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机器学习笔记（二）——梯度下降
梯度下降是一个用来求函数最小值的算法，我们将使用梯度下降算法来求出代价函数\(J(θ_0,θ_1)\)的最小值。 梯度下降背后的思想是：开始时我们随机选择一个参数的组合\((θ_0,θ_1,......,θ_n )\)，计算代价函数，然后我们寻找下一个能让代价函数值下降最多的参数组合。 我们持续这么做消息面对股市的影响
今日盘中消息面： 上午盘中台湾加权指数大跌8%，日本跌幅2%，午盘指数一步下探但是并没有击破盘中最低点位，立刻回升。 千万切记不能以消息面来作为操盘依据，一定要逆向思维以消息面的反向博弈赚取最大利润。回升过程会再次下探考验最低点，若未被击破，拿到收盘为止。分型、笔和线段
(分型、笔与线段)http://blog.sina.com.cn/s/blog_486e105c01000bf2.html[http://blog.sina.com.cn/s/blog_486e105c01000bpo.html] 分型 分型为顶分型和底分型，还有一种叫做包含。顶分型的底和底分型的顶都没有什么具体的意义。 顶分型 三根 K 线，其中第二根 K 线的最高点比相邻两开始学炒股 第二天
1 今日计划买入 证券: 广信材料 买入理由: 超跌 + 新能源车 + 规则票 买入评价: 宝色可以买，但是涨幅大，不如买广信；上海亚虹是跌停板不能去翘 卖出点: 第二日挂2点卖出 2 规则情况 名称:广信材料 实际涨幅:0 开盘:22.9 收盘:22.01 高开点数:5 最高点数:2 最低点