Win10下VSCode+CMake+Clang+GCC环境搭建教程：神经网络与股票分类预测

本文是一篇关于在股票分类预测中应用决策树和神经网络算法的硕士论文，作者陶雨雨在统计学专业背景下，探讨了如何利用这些先进的机器学习技术来提高对上市公司综合绩效的预测精度。决策树作为一种经典的数据挖掘方法，通过C5.0算法对上市公司进行分类，其易于理解和解释的特点有助于理解影响股票表现的关键因素。 另一方面，神经网络，特别是BP神经网络和RBF神经网络，被用来处理非线性问题。神经元是神经网络的基本构建块，它们通过权重连接形成多层结构，如输入层、隐藏层和输出层。每个神经元接收输入信号，通过激活函数进行计算，然后将结果传递给下一个神经元。BP神经网络采用反向传播算法进行训练，能够通过学习已标记的数据自动调整权重，从而实现对股票分类的有效预测。 文章的重点在于将这两种方法结合，以便更准确地预测股市动态。由于股票市场数据庞大且复杂，传统的分析方法可能难以应对，而决策树和神经网络的集成则能够发掘潜在的模式，帮助投资者做出更明智的投资决策。通过这个研究，论文作者展示了在金融领域实际应用机器学习技术的强大潜力，同时也提醒读者数据科学在现代金融市场中的核心地位。 此外，论文还包含了关于版权和学术诚信的重要声明，确保了研究的原创性和使用授权，强调了作者对自己学位论文知识产权的尊重和学校对于论文保留和使用的权利。这篇论文为投资者提供了有效的工具，以提升对股市动态的理解和预测能力。