性內容。
Ⅲ 管理學-決策樹問題，求詳解
----------銷路好0.7 100萬
......1--|
. ----------銷路差0.3 -20萬
.
. ------------銷路好0.7 40萬
I--......2--|
. ------------銷路差0.3 30萬
.
. -----擴建4 95萬
. -----------Ⅱ---|
. | -----不擴建5 40萬
......3--|
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---------------銷路差0.3 30萬
方案一：結點1的期望收益是（0.7*100-0.3*20）*10-300=340
方案二：結點2的期望收益是（0.7*40+0.3*30）*10-140=230
方案三：結點4的期望收益是95*7-200=465，大於結點5的期望收益40*7=280，所以銷路好時，擴建比不擴建好，結點3的期望收益是（0.7*40*3+0.7*465+0.3*30*10）-140=359.5
可以看出，三種方案中方案三最好
弄著一個決策樹真費勁，不如在word上好弄
Ⅳ 10、決策樹屬於（ ）。
風險型決策：在未來的決定因素，可能出現的結果不能作出充分肯定的情況下，根據各種可能結果的客觀概率作出的決策。決策者對此要承擔一定的風險。風險型問題具有決策者期望達到的明確標准，存在兩個以上的可供選擇方案和決策者無法控制的兩種以上的自然狀態，並且在不同自然狀態下不同方案的損益值可以計算出來，對於未來發生何種自然狀態，決策者雖然不能作出確定回答，但能大致估計出其發生的概率值。對這類決策問題，常用損益矩陣分析法和決策樹法求解；
程序化決策：就是可以根據既定的信息建立數學模型，把決策目標和約束條件統一起來，進行優化的一種決策。比如工廠選址、采購運輸等等決策。這種決策是可以運用籌學技術來完成的。在這種程序化決策中，決策所需要的信息都可以通過計量和統計調查得到，它的約束條件也是明確而具體的，並且都是能夠量化的。對於這種決策，運用計算機信息技術可以取得非常好的效果。通過建立數學模型，讓計算機代為運算，並找出最優的方案，都是在價值觀念之外做出的，至少價值觀念對這種決策的約束作用不是主導因素。
悲觀決策：採用悲觀決策准則，通常要放棄最大利益，但由於決策者是從每一方案最壞處著眼，因此風險較小。小中取大法又稱為最小風險法，是一種把風險降低到最小程度來獲取收益的股票投資方法。最小風險法是一種較為穩妥的股票投資決策方法，較適合保守型的股票投資者採用。
樂觀決策：
大中取大法又稱樂觀法、大中取大原則、樂觀決策法、冒險法、最大的最大收益法，採用這種方法的管理者對未來持樂觀的看法，認為未來會出現最好的自然狀態，因此不論採取哪種方案，都能獲取該方案的最大收益。
由於決策樹，是對事物進行定量和定性分析，採用各類事物產生的概率及風險進行評估，所以選A
Ⅳ 某企業擬推出產一種新產品,現有三個方案可供選擇,有關資料如下表,試畫出決策樹並進行決策。
方案A的預期貨幣價值EMV=0.4*200+0.35*80+0.25*(-30)=100.5
方案B的預期貨幣價值EMV=0.4*100+0.35*40+0.25*0=54
方案C的預期貨幣價值EMV=0.4*50+0.35*40+0.25*30=41.5
每年預計收益方案A:100.5-250/6=58.8
每年預計收益方案B:54-90/6=39
每年預計收益方案C:41.5-40/6=34.8
所以應當選擇方案C.
圖在WORD中畫的，不太好，不過能說問題。符號採用美國項目管理協會規范，你可以根據企業具體標准修改。
Ⅵ 我要對股票市場做決策樹的模型，可是不會數據預處理，誰可以幫幫我啊，時間緊急啊
數據預處理可以通過很多股票軟體進行數據生成，然後通過EXCEL軟體進行處理，不過很耗時間
Ⅶ 求最小最大後悔值和決策樹問題各兩道!急!
