本书是《大数据架构商业之路：从业务需求到技术方案》[1] 一书的续作，仍然沿用前作的故事背景和应用场景，不过读者对象变为资深的程序员、算法工程师、数据科学家和系统架构师。本作直接进入实战的主题，包括系统架构、算法设计，甚至是针对重要代码的讲解。从技术点而言，全书介绍了一些主流些技术在商业项目中的应用，包括：机器学习中的分类、聚类和线性回归，搜索

matlab声音信号相位代码一种识别火焰模型的多保真高斯过程方法 1. 亮点 提出了一种新的基于机器学习的策略，以有效降低火焰模型识别中的不确定性，从而确保可靠的燃烧器设计和分析。 该策略依赖于多保真高斯过程模型，该模型有效地聚合了低/高保真识别结果并平衡了计算工作量和准确性之间的权衡。 我们在从测试台获取的数据上成功测试了多保真策略。 我们的结果表明，给定相同的计算预算，所提出的策略在全局范围内产生更准确、更稳健的火焰模型识别。 这项工作最初在会议上发表，后来被期刊接受： Guo S.、Silva CF、Polifke W.，通过多保真高斯过程方法对火焰频率响应进行鲁棒识别。 声音与振动杂志，2021 年。 2. 动机 火焰模型构成了燃烧不稳定预测中不确定性的主要来源。 这种不确定性通常源于噪声时间序列数据的模型识别不完善。 最先进的识别方法要么准确但速度非常慢，要么速度快但包含很大的不确定性。 3. 方法论 我们旨在通过提出一种多保真机器学习方法来识别火焰模型，从而充分利用各自的优势，同时避免最先进方法的弱点。 这种方法吸收了低保真结果提供的全局趋势和高保真结果提供的局部估计，从而

GTS 。 吴震，应成灿，赵飞，范志芳，戴新宇，夏瑞。 在《 EMNLP的发现》中，2020年。 数据 [] [ （来自拥抱面）] 数据格式描述在。 注：我们认为三重数据集是从我们以前的工作的比对数据集和原始SemEval ， ， 的数据集。 要求 有关详细信息，请参见require.txt或Pipfile pytorch == 1.7.1 变形金刚== 3.4.0 Python= 3.6 用法 训练 例如，您可以使用以下命令对OPE任务上的Bert进行微调（预先训练的Bert模型保存在文件夹“ pretrained /”中）： python main.py --task pair --mode train --dataset res14 最佳模型将保存在文件夹“ savemodel /”中。 测验 例如，您可以使用以下命令在OPE任务上测试Bert： python ma

金融数据分析导论（包含代码和数据）

http://my.oschina.net/BreathL/blog/75112，文章描述代码整合引用。

光华管理学院-实证金融以及SAS讲义-附案例程序代码和数据

AnimeGAN_tensorflow 源代码和数据集合

资源中包含逻辑回归算法的Python代码和测试数据，python的版本为3.6，您运行代码前，将测试文件路径修改为您本地的存储路径，使用pycharm平台运行即可。

这里面包含了k-means实现代码以及数据集，里面的注释比较简洁，但足以让你能够看懂。本代码是本人亲自试过多次，请放心使用。记得使用时改下代码里面的包名和你数据所放的位置，本代码中是放在D盘中的，你可以根据需要进行修改。。。。

人工神经网络 纸质数据和代码 这是AAAI 2019论文： 的代码。 我们已经在Tensorflow和Pytorch中实现了我们的方法。 这是我们在论文中使用的两个数据集。 下载数据集后，您可以将它们放在文件夹datasets/ ： 友情链接： ://2015.recsyschallenge.com/challenge.html DIGINETICA： ://cikm2016.cs.iupui.edu/cikm-cup或 文件夹datasets/包含一个小的数据集sample ，可用于测试代码的正确性。 我们还写了解释该论文。 用法 您需要先运行文件datasets/preprocess.py来预处理数据。 例如： cd datasets; python preprocess.py --dataset=sample cd datasets; python preproces