使用机器学习模型预测NBA结果 该的目的是为我的实验中获得的结果提供可视界面。 我试图预测从2021年3月31日起的NBA比赛结果。 为此，我将使用两个机器学习模型，一个逻辑回归模型和一个带有线性核的支持向量机。 直到3月31日，NBA总共踢了695场比赛。 由于大流行，今年的赛程表发生了变化，因此每支球队只能参加72场比赛，而不是通常的82场比赛。 因此，常规赛总共将有1080场比赛。 这个想法是用这695个游戏（约占65％）训练模型，并对其余游戏进行“实时测试”，每天更新预测和结果。 为了进行培训，我使用了3月31日之前所有NBA游戏的数据。多亏了nbastatR软件包，我才能够轻松抓取boxscore数据和其他统计信息。 我转换了数据并实现了功能，以计算最近10场比赛的球队统计数据的移动平均值，并计算ELO评分（有关ELO评分的详细信息，请参见和）。 因此，训练数据集包含48个列

CS291K 使用CNN-LSTM组合神经网络模型对Twitter数据进行情感分析 论文： : 博客文章： : 动机 该项目旨在扩展我们以前使用简单的前馈神经网络（位于此处： ＆ ）进行的情绪分析工作。 相反，我们希望尝试使用Tensorflow构建组合的CNN-LSTM神经网络模型，以对Twitter数据进行情感分析。 依存关系 sudo -H pip install -r requirements.txt 运行代码 在train.py上，更改变量MODEL_TO_RUN = {0或1} 0 = CNN-LSTM 1 = LSTM-CNN 随时更改其他变量（batch_

TensorFlow示例模型 基于TensorFlow的几种机器学习模型的实现（前三个-Logistic Regresion，MLP和CNN受启发）。 文件夹包含以下内容的简单实现： （带EM） 文件夹包含通过期望最大化算法（具有对角协方差，完全协方差，基于梯度等）训练的高斯混合模型实现的详细版本。 文件夹包含将GMM实现分解为一组连贯的类的初始尝试。

修改TensorFlow 2.4及以上（或2.2，如果您使用XCenterNet标记为V1.0.0）上述tf.keras实施CenterNet对象检测在描述由兴义周，王德泉，菲利普·克雷恩布尔和TTFNet刘屠征，徐国栋，杨正，刘海峰，蔡登。有关原始实现，请参阅和。 此实现不是本文或pytorch实现的精确副本，因为我们已根据需要对其进行了修改，因此此回购协议具有一些功能： 使用tf2.2 + keras模型train_step和tf.data.dataset 使用来自tf2.3 +的tensorflow.keras.applications.efficiencynet 高效的网络和Resnet骨干网 tf.dataset的多尺度训练和扩充 添加了更强大的NMS，以获得更好的结果 无需姿势估计或3D，只需简单的物体检测 使用可变形卷积 易于在自己的数据集上进行微调，并自定义自己的图像增强，

Triton推理服务器 最新版本：您目前在master分支上，该分支跟踪开发进度到下一发行版。 Triton Inference Server的最新版本是2.5.0，可在分支上。 Triton Inference Server提供了针对CPU和GPU优化的云和边缘推理解决方案。 Triton支持HTTP / REST和GRPC协议，该协议允许远程客户端为服务器管理的任何模型请求推理。 对于边缘部署，Triton可以作为具有C API的共享库使用，该API允许Triton的全部功能直接包含在应用程序中。 Triton Inference Server的当前版本为2.5.0，与上的triton

Advances in Financial Machine Learning By 作者: Marcos Lopez de Prado ISBN-10 书号: 1119482089 ISBN-13 书号: 9781119482086 Edition 版本: 1 出版日期: 2018-02-21 pages 页数: (400) $50 Machine learning (ML) is changing virtually every aspect of our lives. Today ML algorithms accomplish tasks that until recently only expert humans could perform. As it relates to finance, this is the most exciting time to adopt a disruptive technology that will transform how everyone invests for generations. Readers will learn how to structure Big data in a way that is amenable to ML algorithms; how to conduct research with ML algorithms on that data; how to use supercomputing methods; how to backtest your discoveries while avoiding false positives. The book addresses real-life problems faced by practitioners on a daily basis, and explains scientifically sound solutions using math, supported by code and examples. Readers become active users who can test the proposed solutions in their particular setting. Written by a recognized expert and portfolio manager, this book will equip investment professionals with the groundbreaking tools needed to succeed in modern finance.

java-自动售货机 使用 Java 和 TDD 实现自动售货机的简单练习。 项目概况 Java 8 实现。 Groovy 2.3.x 测试。 用于解耦领域概念的接口（并且令人讨厌的是，以避免 GMock 中的 CGLIB 目标类代理问题）。 用于模拟的 GMock（因为它比 Mockito 少得多）。 带有静态分析的 Gradle 项目。 这个项目有点矫枉过正，但为了传达我的开发偏好。 更多笔记即将到来... 如何构建 此项目的客户将需要 Java 8u25 或更高版本。 要构建项目，只需从项目的根目录运行： ./gradlew clean build 。 完成后，自动售货机演示可以使用： ./gradlew clean run 当前状态

Hands on Machine Learning with Scikit Learn and TensorFlow 英文原版 彩色配图

很好的一本机器学习入门书，豆瓣9.5分神作.强烈推荐！！

cart回归matlab代码 机器学习 这次来北京，主要还是想要自己能学一些东西，所以还是使用Matlab代码，所以我这里暂时就先用Matlab算法来计算，如果不行，我们再使用R语言来去计算 数据挖据的功能及应用 分类： 决策树、支持向量机、K-近邻、贝叶斯 聚类分析： K-means；K-中心；DBSan 预测： 线性回归；非线性回归 关联分析： 统计 数据挖掘的流程 商业理解（需求理解） 数据理解 数据准备（构造数据最终集合、净化和转换数据） 模型建立（选择和应用各种模型技术，矫正和优化个证模型参数） 模型评估 模型发布 1.数据清洗 清洗方法：解决不完整数据、错误噪声（偏差分析、回归分析、规则库） 错误噪声的解决方法： 分箱！！！ 划分成等深的箱，用箱平均值平滑或者用边界平滑 重复记录的数据：套牌车，这可以是一个很好的课题 实时 实际应用：车辆轨迹数据清洗，北京市12712辆出租车，2011年11月11日之后的30天的GPS采样数据，共有333651069个，平均采样点数量26349 不真实点（超出北京的经纬范围），重复时间点（同一时间的多个点），高速点（大于90km/h），距离