1.欢迎参加《机器学习》 当我们使用谷歌或者必应搜索网页的时候,当我们搜索相册中老友的照片的时候,当我们的电子邮箱收到许多邮件,而垃圾邮件被自动的过滤的时候,都有机器学习在起作用。 但最值得我们兴奋的是,我们可以梦想有一天,我们可以通过机器学习制造出像我们一样智能的AI,虽然这个目标距离我们还很远,但是已经有许多人,在通过机器学习,采用学习算法尝试模拟人类大脑的学习方式。 本套课程就是里介绍这些算法。通过本套课程,你将学习到最先进的机器学习算法。但仅知道算法及其数学含义,却不知道如何用来解决用它
游戏中,急于与王迅猜拳赢得胜利的罗志祥,亲手将一个市值和利润率颇高的公司送入破产。相反,黄磊公司虽没有特别良好的市场竞争力,但得益于资深经理人的协助,他利用各种金融手段与股民建立信任机制,降低风险同时拉高公司市值。
作者在自学机器学习的过程中,尝试开发了一个基于机器学习的A股选股工具。本文是在赤兔的“数据挖掘”小组分享的此次开发过程和心得体会的整理。 股票价格的可预测性——工具的意义 关于股票价格的可预测性,我想
在机器学习领域有什么好的项目可以实操吗?有哪些经典小项目可以推荐学习呢?以下的项目将帮助你更好了解机器学习,步入AI领域的大门!
我们的报告将分为六个部分,第一部分是研究背景与内容。受疫情影响以来,石化行业市场日趋饱和,竞争激烈,同时利润也受到压缩,大部分石化产业都需要转型开拓新市场,但同时又难以获取一些小品种化工品价格。所以我们希望通过机器学习方法实现敏锐捕捉市场化工品价格变化趋势,同时能够推算小品种化工品价格的目标。长此以往,我们希望能够建立属于我们自己的化工品价格体系,为石化行业提供新的机遇。
scikit-learn(简称sklearn)是一个广泛使用的Python机器学习库,它提供了丰富的功能和工具,用于数据挖掘和数据分析。它构建在NumPy,SciPy和matplotlib等科学计算库的基础上,使得使用者可以轻松地进行机器学习模型的构建、训练和评估等工作。 本文将介绍sklearn库的基本概念和常用功能,并利用示例代码演示如何使用sklearn进行机器学习模型的训练和评估。
原文:https://medium.com/machine-learning-101/chapter-0-what-is-machine-learning-ad136361c618
原作:Radu Raice 安妮 编译自 Medium 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 这篇文章颇!具!人!气! 软件工程专业的学生Radu Raice近日发表了文章《Want to know
该系列文章为,观看“吴恩达机器学习”系列视频的学习笔记。虽然每个视频都很简单,但不得不说每一句都非常的简洁扼要,浅显易懂。非常适合我这样的小白入门。
有爬虫经验的各位小伙伴都知道,正常我们需要登录才能获取信息的网站,是比较难爬的。原因就是在于,现在各大网站为了反爬,与爬虫机制斗智斗勇,一般的都加入了图片验证码、滑动验证码之类的干扰,让我们的爬虫半途折返。
.ART .ART 域名首年注册优惠中,仅售15元/年 点击直达 .ART 域名批量注册,10个起售,仅售12元/年 (限量1000个,卖完下架) 点击直达 多年来,艺术界一直在探索人工智能的潜力。 2018 年,由巴黎艺术团体 Obvious 使用机器学习算法创作的肖像《Edmond de Belamy 》在佳士得拍卖会上以四十三万二千五百美元的价格售出,这是第一件由人工智能生成的艺术品。 从那时起,出现了几个著名的 AI 生成艺术作品案例,包括荷兰 ING 银行使用机器学习创作了一幅新的伦勃朗画作
据麦肯锡估计,从现在到2030年,人工智能将创造约13万亿美元的美国国内生产总值。相比之下,2017年整个美国的国内生产总值约为19万亿。人工智能已经成为第四次工业革命, 人工智能无疑是数字化转型的核心,它在整个行业中的应用将极大地改变我们的世界以及工业生产方式。 越来越多的人希望投入这场人工智能革命,但他们不知道AI能做什么,AI是一种什么样的技术。 因此本文将介绍什么是AI。
