em算法matlab代码自述文件 这是McCracken＆Ng（2017）Matlab代码的python实现，用于估算因子模型并基于FRED-MD（每月）和FRED-QD（季度）宏观经济数据库进行预测。 有关数据和原始Matlab代码的详细信息，请参见 代码将数据加载到数据中，将每个序列转换为平稳序列，除去异常值，估算因子，并根据估算的因子和因子负载计算R平方和边际R平方值。 ================================================== = 文件清单： fredfactors.py-使用下面描述的辅助功能执行上述所有任务 prepare_missing.py-将原始数据转换为固定形式 remove_outliers.py-从数据中删除异常值。 如果| x-median |> 10 * interquartile_range，则数据点x被视为离群值。 factor_em.py-使用主成分分析为给定数据集估计一组因子。 估计的因子数量由用户指定的信息标准确定。 使用迭代期望最大化算法处理原始数据集中的缺失值。 mrsq.py-根据估计的因子和因子载荷

已经过mvn clean package -Dmaven.test.skip=true打包编译完成。 可以直接执行启动命令：java -jar rocketmq-console-ng-2.0.0.jar --server.port=9090 默认配置：server.port=8088、rocketmq.config.namesrvAddr=127.0.0.1:9876

svm算法手写matlab代码Ng的机器学习 该存储库以代码形式包含我的答案，并以pdf形式包含对本课程编程作业的解释。 使用的编程语言是MATLAB。 练习题 下面的结构显示了我如何制作每个pdf报告的鸟瞰图。 练习1：线性回归 该练习涵盖并实施了带有一个变量的线性回归，以预测餐车的利润。 数据包含城市的利润和人口。 1定义问题和数据集2浏览数据3梯度下降3.1更新公式3.2实施3.3计算成本3.4梯度下降4可视化 练习2：逻辑回归 该练习涵盖了应用于两个不同数据集的逻辑回归。 第一个数据集用于创建一个模型，该模型将有助于预测学生是否被大学录取。 第二个数据集用于探索正则化的概念，并预测来自制造工厂的微芯片是否通过了质量保证（QA）。 1 Logistic回归1.1挑战1.2可视化数据1.3实施1.3.1假设和sigmod功能1.3.2成本函数和成本梯度1.3.3使用fminunc学习参数1.3.4评估逻辑回归2正则Logistic回归2.1挑战2.2可视化数据2.3特征映射2.4成本函数和梯度2.5绘制决策边界 练习3：多类别分类和神经网络 该练习涵盖了识别手写数字的多类别分类问题

前言 由于公司业务需要，我们打算自己搭建 MongoDB 的服务，因为 MongoDB 的云数据库好贵，我们这次采用副本集的方式来搭建集群，三台服务器，一主、一副、一仲裁 基本概念 Replica Set 副本集：一个副本集就是一组 MongoDB 实例组成的集群，由一个主（Primary）服务器和多个备份（Secondary）服务器构成 主节点（master）：主节点接收所有写入操作。主节点将对其数据集所做的所有更改记录到其 oplog。 副节点（secondary）：复制主节点的 oplog 并将操作应用到其数据集，如果主节点不可用，一个合格的副节点将被选为新的主节点。 仲

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讲述了使用eve环境搭建虚拟实验网络时，如何使虚拟网络与真实网络之间正常通信，获得更真实的实验环境与体验。

2019最新编译的RocketMQ控制台，rocketmq-console-ng-1.0.1.jar。 启动方式： java -jar rocketmq-console-ng-1.0.1.jar --server.port=端口 --rocketmq.config.namesrvAddr='namesrv地址:端口;namesrv地址:端口' 启动完成后，用浏览器访问就可以了。