某些策略在高度波动，动荡的市场中将表现良好，而其他策略则需要强劲，平稳的趋势，否则将面临长期亏损的风险。弄清楚何时应该开始或停止交易策略，调整风险和资金管理技术。 能够确定不同的市场体制并相应地改变策略，可能意味着市场成功与失败之间的区别。在本文中，我们将探索如何使用称为“隐马尔可夫模型”的强大的机器学习算法来识别不同的市场体系。
上传时间： 2020-05-02
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基于knn的职业预测用 KNN（k-nearst neighbors，KNN）作为机器学习算法中的一种非常基本的算法，其原理比较简单直接，被广泛应用于电影/音乐推荐等方面， KNN算法主要用于分类任务中，用于基于新样本与已有样本的距离来为其赋以所属的类别，即使用一个新样本k个近邻的信息来对该无标记的样本进行分类，k是KNN中最基本的参数，表示任意数目的近邻，在k确定后，KNN算法还依赖于一个带标注的训练集，对没有分类的测试集中的样本进行分类，KNN确定训练集中与该新样本“距离”最近的k个训练集样本，并将新样本类别判定到这k个近邻中占比最大的那个类中。
标签： knn职业预测
上传时间： 2020-07-08
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2021东三省数学建模竞赛题目D题，-基于一个微分对策问题的机器学习能力定量评价
上传时间： 2021-08-05
上传用户：INEVER
知网：电池故障诊断论文5篇，全是硕士论文，基于机器学习、模糊控制的电池故障诊断
标签： 电池故障
上传时间： 2022-02-21
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华为AI安全白皮书2018-cn近年来，随着海量数据的积累、计算能力的发展、机器学习方法与系统的持续创新与演进，诸如图像识别、语音识 别、自然语言翻译等人工智能技术得到普遍部署和广泛应用。越来越多公司都将增大在AI的投入，将其作为业务发展 的重心。华为全球产业愿景预测：到2025年，全球将实现1000亿联接，覆盖77%的人口；85%的企业应用将部署到 云上；智能家庭机器人将进入12%的家庭，形成千亿美元的市场。 人工智能技术的发展和广泛的商业应用充分预示着一个万物智能的社会正在快速到来。1956年，麦卡锡、明斯基、 香农等人提出“人工智能”概念。60年后的今天，伴随着谷歌DeepMind开发的围棋程序AlphaGo战胜人类围棋冠 军，人工智能技术开始全面爆发。如今，芯片和传感器的发展使“+智能”成为大势所趋：交通+智能，最懂你的 路；医疗+智能，最懂你的痛；制造+智能，最懂你所需。加州大学伯克利分校的学者们认为人工智能在过去二十年 快速崛起主要归结于如下三点原因[1]：1）海量数据：随着互联网的兴起，数据以语音、视频和文字等形式快速增 长；海量数据为机器学习算法提供了充足的营养，促使人工智能技术快速发展。2）高扩展计算机和软件系统：近 年来深度学习成功主要归功于新一波的CPU集群、GPU和TPU等专用硬件和相关的软件平台。3）已有资源的可获得 性：大量的开源软件协助处理数据和支持AI相关工作，节省了大量的开发时间和费用；同时许多云服务为开发者提供 了随时可获取的计算和存储资源。 在机器人、虚拟助手、自动驾驶、智能交通、智能制造、智慧城市等各个行业，人工智能正朝着历史性时刻迈进。谷 歌、微软、亚马逊等大公司纷纷将AI作为引领未来的核心发展战略。2017年谷歌DeepMind升级版的AlphaGo Zero横 空出世；它不再需要人类棋谱数据，而是进行自我博弈，经过短短3天的自我训练就强势打败了AlphaGo。AlphaGo Zero能够发现新知识并发展出打破常规的新策略，让我们看到了利用人工智能技术改变人类命运的巨大潜能。 我们现在看到的只是一个开始；未来，将会是一个全联接、超智能的世界。人工智能将为人们带来极致的体验，将 积极影响人们的工作和生活，带来经济的繁荣与发展。
上传时间： 2022-03-06