对于计划出租房屋的房主,你应该将房屋的租金设定为多少呢?或者对于租房的顾客而言,应该给自己的租房支付多少呢?不管是对于一次有计划的远足,还是一次说走就走的旅行,为租房付出多少才真正合适呢? 回答这些问题并不容易。事实上,可以通过将潜在的租房列在我们网站— Airbnb 上来实现,Airbnb是一家联系旅游人士和家有空房出租的房主的服务型网站,它可以为用户提供各式各样的住宿信息。 在焦点小组,我们观察到人们在我们的网站上填写房屋信息的过程中,往往在价格选项上会显得为难。很多人会查看他们的邻居们所设置的价码,然
作者:Dan Hill,Airbnb的产品主管 编译/校对:张天雷/郭蕾 摘自:http://www.infoq.com/cn 对于计划出租房屋的房主,你应该将房屋的租金设定为多少呢?或者对于租房的顾客而言,应该给自己的租房支付多少呢?不管是对于一次有计划的远足,还是一次说走就走的旅行,为租房付出多少才真正合适呢? 回答这些问题并不容易。事实上,可以通过将潜在的租房列在我们网站—Airbnb上来实现,Airbnb是一家联系旅游人士和家有空房出租的房主的服务型网站,它可以为用户提供各式各样的住宿信息。 在焦
你应该收多少钱才会让一个人住在你家里?或者说,你愿意花多少钱住在别人的房子里?对于计划好的假期和突然决定的行程,你是否愿意或多或少地花点钱?
在入门学习深度学习之前,有必要先了解一下深度学习的工作原理。著名程序猿小哥 Radu Raicea 特意为入门学习者写了一篇文章,利用一个票价预测工具的例子解释深度学习的工作原理,不需要有多高深的数学知识,人人都能看懂。
机器学习已经强大到可以独立成为人工智能的一个子领域。 可以通过对机器编程实现比如执行网络搜索、理解人类语言、通过x光诊断疾病,或制造自动驾驶汽车。
我们都知道,教科书上所学与实际操作还是有出入的,那关于机器学习有什么好的项目可以实操吗?
金融市场的变动无常,投资者需要不断调整策略以适应新的市场条件。机器学习技术的兴起为金融预测提供了新的可能性,通过对历史数据的深入分析和模型的训练,我们能够更准确地预测未来的市场走势。在本文中,我们将深入探讨如何使用机器学习构建股票价格预测模型,为投资决策提供更可靠的参考。在这个项目中,我们将使用Python和一些流行的机器学习库,如Scikit-Learn和TensorFlow,来构建一个股票价格预测模型。
参考链接: Python线性回归的波士顿房屋Kaggle挑战 | 机器学习 Machine Learning
短期涨跌的预测相比长期更容易,但覆盖交易成本后再获利的难度更大。所以在高频交易场景,机器学习更适合有限状态下的订单执行。而对于长期的预测,机器学习的训练目标可以不是评估在给定状态下的每股总利润或买入行为的回报,而是监控在该状态下买入与在所有可能状态下买入的相对盈利能力。
在开发股票投资模型这项工作中,很少有凭空搭建的楼阁。尽管可以使用机器学习类的工具增强模型性能,但是大部分模型的基础结构,依然基于传统的资产定价模型和因子分析演化而来。
人工智能的新突破每天都成为头条新闻。在金融领域,机器学习的广泛运用和强大的应用,客户们并不了解。事实上,很少有像金融行业那样具有深厚历史、清楚明了和结构化数据的领域——这使得它成为了“学习机器”的一个早期标志,在这个领域取得了巨大的成功,而且还在继续。
我确信Alpha存在的空间非常小,而且很难长期驻留不变,导致金融市场数据的性质几乎就是被设计成用随机性来欺骗我们。
支持向量机(SVM): 作为一种基于统计学习的分类器,SVM在股票价格预测中得到了广泛应用。研究表明,在适当的特征工程和优化参数的情况下,SVM能够具有良好的预测能力。然而,由于股票价格波动性较大,预测仍存在一定的难度
原作者:Radu Raicea 译者:刘勤 人工智能(Artificial Intelligence)和机器学习(Machine Learning)是当下最热话题。每天“AI”这个词都在耳边横飞。胸怀抱负的开发人员声称想要研究AI;经理们说想在服务中应用AI。但是,通常这些人不知道AI是什么。 本文将带你了解人工智能(AI)和机器学习(ML)的基本知识。你也会了解到机器学习中最火的方法——深度学习的工作原理。 本指南是用来科普的,所以不会涉及高等数学。 背景 了解深度学习的第一步是把握重要概念之间的区别。
很多人都在谈机器学习,无论是专业从业者还是业余爱好者都必须弄清楚一个问题:什么是机器学习?
