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用线性回归和LSTM做股价预测
其他
本文以微软的股价为例,详细注释在代码块里: ---- 1. 导入相关的包 import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplo
杨熹
2018-12-28
1.5K
0
如何通过对偶问题求解线性可分 SVM
其他
4. 接着需要对下确界函数求极大值,需要将极大值问题转化为极小值问题,用 SMO算法求出参数向量 alpha
杨熹
2018-12-24
777
0
图解 贝叶斯分类器
编程算法
其他
在 B 出现的前提下 A 出现的概率,等于 A 和 B 都出现的概率除以 B 出现的概率。
杨熹
2018-12-21
592
0
强化学习 10: 实践中的一些技巧
其他
1. 我们知道在交叉熵方法中,例如进行一百次实验,那么只需要选择其中最好的25次。这样的采样其实是效率很低的。
杨熹
2018-12-19
421
0
强化学习 9: 当 Action 的空间连续时
其他
之前骑自行车的例子中,action 可以是向左或者向右,现在的话可能是一个实数值的区间。
杨熹
2018-12-17
1.2K
0
如何应用 BERT :Bidirectional Encoder Representations from Transformers
其他
上一篇文章介绍了 Google 最新的BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) ,这个模型在 11 个 NLP 任务上刷新了纪录。
杨熹
2018-12-17
1.2K
0
5 分钟入门 Google 最强NLP模型:BERT
其他
BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers)
杨熹
2018-12-14
2K
0
一天读一本书的秘密
其他
渲染
两本书里都给出了可以快速阅读的方法和步骤。他们有一些重合的地方,也各自有一些独特的观点。
杨熹
2018-12-14
492
0
《斯坦福大学人生设计课》-你希望你的人生是工业品,还是艺术品?
其他
这本书吸引我的是它的名字叫做人生设计,我们通常都是知道人生规划这个词,而设计相比于规划来讲,给我一种更自由更浪漫的感觉,让我非常想要进去读一下人生到底应该如何设计。
杨熹
2018-12-13
828
0
强化学习第6课:什么是 Crossentropy 方法
其他
求解方法不止有一个, 有一种思路是,我们有一个 policy,即有了行为和状态的概率分布。 对其进行初始化,可以是随机的,也可以根据具体问题用一些先验知识初始化。 然后想要改进这个 policy,可以通过获得数据,玩几次游戏,不断重复,policy 会随着这个过程调整变得越来越好。
杨熹
2018-12-12
784
0
3 个方法让计划可以达成
其他
go
生活中,我们经常会做计划,但很多都完成不了,经常以失败而告终,下面介绍 3 个方法让我们的计划可以达成。
杨熹
2018-12-11
528
0
强化学习第5课:什么是马尔科夫决策过程
强化学习
其他
机器人
游戏
它和我们前面讲的决策过程是有一样的结构,只不过它会有更多限制。这里同样也有 agent 和环境,只不过还就多了一个状态,用 s 来表示。状态 state 是 agent 可以在环境中所观察到的东西, 然后 agent 可以选择一个行为,并从环境中获得反馈。
杨熹
2018-12-10
689
0
强化学习第3课
强化学习
网站
其他
arm
推荐系统
病人去看医生,医生就是这个代理,医生观察一些症状,并给出一个治疗方案,然后会得到一个反馈,病人是否在治疗之后感觉好一些了等等。
杨熹
2018-12-07
420
0
你找到生命中最重要的那件事了吗?
其他
我们在做每件事前都要想一下—“我要做的那件最重要的事是什么?”把“寻找关键问题”培养成一种习惯和生活方式。
杨熹
2018-12-05
458
0
权重初始化的几个方法
其他
其中第一步 权重的初始化 对模型的训练速度和准确性起着重要的作用,所以需要正确地进行初始化。
杨熹
2018-10-09
1.3K
0
梯度消失问题与如何选择激活函数
其他
当我们在做反向传播,计算损失函数对权重的梯度时,随着越向后传播,梯度变得越来越小,这就意味着在网络的前面一些层的神经元,会比后面的训练的要慢很多,甚至不会变化。
杨熹
2018-08-03
904
0
cs230 深度学习 Lecture 2 编程作业: Logistic Regression with a Neural Network mindset
其他
---- 1. 将 Logistic 表达为 神经网络 的形式 本文的目的是要用神经网络的思想实现 Logistic Regression,输入一张图片就可以判断该图片是不是猫。 那么什么是神经网络呢
杨熹
2018-07-04
856
0
Logistic regression 为什么用 sigmoid ?
其他
假设我们有一个线性分类器: 我们要求得合适的 W ,使 0-1 loss 的期望值最小,即下面这个期望最小: 一对 x y 的 0-1 loss 为: 在数据集上的 0-1 loss 期望值为: 由
杨熹
2018-06-19
615
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LightGBM 如何调参
其他
本文结构: 什么是 LightGBM 怎么调参 和 xgboost 的代码比较 ---- 1. 什么是 LightGBM Light GBM is a gradient boosting framew
杨熹
2018-06-19
3.6K
0
Logistic Regression 为什么用极大似然函数
其他
1. 简述 Logistic Regression Logistic regression 用来解决二分类问题, 它假设数据服从伯努利分布,即输出为 正 负 两种情况,概率分别为 p 和 1-p, 目
杨熹
2018-06-07
2.4K
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