https://cloud.tencent.com/developer/article/1469568 本篇推文将分三个部分由浅到深，为大家介绍算法交易系统架构的细节： 算法交易系统概述 算法交易系统要求（重点） 算法交易系统架构（超重点） 第一部分：算法交易系统概述 算法交易是使用计算机算法自动做 ...
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2019-12-11 12:45:30
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感知机 一、感知机模型 定义（感知机） ：假设输入空间（特征空间）是 $\chi \subseteq\R^n$ ,输出空间是 $Y=\{+1, 1\}$ .输入$x\in\chi$ 表示实例的特征向量，对应于输入空间（特征空间）的点；输出$y\in Y$表示实例的类别，由输入空间到输出空间的的如下函 ...
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2019-11-25 23:18:21
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这一篇我们将开始使用scikit learn的API来实现模型并进行训练，这个包大大方便了我们的学习过程，其中包含了对常用算法的实现，并进行高度优化，以及含有数据预处理、调参和模型评估的很多方法。 我们来看一个之前看过的实例，不过这次我们使用sklearn来训练一个感知器模型，数据集还是Iris，使 ...
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2019-11-14 20:01:52
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上篇博客我们说了感知器，这篇博客主要记录自适应线性神经元的实现算法及一些其他的训练细节，自适应线性神经元（简称为Adaline）由Bernard Widrow和他的博士生Tedd Hoff提出，对感知器算法进行了改进。 当然Adaline对输入向量x的处理和感知器是一样的，都是使用一个权重向量w与x ...
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2019-11-13 00:26:58
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最近在看机器学习相关的书籍，顺便把每天阅读的部分写出来和大家分享，共同学习探讨一起进步！作为机器学习的第一篇博客，我准备从感知器开始，之后会慢慢更新其他内容。 在实现感知器算法前，我们需要先了解一下神经元（neuron）的工作原理，神经元有很多树突和一个轴突，树突（Dendrites）可以从其他神经 ...
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2019-11-12 11:16:16
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最近在看机器学习相关的书籍，顺便把每天阅读的部分写出来和大家分享，共同学习探讨一起进步！作为机器学习的第一篇博客，我准备从感知器开始，之后会慢慢更新其他内容。 在实现感知器算法前，我们需要先了解一下神经元（neuron）的工作原理，神经元有很多树突和一个轴突，树突（Dendrites）可以从其他神经 ...
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2019-11-12 00:31:39
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全连接神经网络：也叫多层感知器模型 BP不是神经网络，是训练神经网络的一种方法。 人脑大约800亿个神经元组成，这些神经元由突触与其他神经元相互连接，交换电信号和化学信号，大脑通过神经元之间的协作完成各种功能。神经元之间的连接关系是通过进化、生长发育和后天刺激形成的。 人工神经网络： 受动物神经系统 ...
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2019-10-05 18:44:57
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相对于自适应神经网络、感知器，softmax巧妙低使用简单的方法来实现多分类问题。 功能上，完成从N维向量到M维向量的映射 输出的结果范围是[0, 1]，对于一个sample的结果所有输出总和等于1 输出结果，可以隐含地表达该类别的概率 softmax的损失函数是采用了多分类问题中常见的交叉熵，注意 ...
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2019-09-29 19:53:57
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自适应线性神经网络Adaptive linear network， 是神经网络的入门级别网络。 相对于感知器， 实现上，采用随机梯度下降，由于更新的随机性，运行多次结果是不同的。 ...
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2019-09-15 00:47:24
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提出问题 一个网友的博客，记录他在一次面试时，碰到面试官要求他在白板上用TensorFlow写一个简单的网络实现异或（XOR）功能。这个本身并不难，单层感知器不能解决异或问题是学习神经网络中的一个常识，而简单的两层神经网络却能将其轻易解决。但这个问题的难处在于，我们接触TensorFlow通常直接拿 ...
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2019-09-13 13:39:00
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