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股票分析,利用线性回归实时预测股价,只需要提供股票代码即可爬取相应股票数据并建模

这里参考了别人的代码,并引用了tushare模块中定义的接口自动获取了依据 股票代码来获取数据使用的话只需要修改对应的股票代码即可此篇文章提供了1.一个简单通过接口爬取csv数据的方法2.一个处理csv数据的简单方法3.依据数据进行特征提取建立简单的股价预测模型

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#python#机器学习#深度学习
没人说透的 Agent 架构真相:Hook 的尽头就是 Harness

在AI Agent领域,**Hook是Harness的直接技术前身**。当Agent系统中用于扩展能力、控制流程的单点Hook数量、复杂度和协同性达到临界阈值时,会不可避免地演变为专门的Harness编排系统。

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没人说透的 Agent 架构真相:Hook 的尽头就是 Harness

在AI Agent领域,**Hook是Harness的直接技术前身**。当Agent系统中用于扩展能力、控制流程的单点Hook数量、复杂度和协同性达到临界阈值时,会不可避免地演变为专门的Harness编排系统。

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git clone拉取GitHub项目失败/太慢的解决方法 and bug解决: The TLS connection was non-properly terminated

git clone拉取GitHub项目失败/太慢的解决方法andbug解决: The TLS connection was non-properly terminated

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#github
建立一颗最优的决策树 -如何调参,根据决策树进行数据分析

此篇文章主要介绍了如何获得一颗最优的决策树关键思想:要构建一棵完美的树,你需要在信息量最大的特征处拆分树,从而得到最纯的子节点criterion=‘gini’:基尼不纯度是一种误分类的度量,目标是最小化误分类的概率。数据的完美拆分(每个子组包含一个目标标签的数据点)产生的基尼系数为0。我们可以度量树的每种可能拆分的基尼系数,然后选择基尼不纯度最低的那个。它常用于分类和回归树.criterion=‘

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#python#机器学习#深度学习
深度学习主干网络-VGG16论文网络实现,参数介绍,数据处理,单通道,多通道数据,最大池化可视化。带源码。

深度学习主干网络-VGG16论文网络实现,参数介绍,数据处理,单通道,多通道数据,最大池化可视化。带源码。

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#网络#深度学习#神经网络
深度学习主干网络-VGG16论文网络实现,参数介绍,数据处理,单通道,多通道数据,最大池化可视化。带源码。

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#网络#深度学习#神经网络
建立一颗最优的决策树 -如何调参,根据决策树进行数据分析

此篇文章主要介绍了如何获得一颗最优的决策树关键思想:要构建一棵完美的树,你需要在信息量最大的特征处拆分树,从而得到最纯的子节点criterion=‘gini’:基尼不纯度是一种误分类的度量,目标是最小化误分类的概率。数据的完美拆分(每个子组包含一个目标标签的数据点)产生的基尼系数为0。我们可以度量树的每种可能拆分的基尼系数,然后选择基尼不纯度最低的那个。它常用于分类和回归树.criterion=‘

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#python#机器学习#深度学习
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