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PyTorch是一个基于Torch的Python开源机器学习库，用于自然语言处理等应用程序。它主要由Facebookd的人工智能小组开发，不仅能够 实现强大的GPU加速，同时还支持动态神经网络，这一点是现在很多主流框架如TensorFlow都不支持的。 PyTorch提供了两个高级功能： 1.具有强大的GPU加速的张量计算（如Numpy） 2.包含自动求导系统的深度神经网络 除了Facebook之外，Twitter、GMU和Salesforce等机构都采用了PyTorch。官方教程包含了 PyTorch 介绍，安装教程；60分钟快速入门教程，可以迅速从小白阶段完成一个分类器模型；计算机视觉常用模型，方便基于自己的数据进行调整，不再需要从头开始写；自然语言处理模型，聊天机器人，文本生成等生动有趣的项目。
标签： pytorch
上传时间： 2022-04-16
上传用户：canderile
Algebra, Topology, Differential Calculus, and Optimization Theory For Computer Science and Machine Learning一本数学大全书，由Jean Gallier and Jocelyn Quaintance合著。
上传时间： 2022-05-05
上传用户：默默
OpenCV 3是一种先进的计算机视觉库，可以用于各种图像和视频处理操作，通过OpenCV 3 能很容易地实现一些有前景且功能先进的应用（比如：人脸识别或目标跟踪等）。理解与计算机视觉相关的算法、模型以及OpenCV 3 API背后的基本概念，有助于开发现实世界中的各种应用程序（比如：安全和监视领域的工具）。本书将从图像处理的基本操作出发，带你开启先进计算机视觉概念的探索之旅。计算机视觉是一个快速发展的学科，在现实生活中，它的应用增长得非常快，因此写作本书的目的是为了帮助计算机视觉领域的新手和想要了解全新的OpenCV 3.0.0的计算机视觉专家。通过阅读本书，你将学到:安装和熟练使用基于Python的OpenCV 3的API掌握图像处理和视频分析的基础知识在图像和视频中检测和识别目标使用OpenCV检测和识别人脸训练和使用自己的对象分类器了解计算机视觉中的机器学习概念使用OpenCV的人工神经网络来解决实际问题开发现实生活中的计算机视觉应用
上传时间： 2022-05-14
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markdown编辑器14-人工智能阶段：-机器学习-深度学习-实战项目13-人工智能阶段-机器学习-深度学习12-人工智能阶段-数据分析11-爬虫开发阶段-爬虫基础-MongoDB数据库-爬虫Scrapy框架和案例10-web全栈开发阶段-爱家租房项目09-web全栈开发阶段-微信公众号08-web全栈开发阶段-flask框架07web全栈开发阶段-Django框架-Git版本管理-redis数据库-天天生鲜项目06前端开发阶段05python和linux高级编程阶段04python核心编程阶段-飞机大战03python核心编程阶段-面向对象02python核心编程阶段-python基础
标签： python
上传时间： 2022-06-05
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课件和源码36 深度学习项目实战3.zip - 796.00MB35 深度学习项目实战2.zip - 655.43MB34 深度学习项目实战.zip - 641.96MB33 深度学习必备原理与实战4.zip - 524.97MB32 深度学习必备原理与实战3.zip - 776.87MB31 深度学习必备原理与实战2.zip - 527.14MB30 深度学习必备原理与实战.zip - 320.50MB29 数据挖掘篇.zip - 1.16GB28 机器学习提升篇.zip - 1.03GB27 机器学习入门篇2.zip - 969.96MB26 机器学习入门篇.zip - 374.32MB25 Python网络爬虫.zip - 12.92GB24 数据结构和算法.zip - 2.51GB
标签： python
上传时间： 2022-06-05
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