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本文使用时间序列分析来研究比特币价格与基本经济变量，技术因素以及从Twitter提要获得的集体情绪的度量之间的关系。 通过使用最新的机器学习算法，即支持向量机（SVM），每天进行情感分析。 一系列短期回归显示，Twitter的情绪比率与比特币价格成正相关。 短期分析还显示，维基百科搜索查询的数量（显示公众对比特币的兴趣程度）和哈希率（衡量采矿难度）对比特币的价格产生积极影响。 相反，比特币的价值受到美元与欧元之间汇率（代表价格的一般水平）的负面影响。 向量误差校正模型用于研究协整变量之间长期关系的存在。 这种长期分析显示，比特币价格与流通中的比特币数量呈正相关（代表货币供应总量），而与标准普尔500股市指数则呈负相关（表明货币的总体状态）。全球经济）。

夏普学习 SharpLearning是C＃.Net的开源机器学习库。 SharpLearning的目标是使.Net开发人员可以轻松访问机器学习算法和模型。 当前，主要关注点是用于分类和回归的监督学习，同时还提供用于优化和验证训练模型的必要工具。 SharpLearning为机器学习算法提供了一个简单的高级界面。 在SharpLearning中，机器学习算法称为“学习者” ，而机器学习模型则称为PredictorModel 。 用法示例如下： // Create a random forest learner for classification with 100 trees var le

StellarGraph机器学习库 StellarGraph是一个Python库，用于在上进行机器学习。 目录 介绍 StellarGraph库提供了用于的最新算法，可轻松发现模式并回答有关图结构数据的问题。 它可以解决许多机器学习任务： 节点和边缘的表示学习，用于可视化和各种下游机器学习任务； 或边的； 整个图的分类； 链接预测； [8]。 图结构化数据将实体表示为节点（或顶点），并将它们之间的关系表示为边（或链接），并且可以将与其中任一实体关联的数据表示为属性。 例如，一个图可以包含人作为节点，而人与人之间的友谊则作为链接，以及诸如人的年龄和建立友谊的日期之类的数据。 StellarGraph支持多种图形的分析： 同构的（具有一种类型的节点和链接）， 异构的（具有不止一种类型的节点和/或链接） 知识图（具有数千种边类型的极端异构图） 有或没有与节点关联的数据的图 边缘权重的图形 StellarGraph建立在及其Keras以及和。 因此，它是用户友好的，模块化的和可扩展的。 它可以与构建在这些基础之上的代码（例如标准Keras层和流畅地互操作，因此可以轻松扩展S

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乐队 关于 Orchestra是一种乐谱读取器（光学音乐识别（ OMR ）系统），可将乐谱转换为机器可读版本。 这个怎么运作 我们处理输入表并获取结果的步骤清单 1.消除噪音 2.二值化 3.撤职人员 4.切开的水桶 5.分割与检测 6.认可 切割1 [\ meter <“ 4/4”> d1 / 4 e1 / 32 e2 / 2 e1 / 8 e1 / 16 e1 / 32 {e1 / 4，g1 / 4} e1 / 4 e1 / 8 c1 / 8 g1 / 32 c1 / 16 e1 / 32] 切割2 [\ meter <“ 4/4”> {e1 / 4，g1 / 4，b1 / 4} a1 / 8 d1 / 8 c1 / 16 g1 / 16 d1 / 16 e1 / 16 c2 / 16 g2 / 16 d2 / 16 e2 / 16 {f1 / 4，g1 / 4

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