@[toc] 1. 什么是優(yōu)化器 pytorch的優(yōu)化器：管理并更新模型中可學(xué)習(xí)參數(shù)的值，使得模型輸出更接近真實標(biāo)簽 基本屬性defaults：優(yōu)化器超參數(shù)state：參數(shù)的...
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Pytorch框架學(xué)習(xí)（11）——優(yōu)化器
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Pytorch框架學(xué)習(xí)（10）——損失函數(shù)
@[toc] 1. 損失函數(shù)概念 損失函數(shù)：衡量模型輸出與真實標(biāo)簽的差異在這里插入圖片描述 損失函數(shù)（Loss Function）： 代價函數(shù)（Cost Function）：...
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python金融數(shù)據(jù)挖掘與分析（七）——基于評級報告的投資決策分析
@[toc] 1. 獲取券商研報網(wǎng)站的表格數(shù)據(jù) 和訊研報網(wǎng)是和訊網(wǎng)旗下專注于披露券商分析師研究報告信息的網(wǎng)站。和訊研報網(wǎng)將延保分為不同的種類，如目標(biāo)漲幅最大股、機(jī)構(gòu)強(qiáng)烈推薦股...
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python金融數(shù)據(jù)挖掘與分析（六）——解析上市公司PDF公告
@[toc]這篇博文主要介紹通過數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)批量下載菊草資訊網(wǎng)的上市公司理財公告PDF文件，并通過PDF文本解析技術(shù)分析獲取到的理財公告PDF文件，從中識別潛在的機(jī)構(gòu)投資者。...
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金融網(wǎng)站數(shù)據(jù)挖掘?qū)崙?zhàn)
@[toc] 1. 新浪財經(jīng)股票實時數(shù)據(jù)挖掘 之前的博文介紹了使用Selenium庫獲取網(wǎng)頁源碼的方式，代碼如下： 獲取網(wǎng)頁源碼之后就需要進(jìn)行數(shù)據(jù)提取工作，需要從網(wǎng)頁源碼中觀...
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pytorch框架學(xué)習(xí)（8）——nn網(wǎng)絡(luò)層
@[toc] 1. 卷積層 1.2 1d/2d/3d卷積 卷積運(yùn)算：卷積核在輸入信號（圖像）上滑動，相應(yīng)位置上進(jìn)行乘加 卷積核：又稱為濾波器，過濾器，可認(rèn)為是某種模式，某種特...
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Selenium庫使用
@[toc]Selenium庫是一個自動化測試工具，能夠驅(qū)動瀏覽器模擬人的操作，如鼠標(biāo)單擊、鍵盤輸入等。通過Selenium庫能夠比較容易地獲取網(wǎng)頁的源代碼，還可以進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)內(nèi)...
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python金融大數(shù)據(jù)挖掘與分析（五）——利用pandas庫導(dǎo)出輿情數(shù)據(jù)
@[toc]利用pandas庫將日期和評分轉(zhuǎn)為二維數(shù)據(jù)表格，并寫入Excel工作簿 1.匯總輿情數(shù)據(jù)評分 獲取一段時間的時間序列這里可以通過pandas庫的date_rang...
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pytorch框架學(xué)習(xí)（7）——模型創(chuàng)建與nn.Module
@[toc] 1. 網(wǎng)絡(luò)模型創(chuàng)建步驟 機(jī)器學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練主要分為以下5個步驟，今天主要學(xué)習(xí)其中的模型部分 模型創(chuàng)建步驟在這里插入圖片描述 模型構(gòu)建兩要素：構(gòu)建子模塊，拼接子模塊...
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python金融大數(shù)據(jù)挖掘與分析（四）——數(shù)據(jù)清洗及數(shù)據(jù)評分系統(tǒng)
@[toc]從網(wǎng)絡(luò)上獲取數(shù)據(jù)之后需要對數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗優(yōu)化，如去重、統(tǒng)一日期格式等等操作，今天主要記錄和學(xué)習(xí)一下數(shù)據(jù)清洗優(yōu)化的常規(guī)手段及數(shù)據(jù)亂碼問題的處理 1. 數(shù)據(jù)去重及清洗優(yōu)...
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python金融大數(shù)據(jù)挖掘與分析（三）——Python與MySQL數(shù)據(jù)庫交互
@[toc] 1. MySQL與python庫準(zhǔn)備 這里推薦使用一款A(yù)pache Web服務(wù)器、PHP解釋器以及MySQL數(shù)據(jù)庫的整合軟件包——WampServer，其會自動...
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python金融大數(shù)據(jù)挖掘與分析——新聞數(shù)據(jù)挖掘
@[toc] 1. 提取百度新聞標(biāo)題、網(wǎng)址、日期及來源 1.1 獲取網(wǎng)頁源代碼 我們通過如下代碼可以獲取網(wǎng)頁源代碼，示例中代碼是獲取在百度新聞中搜索阿里巴巴的網(wǎng)頁源代碼。 因...
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Pytorch框架學(xué)習(xí)（6）——transforms與normalize
圖像預(yù)處理Transforms與normalize @[toc] 1. transforms運(yùn)行機(jī)制 torchvision工具包中包含三個主要模塊，今天主要學(xué)習(xí)transf...
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Pytorch框架學(xué)習(xí)（5）——DataLoder與Dataset
Dataloder與DataSet @[toc] 1. 人民幣二分類 今天主要分享機(jī)器學(xué)習(xí)訓(xùn)練過程的數(shù)據(jù)處理過程。 數(shù)據(jù)：數(shù)據(jù)收集：Img，Label數(shù)據(jù)劃分：訓(xùn)練集，驗證集...
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Pytorch框架學(xué)習(xí)（4）——autograd與邏輯回歸
autograd與邏輯回歸 1. torch.autograd自動求導(dǎo)系統(tǒng) torch.autograd.backward 功能：自動求取梯度tensors：用于求導(dǎo)的張量，...
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Pytorch框架學(xué)習(xí)（3）——計算圖與動態(tài)圖機(jī)制
計算圖與動態(tài)圖機(jī)制 1. 計算圖 計算圖是用來描述運(yùn)算的有向無環(huán)圖 計算圖有兩個主要元素：結(jié)點（Node）和邊（Edge） 結(jié)點表示數(shù)據(jù)，如向量，矩陣，張量。邊表示運(yùn)算，如加...
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Pytorch框架學(xué)習(xí)（2）——張量操作與線性回歸
張量操作與線性回歸 1. 張量的操作：拼接、切分、索引和變換 1.1 張量的拼接與切分 torch.cat() 功能：將張量按維度dim進(jìn)行拼接（不會擴(kuò)充張量的維度）tens...
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深度之眼Pytorch框架訓(xùn)練營第三期（1）——張量簡介與創(chuàng)建
張量簡介與創(chuàng)建 1. 張量的概念 張量是一個多維數(shù)組，它是標(biāo)量、向量、矩陣的高維擴(kuò)展。 1.1 Tensor 與 Variable Variable是torch.autogr...
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知識圖譜學(xué)習(xí)筆記（九）——知識圖譜的存儲與檢索
知識圖譜的存儲與檢索 1. 概述 知識圖譜中的知識表示：知識圖譜中的知識是通過RDF的結(jié)構(gòu)進(jìn)行表示的，其基本構(gòu)成單元是事實，每個事實被表示為一個形如 (<主體， 謂詞， 客體...
