近年来强化学习(RL)在算法交易领域受到了极大的关注。强化学习算法从经验中学习并基于奖励优化行动使其非常适合交易机器人。在这篇文章，我们将简单介绍如何使用Gym Anytrading环境和GME (GameStop Corp.)交易数据集构建一个基于强化学习的交易机器人。
前面发了几篇python基础语法题目，主要用来帮助测试基础知识掌握的情况，如果都有认真看过或者做过的话，相信对自己的知识掌握情况应该有一定的了解了，接下来可以相应的去重新学习不是很清晰的那部分。
机器学习过程中经常需要可视化，有助于加强对模型和参数的理解。 下面对梯度下降过程进行动图演示，可以修改不同的学习率，观看效果。 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from IPython import display X = 2*np.random.rand(100,1) y = 4+3*X+np.random.randn(100,1) # randn正态分布 X_b = np.c_[np.ones((100,1)),X] # c_行数相
在数据处理中，matlab和Python是常用的工具，在量化模型中，概率论是一项很重要的基础，而中心极限定理在概率论中又是一个很重要的理论。
今天我们将学习如何使用Matplotlib绘制实时数据图表。我们将学习如何监控不断更新的CSV文件，并在该文件进入时绘制该CSV文件中的值。这对于绘制来自API或传感器或任何其他频繁来源的数据非常有用。让我们开始吧...
1、读入数据import randomimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport torchimport torch.nn as nnimport torch.nn.functional as Fx_train_list = []y_train_list = []for i in range(1, 50): x = i*random.choice([0.7,0.8,0.9]) y = i*random.choice([0.4,0
王小新 编译自 KDnuggets 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 本文作者Erik Hallström是一名深度学习研究工程师，他的这份教程以Echo-RNN为例，介绍了如何在TensorFlow环境中构建一个简单的循环神经网络。 什么是RNN？ RNN是循环神经网络（Recurrent Neural Network）的英文缩写，它能结合数据点之间的特定顺序和幅值大小等多个特征，来处理序列数据。更重要的是，这种网络的输入序列可以是任意长度的。 举一个简单的例子：数字时间序列，具体任务是根据先前值来
元胞自动机（Cellular Automata，CA）是一种用来仿真局部规则和局部联系的方法。典型的元胞自动机是定义在网格上的，每一个点上的网格代表一个元胞与一种有限的状态。变化规则适用于每一个元胞并且同时进行。元胞自动机也是一类模型的总称，或者说是一个方法框架。其特点是时间、空间、状态都离散，每个变量只取有限多个状态，且其状态改变的规则在时间和空间上都是局部的。
递归神经网络，或者说 RNN，在数据能被按次序处理、数据点的不同排列亦会产生影响时就可以使用它。更重要的是，该次序可以是任意长度。 最直接的例子大概是一组数字的时间序列，根据此前的数值来预测接下来的数
从神经元的角度来说，感知机只含有一个神经元，他可以接收若干个输入，并将输出结果经过一个激活函数得到最终的输出结果。
进程的调度数据可通过proc文件系统查看，/prod/${pid}/sched中的参数，对性能优化来说很有参考意义，比如1号进程的数据如下：
由于线性回归的代码很常见，因此本次使用TensorFlow深度学习框架进行线性回归的计算
