机器学习量化

【了解机器学习的定义与发展历程】

曾梦想执剑走天涯，我是程序猿【AK】目录简述概要知识图谱简述概要了解机器学习的定义与发展历程知识图谱机器学习（MachineLearning，ML）是一门跨学科的学科，它使用计算机模拟或实现人类学习行为
AK@·2024-02-23 22:13

七五班第十一周工作总结

虽然本周二要进行期中考试，但是常规管理不能松懈，因此，周一早上公布上周量化考核，针对上周卫生问题，对本周卫生进行规范。晚上放学前并进行诚信考试动员会！周二周三考试，合理利用考试后的时间进行复习！
静侯花开ing·2024-02-23 13:58

【机器学习】多元线性回归

文章目录多元线性回归模型（multipleregressionmodel）损失/代价函数（costfunction）——均方误差（meansquarederror）批量梯度下降算法（batchgradientdescentalgorithm）特征工程（featureengineering）特征缩放（featurescaling）正则化线性回归（regularizationlinearregress
Mount256·2024-02-23 07:25

当前主流开发语言有哪些：了解其特性、应用与示例

它特别适用于数据科学、机器学习、网络爬虫、Web开发等领域。示例代码#打印"Hello,Wor
LiamHong_·2024-02-23 01:17

【人工智能学习思维脉络导图】

4.持续学习与进展5.挑战与自我提升6.人脉网络知识图谱人工智能学习思维脉络导图1.基础知识计算机科学基础数学基础（线性代数、微积分、概率论和统计学）编程语言（Python、R等）2.人工智能核心概念机器学习监督学习无监督学习强化学习深度学习神经网络卷积神经网络
AK@·2024-02-22 23:44

什么是机器学习

随着科技的飞速发展，机器学习已经逐渐渗透到我们生活的各个领域，从智能家居到自动驾驶，从语音识别到图像识别，机器学习的应用无处不在。本文将浅析机器学习的概念、原理以及其在现实生活中的应用。
瑞瑞大大·2024-02-20 23:01

通信原理教程chapter4

通信原理教程chapter4感冒+繁忙著教材用的是《通信原理教程》(第三版)--樊昌信著第四章模拟信号的数字化@[toc]模拟信号的数字化(AD转换)模电里面也说过,AD转换包括三个基本步骤:抽样,量化
今日你学左米啊·2024-02-20 23:36

【机器学习与R语言】12- 如何评估模型的性能？

1.评估分类方法的性能拥有能够度量实用性而不是原始准确度的模型性能评价方法是至关重要的。3种数据类型评价分类器：真实的分类值；预测的分类值；预测的估计概率。之前的分类算法案例只用了前2种。对于单一预测类别，可将predict函数设定为class类型，如果要得到预测的概率，可设为为prob、posterior、raw或probability等类型。predict大部分情况下返回对结果不同水平的预测概
生物信息与育种·2024-02-20 23:04

2021年秋招算法岗面经-字节跳动

【欢迎关注公众“机器学习面试基地”，获取更多面试题资源】一面过(一个小时)讲实习实习的结果是如何评估的为什么用AUC，而不用别的AB测试时，为什么是基于用户划分，而不是基于司机划分最大池化的反向传播求导公式
机器学习面试基地·2024-02-20 22:13

机器学习基础（一）理解机器学习的本质

导读：在本文中，将深入探索机器学习的根本原理，包括基本概念、分类及如何通过构建预测模型来应用这些理论。
昊昊该干饭了·2024-02-20 21:38

机器学习笔记（KNN算法）

情景分析现在一个二维平面上有众多点(x1,y1),(x2,y2)...(xn,yn)(x_1,y_1),(x_2,y_2)...(x_n,y_n)(x1,y1),(x2,y2)...(xn,yn)，我也知道它们所属哪个类别，现在给出一个点(x,y)(x,y)(x,y)，问这个点是属于哪个类的。这是一个典型的分类问题重要概念相邻点的个数K相邻点的个数Kknn中最重要的概念就是这个了，也是唯一需要理解
空木幻城·2024-02-20 21:08

【机器学习笔记】 9 集成学习

集成学习方法概述Bagging从训练集中进行子抽样组成每个基模型所需要的子训练集，对所有基模型预测的结果进行综合产生最终的预测结果：假设一个班级每个人的成绩都不太好，每个人单独做的考卷分数都不高，但每个人都把自己会做的部分做了，把所有考卷综合起来得到成绩就会比一个人做的高Boosting训练过程为阶梯状，基模型按次序一一进行训练（实现上可以做到并行），基模型的训练集按照某种策略每次都进行一定的转化
RIKI_1·2024-02-20 21:07