大哥你好,我是来学「人工智能」的。但是,啥是「深度学习」?啥是「机器学习」?「深度学习」和「机器学习」有啥关系?我究竟该学「深度学习」还是「机器学习」?
莫达非尼(modafinil)是一种常用的觉醒促进剂,用于治疗睡眠紊乱、嗜睡症等。如果你仔细阅读它的说明书,你会发现内容十分硬核无聊,也就是市面上常见的Provigil,和很多药物一样,都被包装在一个小纸盒里。
学术研究是我们改善策略的重要资源。阅读最新的学术研究给我们带来了启发,即使这些研究并不直接适用。我们必须认识到,学术研究的动机可能与从业人员的动机不一致。
机器学习对资产管理有用吗?如果有用,将有何用?资本市场与机器学习在取得成功的环境方面有着根本的不同,而对机器学习用于资产管理的研究才刚刚开始。早期的证据表明,机器学习可能会改善投资组合。机器学习的应用是投资研究的一种自然演变,并将继续得到探索。
李林 编译整理 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 苹果又在GitHub上发布了一个新的机器学习框架。 这次的新框架名叫Turi Create,针对不那么精通机器学习的开发者,“简化了第三方机器学
相信大家在开始学习机器学习的入门时,首先接触的概念就是监督学习、无监督学习以及半监督学习。在我们开始讲解之前,我们先回顾一下什么是机器学习(ML)?
导读:本文首先介绍何谓机器学习,以及与机器学习相关的基本概念,这是学习和理解机器学习的基础。按照学习方式的不同,机器学习可以分为不同类型,如监督学习、无监督学习、强化学习等,本文会详细介绍它们各自的特点和使用场景。
【新智元导读】《哈佛商业评论》刊文,为财富1000强提供咨询的公司 Early Infromation Science 创始人兼CEO认为,“轻”AI,也即使用监督学习等依照程序指令工作的人工智能系统,能带来很大的回报,而且部署起来所需的技术、时间、资金也更少。现在就开始使用“轻”人工智能技术的企业,未来将处于优势地位。 (文/Seth Earley,Earley Information Science 公司创始人兼CEO,为财富1000 强企业提供搜索、内容和知识上的战略咨询)人工智能技术现在十分火热,但
利用数据,企业可以预测出潜在的趋势,比如员工离职和办公室能源需求。利用数据,健身房能找到与客户续约的最佳时间点。利用数据,鞋商可以决定哪种产品需要补货,而哪种应该清仓。 “明智地使用数据让世界完全不同,”微软信息管理与机器学习集团副总裁Joseph Sirosh表示,“这也是机器学习存在的意义。机器学习注重依据历史数据进行预测,它充分考虑过去,但更强调着眼未来。毕竟,除了回顾过去,你更在意前进的方向。” 微软Azure机器学习帮助各种企业和机构理解大数据背后的意义,使它们能在Azure
机器之心原创 作者:吴昕 「互联网 + 消费者」模式所创造的价值已经充分释放并趋于平缓,亚马逊希望从机器学习即服务市场(MLaaS)中受益,该市场正依靠基于云技术的日渐增长。 根据 Mordor Intelligence 的一份报告,预计全球 MLaaS 市场在 2020 年至 2025 年之间的复合年增长率为 43%,到 2025 年将达到 84.8 亿美元。 新服务以工业和制造业客户为中心,有望帮助 AWS 在其中获得强大的吸引力。亚马逊在将其零售业务中的技术应用于其它行业方面将更加积极,不过
