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机器学习基础概念(二):希腊字母与数学符号

希腊字母约定常用的意义Α α alpha a:lf 阿尔法 角度;系数Β β beta bet 贝塔 磁通系数;角度;系数Γ γ gamma ga:m 伽马 电导系数(小写)Δ δ delta delt 德尔塔 变动;密度;屈光度Ε ε epsilon ep`silon 伊普西龙 对数之基数Ζ ζ zeta zat 截塔 系数;方位角;阻抗;相对粘度;原子序数Η η eta eit 艾塔 磁滞系数

机器学习基础知识(一):机器学习三大流派

行为主义派(Actionism)行为主义又称为进化主义或控制论学派,是一种基于“感知——行动”的行为智能模拟方法,行为主义最早来源于20世纪的一个心理学流派,认为行为是有机体用以适应环境变化的各种身体反应的组合,它的理论目标在预见和控制行为。其侧重核心在于控制论,认为人工智能源于控制论。控制论思想早在20世纪40~50年代就成为时代思潮的重要部分,影响了早期的人工智能工作者。维纳(Wiener)和

#人工智能#机器学习
Windows下 VS2019 ffmpeg开发环境配置

所需文件准备创建目录如下bin 存放 ffmpeg的.dll文件,以及源码的生成可执行文件和调试所需要的.pdb文件include 存放 ffmpeg的头文件lib 存放 ffmpeg的.lib文件src 存放本地工程源码tools 存放ffmpeg的源码将上根据一篇博客中已经编译好的ffmpeg工程下载到本地,进行如下操作:将工程中ffmpeg/install/bin目录中的.dll文件复制拷贝

#c++
量化投资 投资与量化投资

但这种直接自下而上的投资方法,需要对行业发展等有较深的理解,知道具体行业的规模及市场蛋糕未来会有多大,行业有啥特点,竞争格局会如何演变,公司自身的核心竞争力和护城河怎样,业务、产品、盈利、品牌等如何,甚至还要剖析公司的各种财务数据,透过数据看到真实的公司样貌,并看到未来几年后的样子。量化投资其实就是定量投资,是通过数量化和计算机程序化的方式来进行买卖的,通过分析一定的数据,在合理逻辑的支撑下,运用

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#学习#python#量化交易
量化投资 投资学基础

投资学(Investments)是研究投资行为及均衡定价的科学,又分为微观金融学(finance) 和宏观金融学(macro-finance) 以及交叉学科。微观金融学包括公司金融、投资学、证券市场微观结构。宏观金融学包括货币银行学、国际收支理论、金融体系稳定性研究、微观金融学的自然延伸。交叉学科又包含Financial Engineering和Law and Finance。

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#量化交易#金融#python +1
机器学习基础概念(三):归纳与演绎

引言子曰:“举一隅,不以三隅返,则不复也”可是为什么可以从“一隅”得到“三隅”,而我们又该如何从“一隅”得到“三隅”呢?这就需要追溯到人认识世界的方式上,此处不展开讨论,总结这上亿年的生命演化流程,人类进化出丰富感觉器官感知世界,强壮的大脑处理感受到的信息,最后对相应的信息做出反馈。最初级的反馈是本能的,如膝跳反射,如瞳孔缩放这是不需要后天学习的,是大脑神经系统与生俱来的,是人类的本能;而一些高级

#机器学习
OpenCV学习 基础图像操作(十三):像素重映射

基础概念像素重映射映射的数学概念定义:映射,或者射影,在数学及相关的领域还用于定义函数。函数是从非空数集到非空数集的映射,而且只能是一对一映射或多对一映射。映射的成立条件简单的表述就是:1.定义域的遍历性:X中的每个元素x在映射的值域中都有对应对象2.对应的唯一性:定义域中的一个元素只能与映射值域中的一个元素对应定义域也称为原象集,值域也称为象集。图中A到B的为映射,B到A为逆映射。像素映射简单说

#计算机视觉#opencv
机器学习基础概念(三):归纳与演绎

引言子曰:“举一隅,不以三隅返,则不复也”可是为什么可以从“一隅”得到“三隅”,而我们又该如何从“一隅”得到“三隅”呢?这就需要追溯到人认识世界的方式上,此处不展开讨论,总结这上亿年的生命演化流程,人类进化出丰富感觉器官感知世界,强壮的大脑处理感受到的信息,最后对相应的信息做出反馈。最初级的反馈是本能的,如膝跳反射,如瞳孔缩放这是不需要后天学习的,是大脑神经系统与生俱来的,是人类的本能;而一些高级

#机器学习
半监督图机器学习算法

五种半监督图机器学习算法简介

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模式识别:第一章 概论

模式识别:通过对模式的认识和区分来认识对象,并能够对对象进辨别和分类。

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到底了