图像信息量

信息量是衡量信息多少的物理量。当先验概率高时，信息量较低；反之，信息量较高。比如，从一个口袋中抓球的例子可以说明信息量的概念。在决策树算法中，信息量的量化描述对于预测结果至关重要。

Vibes算法通过分析特征之间的关系和信息量，构建了一个高效的多数投票集成学习模型。 算法核心步骤: 特征关系判定: 判断特征之间是相互依赖还是相互独立。 信息量计算与排序: 在特征相互依赖的情况下，计算每个特征的信息量并降序排序。 优化假设构建: 利用前向搜索算法，根据特征信息量排序结果，从基础学习器假设中选择最优假设，构建最终假设。 实验结果: Vibes算法在 33 个数据集上展现出优异的分类性能，平均准确率高达 89.80%，最低也能达到 78.03%。实验数据采用 .arff (WEKA) 格式。

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该策略通过计算不同周期的成交量移动平均线 (MAVOL) 来判断股票的量价趋势。 具体指标计算方法： MAVOL21：21日成交量移动平均线 * 1.2 MAVOL34：34日成交量移动平均线 * 1.2 MAVOL43：43日成交量移动平均线 * 1.2 MAVOL99：99日成交量移动平均线 * 1.2 MAVOL180：180日成交量移动平均线 * 1.2 策略信号： 当短期MAVOL上穿长期MAVOL时，产生买入信号，例如D1, D3, D7, D13, DC 当短期均线上穿长期均线时，产生买入信号，例如LL 策略应用： 该策略适用于中长线趋势交易者，可以通过观察不同周期成交量的变化，来判断股票的趋势变化。