pandas 用于在各种文件中提取，并处理分析数据； 有DataFrame数据结构，类似表格。
折腾了许久，觉得还是要记录点什么，不管是给有兴趣的小伙伴做参考，还是加深自己的学习理解，都是有一定裨益的。
坐标刻度如果太大或者太小， 默认就会显示科学计数法， 但是科学计数法却不是自己想要的格式， 通过以下方式即可自定义
在自动驾驶车辆的路径跟踪技术中，Pure Pursuit算法以其对低速至中速行驶环境的适应性而著称。该算法采用后轴跟踪策略，通过精心选择一个预瞄点，从而精确计算出所需的前轮转向角，以实现对预定路径的稳定跟踪。然而，Pure Pursuit算法的后轴响应特性在面对路径变化时可能稍显迟缓，这是因为它依赖于前轮的转向动作来间接引导后轮的行驶路径。
PID是一种常见的控制算法，全称为Proportional-Integral-Derivative，即比例-积分-微分控制器。PID控制器是一种线性控制器，它将设定值与实际值进行比较，根据误差的大小，控制器会相应地调整系统的比例、积分和微分系数，以减小误差。
本文采用模拟退火算法（SA）来解决TSP问题，如果你之前看过理解了遗传算法（GA）来解决TSP问题，再看到本篇SA算法，会发现模拟退火算法简单了好多，实现起来也很简单。
Matplotlib 3.0来了！新版Matplotlib已能通过PyPI安装了，不过，这一版本只支持python 3，Python 2死忠还得继续用2.2.x版本。
在上一篇文章中简单介绍了经典RNN模型，并提到了RNN的一些缺点。LSTM（Long Short-Term Memory）解决了经典RNN不能很好地保存长时序信息的缺点，得到了更加广泛地应用。下面简单说说LSTM的流程。
本文详细介绍基于Python语言gdal等模块实现多波段HDF栅格图像文件（即.hdf文件）的读取、处理与像元值可视化等操作。此外，基于gdal等模块读取.tif格式栅格图层文件的方法可以查看Python中gdal实现多幅栅格影像批量绘制直方图，读取单波段.hdf格式栅格图层文件的方法可以查看Python中gdal栅格影像读取计算与写入及质量评估QA波段筛选掩膜。
今天将分享使用一致性点漂移算法（Coherent Point Drift）来对点云数据进行配准。
由于 WAV 文件通常包含未压缩的数据，因此它们的体积可能很大。这可能会使它们的处理速度非常慢，甚至阻止您一次将整个文件放入内存中。
Matplotlib 是一个 Python 绘图库，可以跨平台生成各种硬拷贝格式和交互式环境的出版品质数据。
现在人工智能很火，但是它的数学门槛让很多人都望而却步，今天这篇文章就以很通俗的语言来讲解了卷积，希望对大家有所帮助。
【导读】主题链路知识是我们专知的核心功能之一，为用户提供AI领域系统性的知识学习服务，一站式学习人工智能的知识，包含人工智能（ 机器学习、自然语言处理、计算机视觉等）、大数据、编程语言、系统架构。使用请访问专知 进行主题搜索查看 - 桌面电脑访问www.zhuanzhi.ai, 手机端访问www.zhuanzhi.ai 或关注微信公众号后台回复" 专知"进入专知，搜索主题查看。值国庆佳节，专知特别推出独家特刊-来自中科院自动化所专知小组博士生huaiwen和Kun创作的-PyTorch教程学习系列, 今日
1、使用 K-means 模型进行聚类，尝试使用不同的类别个数 K，并分析聚类结果。
大数据文摘作品 编译：Zoe Zuo、丁慧、Aileen 本文来自OpenAI博客，介绍一种新的元学习算法Retile。 在OpenAI, 我们开发了一种简易的元学习算法，称为Reptile。它通过对任务进行重复采样，利用随机梯度下降法，并将初始参数更新为在该任务上学习的最终参数。 其性能可以和MAML（model-agnostic meta-learning，由伯克利AI研究所研发的一种应用广泛的元学习算法）相媲美，操作简便且计算效率更高。 MAML元学习算法： http://bair.berkeley.
