南洋理工大学计算机系和米兰理工数据挖掘研究组的科学家发现,虽然公众情绪已经被认为是股市预测的关键因素,但近十年来在利用公共情绪来解决资产配置问题的理论方面,学术界几乎没有什么进展。他们在论文中提出了一
去中心化应用程序向我们描绘了美好的未来图景。它们透明度高且具有防篡改性,永不停歇地运行着,在全球范围内释放激励并解决协调性问题。 但发展的道路上也有阻碍。 去中心化的计算十分昂贵,受区块 Gas 上限
近年来,机器学习领域受到越来越多的关注,相关的机器学习算法开始成为热点,知乎上同类问题同样不少,如机器学习该怎么入门?机器学习、数据挖掘 如何进阶成为大神?普通程序员如何向人工智能靠拢?学习人工智能该
Clickhouse入门指南 我们先获取一些开源数据样本集,我们将使用美国1987到2015年的民用航班数据,很难称这个样本为大数据(只包含1亿6千6百万行数据,未压缩时有63GB),但我们能用它很快
介绍 第一节 Clickhouse是什么 Clickhouse是一个用于联机分析处理(OLAP)的列式数据库管理系统(columnar DBMS)。 在通常的按行存储的数据库中,数据是按照如下
四个函数表达式(下文中的行动也可称为决策): 函数一、状态-价值函数: 函数二、行动-价值函数: (虽然这里没有对下式进行展开,但是如果展开的话,就是上式除掉第一个求和符号和及π(a|s))
权重正则化是一种对LSTM节点内的权重施加约束(如L1或L2)的技术。 这具有减少过拟合并提高模型性能的效果。 今天的推文,让各位读者发现如何使用LSTM网络的重量正则化和设计实验来测试其对时间序列预
这篇推文抛砖引玉的介绍如何使用循环神经网络逼近一系列向量,特别的是,将使用LSTM架构。 根据先前的观察预测一系列实数。 传统的神经网络架构不能做到这一点,这就是为什么要复制神经网络来解决这个问题,因
本文分为两部分,第一部分是技术分析,第二部分是行为金融学指数及应用。出于忠于原文的考虑,本文保留了讲授中的英文部分,重要概念已用中文标示,有兴趣了解更多的可自行查阅相关资料。 1.什么是技术分析?
决策树算法 定义 决策树算法是一种逼近离散函数值的方法。它是一种典型的分类方法,首先对数据进行处理,利用归纳算法生成可读的规则和决策树,然后使用决策对新数据进行分析。本质上决策树是通过一系列规则对数据
卷积神经网络CNN代码解析 deepLearnToolbox-master是一个深度学习matlab包,里面含有很多机器学习算法,如卷积神经网络CNN,深度信念网络DBN,自动编码AutoE ncod
深度学习的具体模型及方法 1、自动编码器(AutoEncoder ) 2、稀疏自动编码器(Sparse AutoEncoder) 3、限制波尔兹曼机(Restricted Boltzmann Mach
A Matlab toolbox for Deep Learning Matlab/Octave toolbox for deep learning. Includes Deep Belief Net
深度学习的基本理论与方法 深度学习:一种基于无监督特征学习和特征层次结构的学习方法 可能的的名称: 1.深度学习 2.特征学习 3.无监督特征学习 2006年,加拿大多伦多大学教授、机器学习领域的泰斗
主要功能:在mnist数据库上做实验,验证工具箱的有效性 算法流程:1)载入训练样本和测试样本 2)设置CNN参数,并进行训练 3)进行检测cnntest() 注意事项:1)由于直接将所有测试样本