Zhen Zhou's Blog
TD(lambda)算法的复现与简单应用
TD作为强化学习中最重要与最基础的模型，是学习强化学习的第一步，本文使用了TD(lambda)模型对随机游走游戏进行了预测，也是对1988年Sutton论文的复现
2023-02-10
机器学习在制定股票交易策略中的应用
机器学习用于制定股票交易策略，第一部分使用了股票的指标因子手动选择股票交易策略，第二部分使用了强化学习Qlearner进行基于机器学习的自动股票策略的制定
2022-12-8
因果推断用于换道预测
进行中论文的初步展示，使用了公开的数据集做的车辆换道因果推断，构造了因果图，使用的效应估计方法是backdoor.linear_regression，使用的反驳方法是placebo_treatment_refuter，查看变量是否与outcome variable有因果关系，并初步进行了一些敏感度分析
2022-5-10
影评情感分析
电影影评情感分析，建立一个二元分类模型来预测电影评论的情绪，使用text2vec函数，实现了word list的创建，DT matrix的构建，使用ridge regression进行预测。
2021-11-27
房价预测
一次完整的预测任务，Ames房价数据集，根据83个变量预测房价。这个项目中主要聚焦于数据预处理，包括缺失值处理、非数值变量转变为虚拟变量、Winsorization、归一化、对数转换。
2021-11-07
结合NCS的k-means对时间序列进行分类
参考了一篇文章，使用R尝试一个使用NCS对数据进行“降维”，再使用k-means进行分类的方法，该方法可以有效的减缓单纯进行时间序列数据分类时出现的过拟合与忽略时间序列间上下移动的信息的问题，虽然“降维”过程存在信息损失，但至少包含了比较“全面”的信息，所以理论上有着更好的分类效果，本文进行了尝试
2021-10-8
LOO-CV与GCV帮助LOOES寻找最优span
本文展示了怎样使用LOO-CV与GCV（舍一交叉验证与广义交叉验证）交叉验证方法去对不同span计算相应误差，寻找LOESS（局部加权多项式回归）中的最小的误差与对应的最优span，最后展示出最优span下真实曲线与回归曲线的差异。
2021-10-7
排队论在城市规划中的应用
我于2020年底发表的一篇论文，关于一个G/M/N排队论模型在车位数量规划上的应用，我基于matlab对整个接送过程进行了模拟，包括车辆到达、车辆等待，车辆离去，对于各个部分的统计分布，区域划分进行了讨论，最终对停车位数量进行规划
2021-10-3
Lasso回归
根据Lasso模型，实现了lasso回归的R函数代码，与R自带的Lasso回归进行比较。使用了Bostan2与Boston3数据集，最后将lambda.min与lambda.lse的Lasso回归、经过lasso筛选features的重新线性回归、线性回归、lambda.min与lambda.lse的岭回归和PCR模型进行了比较
2021-10-2
关于我
本人周臻，熟悉我的人喜欢叫我周至秦，生于上个世纪末一个江南小城，浑浑噩噩度过了二十有三的光阴，有道是“敌视现实，虚构远方，东张西望，一无所长，四体不勤，五谷不分，文不能测字，武不能防身”。
求学于江城南湖畔，目前辗转越洋漂亮国读研，本科计算数学，硕士统计。五分钟热度选手，会一点matlab、python、R、SQL，碰上有趣的偶尔建立建立模型，摆弄摆弄代码，谨以此个人网页记录学习生活，以求不至于被我那健忘的脑袋忘喽。
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