1.結合實例說明什麼是最小最大後悔值法。
最小最大後悔值法也稱薩凡奇決策准則
最小最大後悔值法是指管理者在選擇了某方案後，如果將來發生的自然狀態表明其他方案的收益更大，那麼他(或她)會為自已的選擇而後悔。最小最大後悔值法就是使後悔值最小的方法。
最小最大後悔值法的運用
在股票市場上，最小最大後悔值法被稱為最小後悔法，是股票投資者力圖使後悔值降到最低限度的證券投資方法。
由於選取的購買方案往往與預測的企業經營狀況存在很大的差異，這樣就會出現實際收益大大低於目標收益的狀況而使投資者產生後悔。最小後悔法的目的就是要使投資者將這種後悔降低到最低程度。
利用最小後悔法買賣股票的操作程序：
1、列出投資者在各種狀態下的購買方案，並在每一購買方案中選出各自然狀態下的最大收益值。
2、求出各種自然狀態下各種方案的後悔值，其後悔值的公式是：「某方案後悔值」＝ 「某自然狀態下的最大收益值」-「該方案的收益值」，然後，將此方案的後悔值填入該方案欄中。
3、由此找出各方案在不同自然狀態下的最大後悔值。
4、在各方案的最大後悔值中找出最小的後悔值，最小後悔值所對應的方案即為最優方案。
2.舉例說明決策樹的作用。
決策樹是用二叉樹形圖來表示處理邏輯的一種工具。可以直觀、清晰地表達加工的邏輯要求。特別適合於判斷因素比較少、邏輯組合關系不復雜的情況。
決策樹提供了一種展示類似在什麼條件下會得到什麼值這類規則的方法。比如，在貸款申請中，要對申請的風險大小做出判斷，圖是為了解決這個問題而建立的一棵決策樹，從中我們可以看到決策樹的基本組成部分：決策節點、分支和葉子。
決策樹中最上面的節點稱為根節點，是整個決策樹的開始。本例中根節點是「收入>￥40,000」，對此問題的不同回答產生了「是」和「否」兩個分支。
決策樹的每個節點子節點的個數與決策樹在用的演算法有關。如CART演算法得到的決策樹每個節點有兩個分支，這種樹稱為二叉樹。允許節點含有多於兩個子節點的樹稱為多叉樹。
每個分支要麼是一個新的決策節點，要麼是樹的結尾，稱為葉子。在沿著決策樹從上到下遍歷的過程中，在每個節點都會遇到一個問題，對每個節點上問題的不同回答導致不同的分支，最後會到達一個葉子節點。這個過程就是利用決策樹進行分類的過程，利用幾個變數（每個變數對應一個問題）來判斷所屬的類別（最後每個葉子會對應一個類別）。
假如負責借貸的銀行官員利用上面這棵決策樹來決定支持哪些貸款和拒絕哪些貸款，那麼他就可以用貸款申請表來運行這棵決策樹，用決策樹來判斷風險的大小。「年收入>￥40,00」和「高負債」的用戶被認為是「高風險」，同時「收入<￥40,000」但「工作時間>5年」的申請，則被認為「低風險」而建議貸款給他/她。
數據挖掘中決策樹是一種經常要用到的技術，可以用於分析數據，同樣也可以用來作預測（就像上面的銀行官員用他來預測貸款風險）。常用的演算法有CHAID、 CART、 Quest 和C5.0。
建立決策樹的過程，即樹的生長過程是不斷的把數據進行切分的過程，每次切分對應一個問題，也對應著一個節點。對每個切分都要求分成的組之間的「差異」最大。
各種決策樹演算法之間的主要區別就是對這個「差異」衡量方式的區別。對具體衡量方式演算法的討論超出了本文的范圍，在此我們只需要把切分看成是把一組數據分成幾份，份與份之間盡量不同，而同一份內的數據盡量相同。這個切分的過程也可稱為數據的「純化」。看我們的例子，包含兩個類別--低風險和高風險。如果經過一次切分後得到的分組，每個分組中的數據都屬於同一個類別，顯然達到這樣效果的切分方法就是我們所追求的。
到現在為止我們所討論的例子都是非常簡單的，樹也容易理解，當然實際中應用的決策樹可能非常復雜。假定我們利用歷史數據建立了一個包含幾百個屬性、輸出的類有十幾種的決策樹，這樣的一棵樹對人來說可能太復雜了，但每一條從根結點到葉子節點的路徑所描述的含義仍然是可以理解的。決策樹的這種易理解性對數據挖掘的使用者來說是一個顯著的優點。
然而決策樹的這種明確性可能帶來誤導。比如，決策樹每個節點對應分割的定義都是非常明確毫不含糊的，但在實際生活中這種明確可能帶來麻煩（憑什麼說年收入￥40,001的人具有較小的信用風險而￥40,000的人就沒有）。
Ⅷ 目前最流行的機器學習演算法是什麼
毫無疑問，機器學習在過去幾年越來越受歡迎。由於大數據是目前技術行業最熱門的趨勢，機器學習是非常強大的，可以根據大量數據進行預測或計算推理。
如果你想學習機器演算法，要從何下手呢？
監督學習
1. 決策樹：決策樹是一種決策支持工具，使用的決策及其可能產生的後果，包括隨機事件的結果，資源消耗和效用的樹狀圖或模型。
從業務決策的角度來看，決策樹是人們必須要選擇是/否的問題，以評估大多數時候作出正確決策的概率。它允許您以結構化和系統的方式來解決問題，以得出邏輯結論。
