CSDN 博客热门文章 用深度学习算法预测未来股票走势 的 PDF 文件版本,进行了优化调整,更清晰。可以帮助学习人工智能/机器学习的同学了解怎样在股票市场发挥预测作用,代码可以完美运行。
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环境需求 运行环境 python2.7 Anaconda 4.0 Jupyter notebook 外部依赖库 numpy pandas sklearn statsmodels 文件 data 用于存储所有的数据,包括原始数据,额外数据,处理后的数据,模型中间数据以及最后提交的结果。 results 存储模型和规则预测出的最终结果。 shop_info_name2Id 将商店中的地址、三级分类等名词映射成Id保存在该文件夹下。 statistics 原始数据处理后的数据,包括平滑后的数据,天气数据和天气统计。 test_train 存储线下线上train和test的特征以及标签文件。 weekABCD 线下线上训练集和测试集的划分,按日分。 weekABCD_0123 线下线上训练集和测试集的划分(将一天分为四个时间段,没六小时一个时间段)。 main 主要的数据预处理代码和模型,以及数据分析代码。 analysis 数据分析的代码和统计结果。 data_processing 数据预处理,包括数据统计,数据预处理,数据平滑,训练集和测试集划分。 avg_smooth
设的0积分,嗯应该是能直接下吧 粒子群优化算法(PSO)和综合粒子群优化算法(CLPSO)MATLAB代码。
2022-06-26 19:09:08 282KB 算法 MATLAB 机器学习 人工智能
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本课程通过一系列内容讲解和编码实战,按照由易到难,由浅入深的顺序展开, 让学员在实践中,依次对传统机器学习中的回归问题和分类问题, 基于传统机器学习的自然语言处理技术,神经网络和深度学习, 以及基于深度学习的自然语言处理技术进行编码实现, 使得学员可以在编码中对机器学习有一个直观的认识和体验, 在实践中完成理论联系实际的过程并加深对机器学习技术的理解与运用。
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收集大量最新的图像超分辨率/插值论文。图像超分辨率的英文名称是 Image Super Resolution。图像超分辨率是指由一幅低分辨率图像或图像序列恢复出高分辨率图像。图像超分辨率技术分为超分辨率复原和超分辨率重建。目前, 图像超分辨率研究可分为 3个主要范畴: 基于插值、 基于重建和基于学习的方法.
2022-06-12 10:18:03 154.77MB 机器学习 人工智能 图像超分辨率重建
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机器学习-第1章-引言.ppt 机器学习-第2章概念学习和一般到特殊序ppt 机器学习-第3章-决策树学习.ppt 机器学习-第4章-人工神经网络ANN.ppt 机器学习-第5章评估假设.ppt 机器学习-第6章-贝叶斯学习.ppt 机器学习-第7章计算学习理论.ppt 机器学习-第8章基于实例的学习.ppt 机器学习-第9章遗传算法.ppt 机器学习-第10章学习规则集合.ppt 机器学习-第11章-分析学习.ppt 机器学习-第12章-归纳和分析学习的结合.ppt 机器学习-第13章增强学习.ppt
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2022-06-04 18:06:40 291KB 支持向量机 算法 机器学习 人工智能