机器学习经典模型

基于LSTM神经网络对金融序列数据进行预测源代码。 文件包含： 采用lstm神经网络对金融序列数据进行预测分析并生成图片 数据（data文件夹，为将tushare中导入数据经过转译处理后形成的.csv表格文件，可通过excel等打开）； 图片（png文件夹，为代码工作过程中可视化形成的各类图片，包括收益率的频率直方图及其正态拟合曲线、LSTM模型分析后的预测和真实走势曲线拟合图） 代码（code文件夹，基于python和相关功能包实现，其中config.py中保存tushare的token接口，如需使用请自行注册）； 文件包含： 采用lstm神经网络对金融序列数据进行预测分析并生成图片 数据（data文件夹，为将tushare中导入数据经过转译处理后形成的.csv表格文件，可通过excel等打开）； 图片（png文件夹，为代码工作过程中可视化形成的各类图片，包括收益率的频率直方图及其正态拟合曲线、LSTM模型分析后的预测和真实走势曲线拟合图） 代码（code文件夹，基于python和相关功能包实现，其中config.py中保存tushare的token接口，如需使用请自行注册）；

一般信息 支持向量机（SVM）和相关的基于内核的学习算法是一类知名的机器学习算法，用于非参数分类和回归。 liquidSVM是SVM的实现，其主要功能是： 完全集成的超参数选择， 无论大小数据集，其速度都极高， ， ， ， 和绑定， 为专家提供充分的灵活性，以及 包括各种不同的学习场景： 多类别分类，ROC和Neyman-Pearson学习， 最小二乘，分位数和预期回归。 如有疑问和意见，请通过与我们联系。 您也可以在此处要求注册到我们的邮件列表。 liquidSVM已根据许可。 如果您需要其他许可证，请与联系。 命令行界面 命令行版本的。 Linux / OS X的终

人工智能-机器学习-智能天线波达方向估计算法的研究.pdf

近年来, 在基于Q学习算法的作业车间动态调度系统中, 状态-行动和奖励值靠人为主观设定, 导致学习效果不理想, 与已知最优解相比, 结果偏差较大. 为此, 基于作业车间调度问题的特质, 对Q学习算法的要素进行重新设计, 并用标准算例库进行仿真测试. 将结果先与已知最优解和混合灰狼优化算法、离散布谷鸟算法和量子鲸鱼群算法在近似程度、最小值方面进行比较分析. 实验结果表明, 与国内求解作业车间调度问题的Q学习算法相比, 该方法在最优解的近似程度上显著提升, 与群智能算法相比, 在大多数算例中, 寻优能力方面有显著提升.

资源详情可以看我的博客： 算法笔记（14）PCA主成分分析及Python代码实现 https://blog.csdn.net/li1873997/article/details/125030273

情感识别 机器学习算法将人脸分为七类（即愤怒、厌恶、恐惧、快乐、悲伤、惊讶、中性）之一。

基于深度学习的艺术画生成系统，包含教程以、数据集及算法源码可以配置GPU训练。这个模型参数已经设置好可以直接使用

以歌词为输入运用深度学习算法生成旋律，以旋律为输入生成伴奏，两个模型可以分别训练，内含环境搭建教程

aws-sagemaker-stylegan2-ada 在Amazon SageMaker上部署StyleGAN。 作为该项目的云架构师，我将在Amazon SageMaker上部署刚研究过的机器学习算法。在这个项目中，我与湾区的创意黑客和计算机图形学研究人员I. Yosun Chang合作，截止日期为ACM SIGGRAPH争取到研究出版物。 部分1. Amazon SageMaker是一项Amazon Web Services（AWS）服务，它允许在AWS Cloud上部署可扩展的机器学习模型。 SageMaker是一项可以单独称为平台的服务，您可以在SageMaker Studio上编写机器学习代码，启动和使用SageMaker实例进行培训，并使用SageMaker Endpoints进行部署。 SageMaker提供了预构建的机器学习算法。 AWS的软件工程师致力于优化这些功能