2.樸素貝葉斯分類：樸素貝葉斯分類器是一種簡單的概率分類器，基於貝葉斯定理，其特徵之間具有強大（樸素）的獨立性假設。
特徵圖像是方程 - P（A | B）是後驗概率，P（B | A）是似然度，P（A）是類先驗概率，P（B）是預測先驗概率。
一些現實世界的例子是：
判斷郵件是否為垃圾郵件
分類技術，將新聞文章氛圍政治或體育類
檢查一段表達積極情緒或消極情緒的文字
用於面部識別軟體
3.普通最小二乘回歸：如果你了解統計學，你可能已經聽說過線性回歸。最小二乘法是一種執行線性回歸的方法。
您可以將線性回歸視為擬合直線穿過點狀分布的任務。有多種可能的策略可以做到這一點，「普通最小二乘法」策略就像這樣 -你可以畫一條線，然後把每個數據點，測量點和線之間的垂直距離，添加上去;擬合線將是距離總和的盡可能小的線。
線性是指您正在使用的模型來迎合數據，而最小二乘可以最小化線性模型誤差。
4.邏輯回歸： Logistic回歸是一個強大的統計學方法，用一個或多個解釋變數建模二項式結果。它通過使用邏輯函數估計概率，來衡量分類因變數與一個或多個獨立變數之間的關系，後者是累積邏輯分布。
邏輯回歸用於生活中：
信用評級
衡量營銷活動的成功率
預測某一產品的收入
某一天會有地震嗎
5.支持向量機： SVM是二元分類演算法。給定N維空間中兩種種類型的點，SVM生成（N-1）維的超平面將這些點分成2組。
假設你有一些可以線性分離的紙張中的兩種類型的點。SVM將找到一條直線，將這些點分成兩種類型，並盡可能遠離所有這些點。
在規模上，使用SVM解決的一些特大的問題（包括適當修改的實現）是：廣告、人類基因剪接位點識別、基於圖像的性別檢測，大規模圖像分類...
6.集成方法：集成方法是構建一組分類器的學習演算法，然後通過對其預測進行加權投票來對新的數據點進行分類。原始的集成方法是貝葉斯平均法，但更新的演算法包括糾錯輸出編碼、bagging和boosting。
那麼集成方法如何工作，為什麼它們優於單個模型？
均衡偏差：如果你均衡了大量的傾向民主黨的投票和大量傾向共和黨的投票，你總會得到一個不那麼偏頗的結果。
降低方差：集合大量模型的參考結果，噪音會小於單個模型的單個結果。在金融領域，這被稱為投資分散原則(diversification)——一個混搭很多種股票的投資組合，比單獨的股票更少變故。
不太可能過度擬合：如果您有單個模型不完全擬合，您以簡單的方式（平均，加權平均，邏輯回歸）結合每個模型建模，那麼一般不會發生過擬合。
無監督學習
7. 聚類演算法：聚類是對一組對象進行分組的任務，使得同一組（集群）中的對象彼此之間比其他組中的對象更相似。
每個聚類演算法是不同的，比如：
基於Centroid的演算法
基於連接的演算法
基於密度的演算法
概率
降維
神經網路/深度學習
8. 主成分分析： PCA是使用正交變換將可能相關變數的觀察值轉換為主成分的線性不相關變數值的一組統計過程。
PCA的一些應用包括壓縮、簡化數據、便於學習、可視化。請注意，領域知識在選擇是否繼續使用PCA時非常重要。數據嘈雜的情況（PCA的所有組件都有很大差異）的情況不適用。
9.奇異值分解：在線性代數中，SVD是真正復雜矩陣的因式分解。對於給定的m * n矩陣M，存在分解，使得M =UΣV，其中U和V是酉矩陣，Σ是對角矩陣。
PCA實際上是SVD的簡單應用。在計算機視覺技術中，第一個人臉識別演算法使用PCA和SVD，以將面部表示為「特徵臉」的線性組合，進行降維，然後通過簡單的方法將面部匹配到身份;雖然這種方法更復雜，但仍然依賴於類似的技術。
10.獨立成分分析： ICA是一種統計技術，用於揭示隨機變數、測量或信號集合的隱藏因素。ICA定義了觀察到的多變數數據的生成模型，通常將其作為大型樣本資料庫。
在模型中，假設數據變數是一些未知潛在變數的線性混合，混合系統也是未知的。潛變數被假定為非高斯和相互獨立的，它們被稱為觀測數據的獨立成分。
ICA與PCA相關，但它是一種更強大的技術，能夠在這些經典方法完全失敗時找到潛在的源因素。其應用包括數字圖像、文檔資料庫、經濟指標和心理測量。
Ⅸ 為什麼手動實現決策樹效率比調包低很多
1.每個演算法模塊按照「原理講解→分析數據→自己動手實現→特徵與調參」的順序，「原理加實踐，頂天立地」。
2.拒絕簡單的「調包」——增加3次「機器學習的角度看數學」和3次「Python數據清洗和特徵提取」，提升學習深度、降低學習坡度。
3.增加網路爬蟲的原理和編寫，從獲取數據開始，重視將實踐問題轉換成實際模型的能力，分享工作中的實際案例或Kaggle案例：廣告銷量分析、環境數據異常檢測和分析、數字圖像手寫體識別、Titanic乘客存活率預測、用戶-電影推薦、真實新聞組數據主題分析、中文分詞、股票數據特徵分析等。