""" train the XGB_HMM model, return A, B (XGB model), pi """ import numpy as np from XGB_HMM.GMM_HMM import GMM_HMM from XGB_HMM.re_estimate import re_estimate …

2021年4月20日 · This paper intends to apply the Hidden Markov Model into stock market and and make predictions. Moreover, four different methods of improvement, which are GMM-HMM, XGB-HMM, GMM-HMM+LSTM and XGB-HMM+LSTM, will be discussed later with the results of experiment respectively. After that we will analyze the pros and cons of different models.

We explored the effect of the model through experiments. First, we use the GMM-HMM hybrid model method. Then, improve HMM model by using XGB algorithm (XGB-HMM). Next, we build a longshort term memory model (LSTM), then use GMM-HMM and LSTM together, also compared results with XGB-HMM and LSTM.

The hidden Markov model (HMM) is a signal prediction model which has been used to predict economic regimes and stock prices. This project intends to achieve the goal of applying machine learning algrithms into stock market.

Download scientific diagram | XGB-HMM Training Algorithm from publication: Stock Market Trend Analysis Using Hidden Markov Model and Long Short Term Memory | This paper intends to apply the...

GBDT和XGB基本上是机器学习面试里面的必考题。 最近面试了五十场面试，基本三分之二的面试官都问了关于GBDT和XGB的问题。 下面把里面常用的知识点、常见的面试题整理出来 首先来说集成学习 集成学习boosting 串行的…

2020年4月10日 · 隐马尔科夫模型（Hidden Markov Model，以下简称HMM）是比较经典的机器学习模型了，它在语言识别，自然语言处理，模式识别等领域得到广泛的应用。 当然，随着目前深度学习的崛起，尤其是 RNN，LSTM等神经网络序列模型的火热，HMM的地位有所下降。 但是作为一个经典的模型，学习 HMM的模型和对应算法，对我们解决问题建模的能力提高以及算法思路的拓展还是很好的。 本文是 HMM系列的第一篇，关注于HMM模型的基础。 1. 什么样的问题需 …

Stock Market Trend Analysis Using Hidden Markov Model and Long Short Term Memory - JINGEWU/Stock-Market-Trend-Analysis-Using-HMM-LSTM

之前学习了xgb的通俗介绍，和从数学的角度深入看了一下xgb的数学原理 。 其实一般情况下，你知道如何运用就可以了。 人们常说 人和动物的最大区别是会使用工具，而不是说了解工具的原理。 所以你用好xgb是一个最基础工作，咱得会。 学习一个算法实战，一般按照以下几步，第一步能够构建一个模型，第二步是能够优化一个模型 。 本章，我们将学习以下内容. 我们使用 boston 房价数据 ，做的是一个回归任务，分类任务类似。 导入包. 读入和展示数据. 我们拆分数据和标 …

2025年2月14日 · 模型组合：文档中提到了GMM-HMM-和XGB-HMM-两种组合模型，它们结合了上述提到的HMM和的优点，以及GMM和的特征提取能力，旨在提高预测的精度。