吴恩达机器学习全课程笔记第一篇

目录前言P1-P8监督学习无监督学习P9-P14线性回归模型成本（代价）函数P15-P20梯度下降P21-P24多类特征向量化多元线性回归的梯度下降P25-P30特征缩放检查梯度下降是否收敛学习率的选择特征工程多项式回归前言从今天开始
亿维数组·2024-02-20 21:37

TensorFlow 的基本概念和使用场景

它提供了一个用于构建和训练机器学习模型的图计算系统。TensorFlow的核心概念是计算图，它用于表示计算任务的输入、操作和输出。
小麟School·2024-02-20 21:37

机器学习-近邻KNN算法学习笔记

目录一、算法定义KNN算法性能：欠拟合和过拟合KNN算法优缺点二、算法原理算法通俗解释算法的公式欧氏距离曼哈顿距离三、算法实现与应用模型搭建思路KNN算法模型源码代码运行效果图四、总结一、算法定义K最近邻（K-NearestNeighbors，KNN）算法是一种用于分类和回归的监督学习算法。KNN算法的主要思想可以简单概括如下：训练阶段：在训练阶段，KNN算法将所有的训练样本和它们对应的标签存储在
不会敲代码的陈序员·2024-02-20 21:36

吴恩达机器学习全课程笔记第二篇

目录前言P31-P33logistics（逻辑）回归决策边界P34-P36逻辑回归的代价函数梯度下降的实现P37-P41过拟合问题正则化代价函数正则化线性回归正则化logistics回归前言这是吴恩达机器学习笔记的第二篇
亿维数组·2024-02-20 21:03

【机器学习笔记】7 KNN算法

距离度量欧氏距离(Euclideandistance)欧几里得度量（EuclideanMetric）（也称欧氏距离）是一个通常采用的距离定义，指在维空间中两个点之间的真实距离，或者向量的自然长度（即该点到原点的距离）。在二维和三维空间中的欧氏距离就是两点之间的实际距离。曼哈顿距离(Manhattandistance)想象你在城市道路里，要从一个十字路口开车到另外一个十字路口，驾驶距离是两点间的直线
RIKI_1·2024-02-20 21:03

已解决ModuleNotFoundError: No module named ‘tensorflow‘异常的正确解决方法，亲测有效！！！

文章目录问题分析报错原因解决思路解决方法总结在深度学习和机器学习项目中，TensorFlow是一个极为常用和功能强大的库。
小 明·2024-02-20 21:02

05基于卷积神经网络-支持向量机（自动寻优）CNN-SVM数据分类算法

在传统的机器学习方法中，图像特征的提取通常需要手工设计的特征提取器，如SIFT、HOG等。而CNN则可以自动从数据中学习到特征表示。这是因为CNN模型的卷积层使用了一系列的卷积核
机器不会学习CSJ·2024-02-20 21:28

运营：公众号文章、朋友圈文案、社群文案怎么写更好？

●数字化，量化更有吸引力。例子：《给年轻人的三条建议》《2万3千个年轻人的选择》《十大生活妙招大揭秘》●情
运营指南平台·2024-02-20 21:51

资讯｜WebGPU必将成为Web生态的新未来！

它可以为沉浸式虚拟世界、交互式数据可视化、高级功能的图像和视频编辑、物理仿真、机器学习等提供支持，所有这些都可以在浏览器中运行。同时，WebGP
·2024-02-20 21:40

大模型量化技术原理-LLM.int8()、GPTQ

模型压缩主要分为如下几类：剪枝（Pruning）知识蒸馏（KnowledgeDistillation）量化之前也写过一些文章涉及大模型量化相关的内容。
吃果冻不吐果冻皮·2024-02-20 21:39

同道决策｜莫祖泉：数据量化管理责任到位，才知道尽责任的乐趣

回到我们的企业经营实践中，若数据量化工作做得好，每个人都清楚地知道靶心在哪，知道该如何瞄准射击，经营业绩一定能够持续改善！相反，经营业绩极容易潮起潮落，很难保持较高水平，更难实现不断向上突破！
同道决策莫祖泉·2024-02-20 21:05

想要自己的专属 AI 猫娘助理？教你使用 CPU 本地安装部署运行 ChatGLM-6B实现

关键的是结合模型量化技术，ChatGLM-6B可以本地安装部署运行在消费级的显卡上做模型的推理和训练（全量仅需14GB显存，INT4量化级别下最低只需6GB显存）虽然智商比不过openAI的ChatGPT
恒TBOSH·2024-02-20 21:05

