自创数据集,用TensorFlow预测股票教程 !(附代码)

自创数据集,用TensorFlow预测股票教程 !(附代码)
STATWORX 团队近日从 Google Finance API 中精选出了 S&P 500 数据,该数据集包含 S&P 500 的指数和股价信息。有了这些数据,他们就希望能利用深度学习模型和 500 支成分股价预测 S&P 500 指数。STATWORX 团队的数据集十分新颖,但只是利用四个隐藏层的全连接网络实现预测,读者也可以下载该数据尝试更加优秀的循环神经网络。 本文非常适合初学者了解如何使用 TensorFlow 构建基本的神经网络,它全面...

较新的168门计算机编程科学免费公开课大集合

较新的168门计算机编程科学免费公开课大集合
实践机器学习 Coursera 约翰.霍普金斯大学 23个评论| 2017年9月4日 101 Software Security 软件安全 Coursera马里兰大学学院市分校 22个评论| 2017年9月18日 102 Programming Languages, Part A 编程语言, 第一部分 Coursera华盛顿大学 21个评论| 2017年9月18日 103 Cloud Computing Concepts, Part 1 云计算概念, 第一部分 Coursera伊利诺伊大学厄巴纳-尚佩恩分校 20个评论| 2017年9月11日 104 Learnin...

Python数据分析入门指南(附资源)

Python数据分析入门指南(附资源)
有一个朋友最近问到这个问题,我觉得把它公开出来对其他人也会有帮助。这是给完全不了解Python而想找到从零到一的最简单的路径的人的建议: 1. 在这里(https://www.continuum.io/downloads)下载适用于你的操作系统的Python 3.X的Anaconda发行版本。这个预先捆绑的发行版会帮助你避开很多跟安装相关的头疼问题。有很多重要的数据分析包都会被预先安装好。 2. 等你安装好之后,测试一下,确认默认的Python...

TensorFlow入门基础知识

TensorFlow入门基础知识
1. 前言 深度学习算法的成功使人工智能的研究和应用取得了突破性进展,并极大地改变了我们的生活。越来越多的开发人员都在学习深度学习方面的开发技术。Google推出的TensorFlow是目前最为流行的开源深度学习框架,在图形分类、音频处理、推荐系统和自然语言处理等场景下都有丰富的应用。尽管功能强大,该框架学习门槛并不高,只要掌握Python安装和使用,并对机器学习和神经网络方面的知识有所了解就可以上...

什么是深度学习?(附学习资源)

什么是深度学习?(附学习资源)
前言 深度学习(deep learning)的概念最早可以追溯到1940-1960年间的控制论(cybernetics),之后在1980-1990年间发展为连接主义(connectionism),第三次发展浪潮便是2006年由人工神经网络(Artificial neural network)扩展开来并发展成为今天十分火热的深度学习(Figure 2)。实际上,深度学习的兴起和发展是非常自然的,人们在应用经典的机器学习方法时,需要对具体的问题或者数据相当地了解并从中...

什么是迁移学习?(附学习工具包)

什么是迁移学习?(附学习工具包)
1. 前言 迁移学习(Transfer Learning,TL)对于人类来说,就是掌握举一反三的学习能力。比如我们学会骑自行车后,学骑摩托车就很简单了;在学会打羽毛球之后,再学打网球也就没那么难了。对于计算机而言,所谓迁移学习,就是能让现有的模型算法稍加调整即可应用于一个新的领域和功能的一项技术。 不久前,香港科技大学的杨强教授在机器之心GMIS大会中回顾AlphaGo和柯洁的围棋大战时曾说,AlphaGo 看上去像...

可能是史上最全机器学习和Python速查表(附下载链接)

可能是史上最全机器学习和Python速查表(附下载链接)
机器学习有很多方面。 当我开始刷新这个主题时,我遇到了各种“速查表”,这里仅列出了需要知道的给定主题的所有要点。 最后,我收集了与机器学习相关的速查表。有些我经常参考,并且认为其他人也可能从中受益。因此, 这篇文章把我从网上发现的很好的27个速查表分享出来,以供大家参考。 后台回复关键词“速查表”下载27个速查表。 机器学习(Machine Learning) 有不少有用的流程图和机器学习算法表。 这里只...

什么是大数据处理框架?

什么是大数据处理框架?
说起大数据处理,一切都起源于Google公司的经典论文:《MapReduce:Simplied Data Processing on Large Clusters》。在当时(2000年左右),由于网页数量急剧增加,Google公司内部平时要编写很多的程序来处理大量的原始数据:爬虫爬到的网页、网页请求日志;计算各种类型的派生数据:倒排索引、网页的各种图结构等等。这些计算在概念上很容易理解,但由于输入数据量很大,单机难以处理。所以需要利用分...

如何让机器学习?5分钟弄懂四种AI学习方法(附学习资源)

如何让机器学习?5分钟弄懂四种AI学习方法(附学习资源)
想学点人工智能,却被一大堆名词吓坏? 想看点直白的说人话的简单介绍,却被各种绕来绕去的语言弄昏头? 没关系,本文就试图以最简单的语言,给你普及一下我们通常所说的人工智能的四种方法,并通过有趣的例子,帮你建立一些直观的感受,而且很容易读懂,是一篇机器学习入门的不可多得的好文章。 同时,本文还包括相关的很多文章和论文,是个很不错的资源包。请在后台回复关键词“清华大数据”,获得本文涉...