机器学习代表着计算新领域,而公共云正使这项原本高大上的技术变得比以往更亲民、更实惠和更可用。但是,这并不意味着随便什么人都应该趋之若鹜。 机器学习是基于传统人工智能概念的。在1959年,它被定义为能够让系统学习且不必由外部经常更新的能力。它派生出了模式识别和计算学习两个分支,并在近期由几家主要公共云供应商提供他们自己的机器学习服务而进入了业界大部分人士的视野。 今天,我们都知道所谓机器学习是一种学习算法,它能够让计算机通过在数据中寻找某种模式而拥有学习的能力。很多人都将机器学习视为一种卓越的静态编程方法。它
万事开头难,首先Python机器学习整个流程的第一步就是学习Python这门编程语言的相关基础知识。
作者:徐晗曦 来源:https://zhuanlan.zhihu.com/p/25439997 在《写给大家看的机器学习书》的第一篇,我们了解了机器学习的基本概念,机器学习的三个要素——数据、学习算法和模型(如图1所示)。 图1: 在这个系列的第二篇,我将首先借有好货这个真实的应用场景,让大家看看数据长什么样,了解现实中的机器学习输入数据是怎么来的。 接着,我们需要引出模型的的符号化表示和定义。数学符号的引入一方面有利于后续进入到具体的学习算法的讨论时有更高的效率,另一方面这也是每个学习者准确理
本指南适用于任何对机器学习(Machine Learning,ML)感兴趣但不知道从何开始的人。(莫烦Python机器学习)
【导语】随着机器学习和数据科学的不断发展,相关技术在越来越多的领域得到了应用,机器学习、数据科学和其他学科的结合已经成为了必然趋势。在本文中,我们给大家分享了一个包含机器学习和数据科学技术在工业界开源应用的 Github 项目,具体领域包括会计、银行和保险业务、法律和法规、政府和公共政策等等。该项目仍在持续更新中。
在之前的案例使用网络爬虫自动抓取图书信息中,我们通过简单的爬虫抓取了当当网的机器学习相关的图书数据,并保存为 ./input/books_total.csv 文件。通过爬虫采集原始数据,但是由于各种原因,原始数据往往会存在许多问题,例如数据格式不正确,数据存在冗余等等。因此第一手获得的原始数据不能直接使用,需要进行数据清洗。本案例基于爬取的书籍数据进行数据清洗,使其称为符合我们要求的数据。
什么是机器学习(ML)?根据斯坦福大学的说法,它是“让计算机在没有明确编程的情况下采取行动的科学”。
随着科技发展不断推动各行业的信息化进程,纽约标志性的出租车小黄车们却拖了后腿。在Uber、Lyft等共享出行平台的竞争下,小黄车也开始和Google合作,让自己的服务变得更加以数据为中心。小黄车希望Google可以通过它们提供的数据,设计出一些新的功能从而进行出租车价格的预测。这些数据信息包括:
本指南适用于任何对机器学习(Machine Learning,ML)感兴趣但不知道从何开始的人。
这里有一份NLP面试大全,全中文教学,囊括机器学习及NLP算法面试中常考的知识点,还有算法实战代码,实乃算法工程师求职路上,必备良品。
【磐创AI导读】:人工智能现在已经变得无处不在了,生活中有很多关于它的应用,可能你正在以某种方式使用它,但你却不知道它。人工智能最流行的应用之一是机器学习,它是人工智能的核心,是使计算机具有智能的根本途径。本文我们便为大家分享了一些我们每天使用的机器学习的例子,可能有的应用中你都不知道它们是由机器学习驱动的。想要获取更多的机器学习、深度学习资源,欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号:磐创AI。
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