ML集合 ML集合是为ML用例设计的Python集合库。 ConfigDict 名为ConfigDict和FrozenConfigDict的两个类是“点状”数据结构，可以对嵌套元素进行点访问。 总之，它们被认为是表达实验和模型配置的主要方式。 本文档介绍ConfigDict ， FrozenConfigDict ， FieldReference示例用法。 特征 基于点的字段访问。 锁定机制可防止拼写错误。 惰性计算。 FrozenConfigDict（）类是不可变的且可哈希化的。 类型安全。 “您是不是要”功能。 使用有效的YAML格式的人类可读打印（带有有效的参考和周期）。 可以使用**运算符将字段作为关键字参数传递。 ConfigDict的强类型安全性有两个例外。 可以将int值传递给float类型的字段。 在这种情况下，该值在存储之前被类型转换为float型。 同

openpifpafwebdemo 链接：， 和。 现场演示： : 无服务器实时演示： : 本地使用 在Python中运行完整的管道（神经网络和解码器），并在浏览器中可视化输出： pip3 install openpifpafwebdemo python3 -m openpifpafwebdemo.server 故障排除：确保您使用的是Python3，并且具有最新的pip和setuptools与pip install --upgrade pip setuptools 。 不要克隆此存储库。 确保当前目录中没有名为openpifpafwebdemo文件夹。 例子： 码头工人 对于每个版本，此存储库都会构建一个新的映像并将其上传到 。 您可以使用以下方法进行测试： docker run -d -p 5000:80 svenkreiss/openpifpafwebdemo 该d

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论文研究-ML-TEA：一套基于机器学习和技术分析的量化投资算法.pdf,  量化投资尝试利用计算机算法来预测证券的价格和进行证券的交易，并从中获取超额收益，是系统工程在金融投资领域的重要应用.本文设计了一套基于机器学习和技术指标的量化投资算法ML-TEA （machine learning and technical analysis）.该模型以技术指标作为输入变量，再分别通过不同的机器学习算法来预测股票数日之后的涨跌方向，并根据预测的方向来构建投资组合.实证结果显示：第一，三种模型的年化收益率都在25%以上，远超大盘指数的10.60%、买入持有策略的3%以及现有策略.从风险调节绩效（夏普比率、特雷纳比率和詹森绩效）来看，三种策略也都远超基准策略和现有策略.以夏普比率为例，三种策略均在1.50以上，而市场指数的夏普比率为0.38.第二，Ada-TEA和SVM-TEA都可以容忍远高于市场实际成本的交易成本.

Python最新版本3.8.4的中文官方文档，因为工作只能离线查看API，所以自己下载下来了所有的API文档，并制作成了pdf，方便查看，同时也制作好了书签，方便阅读

OFDM作为下一代通信系统的关键技术，亟需解决其同步问题。在ML算法的基础上，提出了基于多符号的 ML同步算法。在加性高斯白噪声条件下进行了仿真,结果表明改进的同步算法性能比ML算法要好很多。其中，基于连续符号的定时估计方法1在信噪比超过2 dB时准确率几乎可达100%，基于重复发送符号的定时估计方法2在较低信噪比条件下性能比方法1更好。信噪比为-8 dB左右时，3种优化的频偏估计方法的估计误差均在1%以内，明显好于ML频偏估计算法，证明了改进算法的优越性。

y作m次多元式拟合的MATLAB代码机器学习（MATLAB）-Logistic回归 斯坦福大学在Coursera上的机器学习课程。 环境 macOS Catalina（版本10.15.3） MATLAB 2018 b 数据集 ex2data1.txt（一项功能） ex2data2.txt（两个功能） 此仓库中包含的文件 ex2.m-引导您完成练习的Octave / MATLAB脚本 ex2 reg.m-练习的后面部分的Octave / MATLAB脚本 ex2data1.txt-练习的上半部分的训练集 ex2data2.txt-练习的第二部分 Submit.m-将您的解决方案发送到我们的服务器的提交脚本 mapFeature.m-生成多项式特征的函数 plotDecisionBoundary.m-绘制分类器决策边界的函数 [⋆] plotData.m-绘制2D分类数据的函数 [⋆] sigmoid.m-Sigmoid函数 [⋆] costFunction.m-Logistic回归成本函数 [⋆] predict.m-Logistic回归预测函数 [⋆] costFunctionReg.

MLFlow Docker设置 如果您想使用单线启动mlflow项目-此存储库适合您。 唯一的要求是将docker安装在您的系统上，我们将在linux / windows上使用Bash。 特征 通过一个文件（.env）进行设置 生产就绪的Docker卷 单独的工件和数据容器 准备好bash脚本来复制和粘贴，以供同事使用您的服务器！ 简单的安装指南 配置.env文件供您选择。 您可以在其中放置任何您喜欢的东西，它将用于配置您的服务 通过这一行来运行基础结构： $ docker-compose up -d Creating network " mlflow-basis_A " with driver " bridge " Creating mlflow_db ... done Creating tracker_mlflow ... done Creating aws-s3

2018中国“法研杯”法律智能挑战赛 CAIL2018 1. Official Website 2. Time nodes 第一阶段（2018.05.15-2018.07.14）: ~ 6月 5日，基于Small数据的模型提交截至。向评测结果高于基准算法成绩的团队发布Large数据 ~ 6月12日，基于Large-test数据对前期模型进行重新评测刷榜 ~ 7月14日，最终模型提交截至。 第二阶段（2018.07.14-2018.08.14）: 主办方根据一个月的新增数据对最终模型进行封闭评测 3. Notice 3.1. Necessary adjustment 在将本项目代码clone或download到本地运行时，需要对如下文件处做简单修改： 在./predictor中创建model/目录（github上无法上传空文件夹） ./utils/util.py中的第9行DATA_DIR，改

泰坦尼克数据集，包括train.csv/test.csv/gendermodel.csv