有监督学习 vs 无监督学习 迭代和评估 偏差方差权衡 结合有监督学习和无监督学习(半监督学习)…
前提: 统计学习(统计分析)和机器学习之间的区别 金融公司采用机器学习技术及招募相关人才 了解不同类型的机器学习 有监督学习 vs 无监督学习 迭代和评估 偏差方差权衡 结合有监督学习和无监督学习(半监督学习) 了解机器学习语言和工具集 开源 vs 专有系统和软件 Python vs R vs Matlab 库和框架 了解神经网络 了解金融基本概念 了解股票交易 了解时间序列数据 了解金融分析 金融领域机器学习案例研究 信号生成和测试 特征工程 人工智能算法交易 数量贸易预测 针对资产组合管理的…
前提: 统计学习(统计分析)和机器学习之间的区别 金融公司采用机器学习技术及招募相关人才要求 第一个问题:  机器学习和统计学都是数据科学的一部分.机器学习中的学习一词表示算法依赖于一些数据(被用作训练集),来调整模型或算法的参数.这包含了许多的技术,比如回归.朴素贝叶斯或监督聚类.但不是所有的技术都适合机器学习.例如有一种统计和数据科学技术就不适合——无监督聚类,该技术是在没有任何先验知识或训练集的情况下检测 cluster 和 cluster 结构,从而帮助分类算法.这种情况需要人来标记 c…
HTML 是用来描述网页的一套标记标签,是我们在web前端开发中的基础.下面PHP程序员雷雪松主要结合自己的经验给大家分享下HTML的基础知识,以及在自学过程中一些比较常用的和重要的HTML知识点. 基本标签创建一个HTML文档 <html></html>设置文档标题以及其他不在WEB网页上显示的信息 <head></head>将文档的题目放在标题栏中 <title></title>设置文档的可见部分 <body><…
原文:NeurIPS 2018 | 腾讯AI Lab详解3大热点:模型压缩.机器学习及最优化算法 导读 AI领域顶会NeurIPS正在加拿大蒙特利尔举办.本文针对实验室关注的几个研究热点,模型压缩.自动机器学习.机器学习与最优化算法,选取23篇会议上入选的重点论文进行分析解读,与大家分享.Enjoy! NeurIPS (Conference on Neural Information Processing Systems,神经信息处理系统进展大会)与ICML并称为神经计算和机器学习领域两大顶级学…
以下为自学笔记. 一.Array类型 创建数组的基本方式有两种: 1.1第一种是使用Array构造函数(可省略new操作符). 1.2第二种是使用数组字面量表示法. 二.数组的访问 2.1访问方法 在读取和设置数组的值时,要用方括号并提供相应值的基于0的数字索引: 2.2length属性 数组的项数保存在length属性中,这个属性始终返回0或者更大的值. 数组length属性不是只读的,通过设置这个属性,可以从数组的末尾移除项或者向数组中添加新项.看下面的例子: 三.转换方法  valueOf…
定义表 Hashtable tblNames = new Hashtable(); 添加key,value键值对 tblNames.Add("A","a"); 判断是否包含指定键 tblNames.Contains("E") 移除指定键 tblNames.Remove("C"); 移除所有元素 tblNames.Clear(); 遍历 for(KeyValuePair de in tblNames) //tblNames为一个…
Oracle的Package的作用 简化应用设计.提高应用性能.实现信息隐藏.子程序重载. 1.Oracle的Package除 了把存储过程放到一堆儿以外还有没有其他的作用(好处)? 你不觉得把存储过程分门别类是很重要的么,而且不同的package的存储过程可以重 名. 用package不仅能把存储过程分门别类,而且在package里可以定义公共的变量/类型,既方便了编程,又减少了服务器的编译开销. 2.如何把现有的存储过程加入到Package中? copy and pasty,不过调用的时候要…
深入理解计算机系统(原书第2版) 作者:Randal E.Bryant:1981年在麻省理工学院获计算机科学博士学位,现任美国卡内基·梅隆大学计算机学院院长 内容: 深入浅出地介绍了处理器.编译器.操作系统和网络环境,是这一领域的权威之作.  豆瓣评价非常非常高. 深入理解C#(中文第三版) 作者:作者Jon Skeet    是C#领域不可多得的经典著作. 操作系统概念(中文)PDF(清晰)   作者:西尔伯查茨 CLR.via.C_#(第3版) 作者:Jeffrey Richter是一位在全…
第一部分:从RNN到LSTM 1.什么是RNN RNN全称循环神经网络(Recurrent Neural Networks),是用来处理序列数据的.在传统的神经网络模型中,从输入层到隐含层再到输出层,层与层之间是全连接的,每层之间的节点是无连接的.但是这种普通的神经网络对于很多关于时间序列的问题却无能无力.例如,你要预测句子的下一个单词是什么,一般需要用到前面的单词,因为一个句子中前后单词并不是独立的.RNN之所以称为循环神经网路,即一个序列当前的输出与前面的输出也有关.具体的表现形式为网络会对…