学一门知识，充实自我 掌握一项工具，让生活更美好~今天flare老师教大家AI选股，轻松搭建一个年化收益40%的机器学习选股策略—by flare zhao,转载请注明出处，原创不易，谢谢支持话不多说，先看策略的最终表现：2017年12月到2019年12月期间为了让大家有个更直观的感受，我们来看看K线图及策略的净值曲线：接下来，我们再来看看策略的具体交易情况：考虑到文章篇幅限制，...

专家系统是人工智能领域的重要研究领域之一。事实上，专家系统代表了人工智能能力的最成功的证明，它们是人工智能领域工作的第一个真正的商业应用。专家系统是模拟人类专家的思维过程来解决特定领域复杂决策问题的计算机程序。专家系统是人工智能领域的重要研究领域之一。事实上，专家系统代表了人工智能能力的最成功的证明，它们是人工智能领域工作的第一个真正的商业应用。专家系统是模拟人类专家的思维过程来解决特定领域复杂决

什么是专家系统？专家系统被定义为一种交互式可靠的基于计算机的决策系统，它使用事实和启发式方法来解决复杂的决策问题。它被认为是人类智慧和专业知识的最高水平。它是一个计算机应用程序，可以解决特定域中最复杂的问题。专家系统可以解决通常需要人类专家的许多问题。它基于从专家那里获得的知识。它还能够表达和推理某些知识领域。专家系统是当今人工智能，深度学习和机器学习系统的前身。专家系统的例子以下是专家系统的示例

Before going to the coding part, we must be knowing that why is there a need tosplita single data into 2 subsets i.e. training data and test data.在进行编码之前，我们必须知道为什么需要将单个数据分为2个子集，即训练数据和测试数据。So, at first

在使用机器学习算法过程中，针对不同的问题需要不用的模型评估标准，这里统一汇总。主要以两大类分类与回归分别阐述。一、分类问题1、混淆矩阵混淆矩阵是监督学习中的一种可视化工具，主要用于比较分类结果和实例的真实信息。矩阵中的每一行代表实例的预测类别，每一列代表实例的真实类别。　　　　　　真正(True Positive , TP)：被模型预测为正的正样本。假正(False Positive , FP)：

在mlp中，新神经元的输出可以理解为，前面很多个神经元信号经过激活函数处理后的结果。这个激活函数是可以调的，二分类任务，最后的激活函数使用sigmoid很适用，类似于逻辑回归。但如果是多分类，而且结果是多类别中的某一个（比如结果是4类中的一类，我们可以理解为这四个类别发生的概率之和为1），那我们可以使用softmax，通过这个激活函数运算，输出为每个类别可能的概率，最大的概率那个，就是本次预测的类

笔者邀请您，先思考：1 您使用过哪些深度学习框架？2 您用过Keras吗？您用Keras解决什么问题？在本文中，我们将使用Keras构建一个简单的神经网络。我们假设您对机器学习包(如scikit-learn)和其他科学包(如panda和Numpy)有一定的了解。训练一个人工神经网络训练一个人工神经网络包括以下步骤：权值被随机初始化为接近零但不是零的数。将数据集的观察喂给输入层。正向传播(从左到右)

转自：https://blog.csdn.net/hzw19920329/article/details/77200475线性回归作为一种回归分析技术，其分析的因变量属于连续型变量，如果因变量转变为离散型变量，将转换为分类问题。回归分析属于有监督学习问题，本博客将重点回顾标准线性回归知识点，并就线性回归中可能出现的问题进行简单探讨，引出线性回归的两个变种岭回归以及Lasso回归，最后通过sklea

目录现实问题思考：数据分类与聚类K均值聚类核心流程K均值聚类 (KMeans) VS K近邻分类 (KNN)K均值聚类实现图像分割知识巩固Python实战：KMeans实现图像分割拓展学习现实问题思考：数据分类与聚类没有标签的情况下实现聚类的一个思路：给出中心点，根据数据到中心点距离判断类别K均值聚类在样本数据空间中选取K个点作为中心，计算每个样本到各中心的距离，根据距离确定数据类别，是聚类算法中

什么是专家系统？专家系统被定义为一种交互式可靠的基于计算机的决策系统，它使用事实和启发式方法来解决复杂的决策问题。它被认为是人类智慧和专业知识的最高水平。它是一个计算机应用程序，可以解决特定域中最复杂的问题。专家系统可以解决通常需要人类专家的许多问题。它基于从专家那里获得的知识。它还能够表达和推理某些知识领域。专家系统是当今人工智能，深度学习和机器学习系统的前身。专家系统的例子以下是专家系统的示例