选自OpenAI Blog 作者：ALEX NICHOL & JOHN SCHULMAN 机器之心编译 近日，OpenAI 发布了简单元学习算法 Reptile，该算法对一项任务进行重复采样、执行随机梯度下降、更新初始参数直到习得最终参数。该方法的性能可与 MAML（一种广泛应用的元学习算法）媲美，且比后者更易实现，计算效率更高。 元学习是学习如何学习的过程。元学习算法会学习任务的一个分布，每项任务都是学习问题，并输出快速学习器，学习器可从少量样本中学习并进行泛化。一个得到充分研究的元学习问题是 few-s
自行车模型（Bicycle Model）是车辆数字化模型中最常见的一种运动学模型。其除了可以反映车辆的一些基础特性外，更重要的是简单易用。通常情况下我们会把车辆模型简化为二自由度的自行车模型。
至于RNN的能做什么，擅长什么，这里不赘述。如果不清楚，请先维基一下，那里比我说得更加清楚。
本文为《机器学习实战：基于Scikit-Learn和TensorFlow》的读书笔记。 中文翻译参考
2、常用的聚类算法分为基于划分、层次、密度、网格、统计、模型等类型的算法。典型算法包括K均值(经典聚类算法)、DBSCAN、两步聚类等。
k-means 聚类算法思想先随机选择k个聚类中心，把集合里的元素与最近的聚类中心聚为一类，得到一次聚类，再把每一个类的均值作为新的聚类中心重新聚类，迭代n次得到最终结果分步解析
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根据结合权威释义，先来简单回顾一下遗传算法（Genetic Algorithm，GA）的基本概念，遗传算法最早是由美国的 John holland在20世纪70年代提出的，该算法是根据大自然中生物体进化规律而设计提出的，还是模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传学机理的生物进化过程的计算模型，也是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法。
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大家好，今天的是编辑部小马，分享下我在 Github 上看到的一些很棒的学习资料。
要解决的问题如标题所示，原理很简单，就是当数据增长时，不断清空以前的绘画内容，然后把现有的数据重新画出来（数据是胡乱生成的）。
AlexNet由Hinton和他的学生Alex Krizhevsky设计，模型名字来源于论文第一作者的姓名Alex。该模型以很大的优势获得了2012年ISLVRC竞赛的冠军网络，分类准确率由传统的 70%+提升到 80%+，自那年之后，深度学习开始迅速发展。
Pure Pursuit是一种几何跟踪控制算法，也被称为纯跟踪控制算法。他的思想就是基于当前车辆的后轮中心的位置，在参考路径上寻找一个预瞄点，假设车辆可按照一定转弯半径下行驶到该目标点，然后根据车辆当前位置到预瞄点距离、转弯半径和预瞄点与车头朝向夹角的几何关系来计算车辆的前轮转角，即控制车辆的横向跟踪误差。
Stanley横向控制就是我们常说的前轮反馈控制(Front wheel feedback)，是一种基于横向跟踪误差的非线性反馈控制算法，其核心思想是根据车辆位姿与给定路径的相对几何关系来控制车辆方向盘转角。具体来说，Stanley横向控制算法将车辆的横向跟踪误差和航向跟踪误差作为反馈信号，通过非线性比例函数计算出前轮转向角，以减小横向跟踪误差并提高车辆的横向跟踪性能。
遗传算法（GeneticAlgorithm）是模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传学机理的生物进化过程的计算模型，通过模拟自然进化过程搜索最优解。遗传算法是从代表问题可能潜在的解集的一个种群（population）开始的，初代种群产生之后，按照适者生存和优胜劣汰的原理，逐代（generation）演化产生出越来越好的近似解，在每一代，根据问题域中个体的适应度（fitness）大小选择个体，并借助于自然遗传学的遗传算子（genetic operators）进行组合交叉（crossover）和变异（mutation），产生出代表新的解集的种群。这个过程将导致种群像自然进化一样的后生代种群比前代更加适应于环境，末代种群中的最优个体经过解码（decoding），可以作为问题近似最优解。
AlexNet在我之前的博客中已经做过详解，详情见：https://blog.csdn.net/muye_IT/article/details/123602605?spm=1001.2014.3001
Pure Pursuit是一种几何跟踪控制算法，也被称为纯跟踪控制算法。他的思想就是基于当前车辆的后轮中心的位置，在参考路径上寻找一个预瞄点，假设车辆可按照一定转弯半径下行驶到该目标点，然后根据车辆当前位置到预瞄点距离、转弯半径和预瞄点与车头朝向夹角的几何关系来计算车辆的前轮转角，进而得到车辆的横向输入
这学期修了一门机器视觉的选修课，课设要是弄一个花卉识别的神经网络，所以我网上找了开源代码进行了修改，最后成功跑起来，结果只有一个准确率（94%）
VGG网络是在2014年由牛津大学著名研究组VGG (Visual Geometry Group) 提出。
机器学习需要使用python实现相应的算法，因此学习了Matplotlib中的画图。
车辆动力学模型是描述汽车运动规律的微分方程，一般用于分析汽车的平顺性和操纵稳定性。二自由度的车辆动力学模型基于单车模型假设，只考虑轮胎侧偏特性，其应用前提是
导师的课题需要用到图片分类；入门萌新啥也不会，只需要实现这个功能，给出初步效果，不需要花太多时间了解内部逻辑。经过一周的摸索，建好环境、pytorch，终于找到整套的代码和数据集，实现了一个小小的分类。记录一下使用方法，避免后续使用时遗忘。感谢各位大佬的开源代码和注释！
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