VSCode+CMake+GCC/Clang在Win10下配置教程

"这篇硕士论文探讨了决策树和神经网络算法在股票分类预测中的应用，由研究生陶雨雨撰写，导师黄晓莉副教授指导。论文中详细介绍了如何在Windows 10环境下设置Visual Studio Code（VSCode）集成CMake、Clang和GCC的开发环境，特别提到了BP神经网络的参数配置，包括隐藏层的数量和节点数、持久训练周期、学习率和冲量项等。此外，还对比了BP神经网络与C5.0决策树模型在股票预测中的差异，指出每股收益增长率是影响上市公司综合绩效最重要的财务指标。" 在股票分类预测的研究中，陶雨雨的论文采用了两种不同的机器学习方法：决策树和BP神经网络。决策树是一种基于树形结构进行决策的模型，通过对特征的分析来划分数据集，用于预测目标变量。C5.0是决策树算法的一种实现，它可以处理分类和回归问题，其优势在于易于理解和解释，但可能对异常值敏感。 另一方面，BP（Backpropagation）神经网络是一种在多层前馈神经网络中广泛使用的训练算法，通过反向传播误差来调整权重。在论文中，BP神经网络设置了两个隐藏层，分别含有20个和15个隐节点，这样的网络结构有助于捕捉复杂的非线性关系。参数配置中，学习率（Eta）和冲量项（Alpha）是关键因素。Alpha通常取值于（0,1）之间，大值能帮助网络跳出局部最优，提高稳定性，而学习率控制训练速度，过高可能导致不稳定性，过低则训练缓慢。论文还设定了学习率的初始值、最小值、最大值和衰减量。 实验结果显示，BP神经网络模型能够提供所有财务比率指标的重要性，与C5.0决策树模型相比，BP网络揭示了每个财务比率对上市公司绩效的具体影响。其中，每股收益增长率被确认为最重要指标，其次是净资产增长率、现金到期债务比和净资产收益率等。这些发现对于投资者在选择投资目标时具有指导意义，能帮助他们更好地理解财务数据对股票表现的影响。 通过VSCode集成CMake、Clang和GCC，可以方便地构建和编译涉及机器学习算法的项目，提供跨平台的开发支持。CMake是一个跨平台的构建系统，用于管理项目构建过程，而Clang和GCC是两种常用的C/C++编译器，它们能确保代码的兼容性和性能。 这篇论文通过实际案例展示了决策树和神经网络在股票预测领域的应用，为投资者提供了新的分析工具，并强调了正确配置模型参数和理解财务指标对预测准确性的重要性。