一、介紹 一般形式 指數(shù)族分布有：高斯分布、伯努利分布、二項分布、泊松分布、beta分布、Dirichlet分布、gamma分布等。 指數(shù)族分布的一般形式： 其中：①：參數(shù)向...
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指數(shù)族分布|機器學習推導系列（九）
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深入淺出--梯度下降法及其實現(xiàn)梯度下降的場景假設(shè)梯度梯度下降算法的數(shù)學解釋梯度下降算法的實例梯度下降算法的實現(xiàn)Further reading 本文將從一個下山的場景開始，先提出梯度下降算法的基本思想，進而...
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K鄰近法（K-nearest neighbor, k-NN）（一）算法思想： 自然語言描述：給定一個訓練數(shù)據(jù)集，對新的輸入實例，在訓練數(shù)據(jù)集上找到與該實例最鄰近的k個實例，這k個實例的多數(shù)屬于哪個類，就將輸入劃分為該類。 形式...
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【手把手教你】使用Python玩轉(zhuǎn)金融時間序列模型
01 引言 上一篇推文【Python量化基礎(chǔ)】時間序列的自相關(guān)性與平穩(wěn)性著重介紹了時間序列的一些基礎(chǔ)概念，包括自相關(guān)性、偏自相關(guān)性、白噪聲和平穩(wěn)性，以及Python的簡單實現(xiàn)...
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【火爐煉AI】機器學習045-對股票數(shù)據(jù)進行隱馬爾科夫建模
【火爐煉AI】機器學習045-對股票數(shù)據(jù)進行隱馬爾科夫建模 (本文所使用的Python庫和版本號: Python 3.6, Numpy 1.14, scikit-learn ...
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07 隱馬爾可夫模型 - 案例三 - 股票數(shù)據(jù)維度信息提取06 隱馬爾可夫模型 - 案例二 - GMHMM應(yīng)用 股票數(shù)據(jù)維度信息提取案例 - 數(shù)據(jù)格式 常規(guī)操作 1、 加載數(shù)據(jù) 0日期 1開盤 2最高 3最低 4收盤 5成...
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最通俗易懂的解說viterbi維特比算法！這篇回答你絕對看得懂！如下圖，假如你從S和E之間找一條最短的路徑，除了遍歷完所有路徑，還有什么更好的方法？ 答案：viterbi (維特比)算法。 過程非常簡單： 為了找出S...