Datawhale用免费GPU线上跑AI项目实践课程任务一学习笔记。部署ChatGLM3-6B模型

结合模型量化技术，用户可以在消费级的显卡上进行
Hoogte-oile·2024-02-20 21:04

Big Three

前言提示：这里可以添加本文要记录的大概内容：例如：随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要，很多人都开启了学习机器学习，本文就介绍了机器学习的基础内容。
大傻羊·2024-02-20 20:26

分享两个版本的数字孪生技术栈，都是AI回答的，较为精准

数据分析：数字孪生需要对采集到的数据进行处理和分析，以便制定相应的模型和预测，因此需要使用数据分析技术如机器学习、人工智
贝格前端工场·2024-02-20 20:40

【机器学习案例5】语言建模 - 最常见的预训练任务一览表

自监督学习(SSL)是基于Transformer的预训练语言模型的支柱，该范例涉及解决有助于建模自然语言的预训练任务(PT)。本文将所有流行的预训练任务放在一起，以便我们一目了然地评估它们。SSL中的损失函数这里的损失函数只是模型训练的各个预训练任务损失的加权和。以BERT为例，损失将是MLM（MaskedLanguageModelling）和NSP（NextSentencePrediction）
suoge223·2024-02-20 20:05

【机器学习案例6】使用机器学习从图像中提取突出的颜色（含源码）

专栏导读作者介绍：工学博士，高级工程师，专注于工业软件算法研究本文已收录于专栏：《机器学习实用指南》本专栏旨在提供1.机器学习经典案例及源码；2.开源机器学习训练数据集；3.机器学习前沿专业博文。
suoge223·2024-02-20 20:05

【机器学习案例7】计算机视觉中的小物体检测：基于补丁的方法

专栏导读作者简介：工学博士，高级工程师，专注于工业软件算法研究本文已收录于专栏：《机器学习实用指南》本专栏旨在提供1.机器学习经典案例及源码；2.开源机器学习训练数据集；3.机器学习前沿专业博文。
suoge223·2024-02-20 20:05

评估与改进机器学习模型

Mlstrategy文章目录MlstrategySingleNumbleEvaluationMetricoptimizingandsatisficingmetricImprovingmodelperformanceTwofundamentalReducebiasandvarianceAvoidablebiasvarianceerroranalysiswaysIncorrectlylabledexa
stoAir·2024-02-20 20:31

基于3种机器学习法的黄土高原农业干旱监测比较研究_王晓燕_2022

基于3种机器学习法的黄土高原农业干旱监测比较研究_王晓燕_2022摘要关键词1引言2研究区与数据6结论#pic_center=x260)摘要  本文集成MODIS、TRMM、GLDAS和再分析等多源数据
清木!·2024-02-20 20:00

【机器学习案例4】为机器学习算法编码分类数据【含源码】

目录编码分类数据序数编码标签编码一次性编码目标编码目标编码的优点目标编码的缺点在现实生活中，收集的原始数据很少采用我们可以直接用于机器学习模型的格式，即数值型数据。
suoge223·2024-02-20 20:28

网站常见的反爬手段及反反爬思路

user-agent2、ip访问频率的限制（1）代理的基本原理（2）代理的作用（3）爬虫代理（4）代理分类（5）常见代理设置3、必须账号登录4、动态网页，JavaScript压缩、混淆和加密，加大分析难度5、机器学习
在猴站学算法·2024-02-20 20:58

计算行业集中度

是指某行业的相关市场内前N家最大的企业所占市场份额（产值、产量、销售额、销售量、职工人数、资产总额等）的总和，是对整个行业的市场结构集中程度的测量指标，用来衡量企业的数目和相对规模的差异，是市场势力的重要量化指标
IT_小白·2024-02-20 20:40

批量上货必备：无需授权，支持跨平台复制爆款同款上架

对很多淘宝卖家来说，尤其是做一件代发的卖家，每次上新都会选择批量化操作工具来快速铺货。然而现在淘宝已经封闭了服务商的API接口，市面上的商品采集工具基本上都用不了，而且非常容易被淘宝判定违规。
代码之路无极限·2024-02-20 19:59

通俗的讲解什么是机器学习之损失函数

在机器学习中，这个过程是这样的：训练数据：你有大量的数据，这些数据包括了输入（特征）和输出（标签，即真实值）。模型：你有一个模型，它可以根据输入数据做出预测。
华农DrLai·2024-02-20 19:18