机器学习算法优缺点比较与分析

机器学习算法优缺点比较与分析
本文的目的,是务实、简洁地盘点一番当前机器学习算法。尽管人们已做过不少盘点,但始终未能给出每一种算法的真正优缺点。在这里,我们依据实际使用中的经验,将对此详加讨论。 归类机器学习算法,一向都非常棘手,常见的分类标准是这样的:生成/判别、参数/非参数、监督/非监督,等等。 举例来说,Scikit-Learn 对算法的分类是根据它们的学习机制,由此所产生的类别如下: 广义线性模型 支持向量机 最近邻...

机器学习初学者如何选择合适学习算法(附算法速查表)

机器学习初学者如何选择合适学习算法(附算法速查表)
本文主要的目标读者是机器学习爱好者或数据科学的初学者,以及对学习和应用机器学习算法解决实际问题抱有浓厚兴趣的读者。面对大量的机器学习算法,初学者通常会问自己一个典型的问题:「我该使用哪一种算法?」有很多因素会影响这一问题的答案,比如: 数据的大小、质量及性质 可用计算时间 任务的急迫性 数据的使用用途 在没有测试过不同算法之前,即使是经验丰富的数据科学家和机器学习算法开发者也都...

如何使用Tensorflow检查处理自然语言拼写错误?(附实例教程&源代码)

如何使用Tensorflow检查处理自然语言拼写错误?(附实例教程&源代码)
机器学习的一个最重要的问题就是,我们需要干净的数据。自然语言处理项目存在着一个问题——使用人类书写的文本。而不幸的是,我们并不擅长写作。想象一下,如果在Reddit上的有关帖子和评论的数据集中存在着许多拼写错误,这对于机器来说,是不是有些不好处理呢? 因此,制作一个拼写检查器将会是一个非常有价值的项目,这将有助于缓解这些问题。 我们即将用于此项目的模型与我在文章“亚马逊评论中的文本汇总...

研究了数千个在线课程,整理了一份数据科学入门课清单

研究了数千个在线课程,整理了一份数据科学入门课清单
转载文章 如果你不确定数据科学课程入门涵盖什么,这篇文章将向你介绍。 为了制作这份指南,我花了10多个小时设法识别了截至于2017年1月所有的数据科学的线上入门课程,从它们的大纲和评价中提取关键信息,并为它们编制评级。除了开源的Class Central 社区和它数以千计的课程评分及评论的数据库,我没有借助其他任何帮助。 Class Central的主页 自2011年以来,Class Central的创始人Dhawal Shah无疑比世...

机器学习、数据科学、人工智能、深度学习和统计学之间的区别与关系

机器学习、数据科学、人工智能、深度学习和统计学之间的区别与关系
在这篇文章中,数据科学家与分析师 Vincent Granville 明晰了数据科学家所具有的不同角色,以及数据科学与机器学习、深度学习、人工智能、统计学、物联网、运筹学和应用数学等相关领域的比较和重叠。Granville 介绍说,由于数据科学是一个范围很广的学科,所以他首先介绍了在业务环境中可能会遇到的数据科学家的类型,你甚至可能会发现你自己原来也是某种数据科学家。和其它任何科学学科一样,数据科学也可...

Kaggle CTO写的一份详细的机器学习入门指南

Kaggle CTO写的一份详细的机器学习入门指南
作为全球最大数据科学和机器学习竞赛平台Kaggle的联合创始人&CTO,他在Quora上参加了一场AMA,还参加了一场机器学习会议。AMA是ask me anything的首字母缩写,美国reddit、Quora等社区经常邀请名人参加这种在线问答活动,比如说盖茨就每年都会在reddit上搞AMA。 AMA中得票最高的答案是“研究机器学习和人工智能最好的资源是什么?”Hamner在答案中把机器学习的入门过程分成8步,写了一份详细的指南。要点编译...

如何从零开始掌握Python和机器学习

如何从零开始掌握Python和机器学习
「开始」往往是最难的,尤其是当选择太多的时候,一个人往往很难下定决定做出选择。本教程的目的是帮助几乎没有 Python 机器学习背景的新手成长为知识渊博的实践者,而且这个过程中仅需要使用免费的材料和资源即可。这个大纲的主要目标是带你了解那些数量繁多的可用资源。毫无疑问,资源确实有很多,但哪些才是最好的呢?哪些是互补的呢?以怎样的顺序学习这些资源才是最合适的呢? 首先,我假设你并不是以...

怎么使用Python快速构建深度学习应用?

怎么使用Python快速构建深度学习应用?
深度学习是近来数据科学中研究和讨论最多的话题。得益于深度学习的发展,数据科学在近期得到了重大突破,深度学习也因此得到了很多关注。据预测,在不久的将来,更多的深度学习应用程序会影响人们的生活。实际上,我认为这种影响已经开始了。 如果你站在圈外的角度,深度学习可能看起来让人望而生畏。 像TensorFlow,Keras,基于GPU的计算等专业术语可能会吓到你。 但是,悄悄告诉你 – 深度学习并不难! 紧...
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