机器学习之梯度下降法直观理解

形象化举例，由上图所示，假如最开始，我们在一座大山上的某处位置，因为到处都是陌生的不知道下山的路，所以只能摸索着根据直觉，走一步算一步。在此过程中，每走到一个位置的时候，都会求解当前位置的梯度，沿着梯度的负方向，也就是当前最陡峭的位置向下走一步，然后继续求解当前位置梯度，向这一步所在位置沿着最陡峭最易下山的位置走一步。不断循环求梯度，就这样一步步地走下去，一直走到我们觉得已经到了山脚。当然这样走下
华农DrLai·2024-02-20 19:47

MATLAB进行特征选择

特征选择是机器学习和统计建模中的重要步骤，它涉及选择最相关、最有信息价值的特征，以提高模型性能、降低过拟合风险，并加速训练过程。
AI Dog·2024-02-20 18:17

Google Earth Engine（GEE）——基于Landsat的1985-2020年美国西部地区土地分类数据集

牧场状况、监测、评估和预测（RCMAP）产品旨在通过使用1985-2020年的Landsat图像量化美国西部牧场组成部分的覆盖百分比、相关误差和趋势来捕捉这种反应。
此星光明·2024-02-20 18:12

人工智能专业python论文毕设方向推荐

1.3难度把控1.4题目名称1.5最后2选题推荐2.1数据分析可视化选题推荐2.2算法类选题推荐(深度学习机器学习)最后0前言Hi，大家好，大四的同学马上要开始毕业设计啦，大家做好准备了没！
DanCheng-studio·2024-02-20 18:40

文本分类算法能够应用于哪些领域？真实项目场景介绍

通过机器学习算法，我们训练了一个模型，它能够理解公文的内容和格式，从而实现快速且准确的分类。这不仅减少了人工分类的时间，
思通数科x·2024-02-20 17:48

Elasticsearch：什么是 kNN?

kNN-K-nearestneighbor定义kNN（即k最近邻算法）是一种机器学习算法，它使用邻近度将一个数据点与其训练并记忆的一组数据进行比较以进行预测。
Elastic 中国社区官方博客·2024-02-20 17:41

Linux系统安全：安全技术和防火墙

.隐藏扩展模块7.显示扩展模块8.iptables规则保存9.自定义链使用一、安全技术和防火墙1.安全技术入侵检测系统（IntrusionDetectionSystems）：特点是不阻断任何网络访问，量化
Miraitowa_xu·2024-02-20 17:36

聊聊transformers库； 微软推出ZeRO++技术：优化大型AI模型训练时间和成本

通过对权重进行量化，ZeRO++可以减少参数通信量，同时保持训练精度。为了最小化通信
go2coding·2024-02-20 17:05

详解低门槛搭建个人量化平台 - backtrader+pyfolio 做策略回测（6）

记录最近用backtrader+pyfolio做策略回测。安装backtrader和pyfolio：pipinstallbacktraderpipinstallpyfolio导入backtrader和pyfolio：importbacktraderasbtimportpyfolioaspf在代码中，先定义策略class（以EMAcross策略为例）。EMACross：EMA（Exponential
阿岛格·2024-02-20 17:24

详解低门槛搭建个人量化平台 - vnpy+backtesting策略回测（7）

这篇使用vn.pybacktesting引擎，做策略回测，并将结果展示在自己的量化平台的web页面上。
阿岛格·2024-02-20 17:24

详解低门槛搭建个人量化平台- 自定义技术指标

本章作为专栏–低门槛搭建个人量化平台的补充材料。
阿岛格·2024-02-20 17:54

详解低门槛搭建个人量化平台 - (1) 消息追踪及日志管理

本篇结合平台操作，介绍怎样开始新闻事件追踪和日志管理，对新闻事件追踪和日志管理，来把握和分析中长期基本面；以及进行日常走势形态追踪分析；怎样基于talib及tradingview，进行量化策略分析及回测
阿岛格·2024-02-20 17:54

那自己捣鼓一个属于自己的量化分析平台

现在很多国内用户用不了tradingview，原因很多，不赘述。其中一个原因是数据源使用了国外数据源。实际上，只要建立自己的实时行情数据库进行实时更新，加上自己做一个简单web服务，同时将所有日志、品种信息、警报等等，全部换成本地web服务、或国内web云服务，就不存在问题了。我做了一个本地实现版的，现在一直在实际使用操作（期货/期权/股票等等都可以一样使用）。该版本是以python搭建web构架
阿岛格·2024-02-20 17:53
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