使用FeatureStore Python SDK搭建推荐系统
本文主要介绍使用FeatureStore Python SDK完成特征平台在推荐场景中全流程的创建以及上线的过程。
【手写数字识别】Python+深度学习+机器学习+人工智能+TensorFlow+算法模型
一、介绍 手写数字识别系统，使用Python作为主要开发语言，基于深度学习TensorFlow框架，搭建卷积神经网络算法。并通过对数据集进行训练，最后得到一个识别精度较高的模型。并基于Flask框架，开发网页端操作平台，实现用户上传一张图片识别其名称。 二、系统效果图片展示 三、演示视频 and 完整代码 and 远程安装 地址：https://www.yuque.com/ziwu/yyg...
基于python 机器学习算法的二手房房价可视化和预测系统
介绍 python+flask 预测 pandas+numpy+sklearn 软件架构 爬虫： request+bs4 数据存储： MySQL、csv 数据处理分析：Pandas、Numpy 机器学习： Sklearn Web： Flask 1、爬虫模块： 打开 数据爬取文件夹 Gatedata.py文件是爬取链家网房屋交易数据的代 2、数据处理模块： 采用的本人爬取下来...
Python机器学习10大经典算法的讲解和示例
为了展示10个经典的机器学习算法的最简例子，我将为每个算法编写一个小的示例代码。这些算法将包括线性回归、逻辑回归、K-最近邻（KNN）、支持向量机（SVM）、决策树、随机森林、朴素贝叶斯、K-均值聚类、主成分分析（PCA）、和梯度提升（Gradient Boosting）。我将使用常见的机器学习库，如 scikit-learn，numpy 和 pandas 来实现这些算法。 让...
Python 机器学习算法交易实用指南（一）（5）
Python 机器学习算法交易实用指南（一）（4）https://developer.aliyun.com/article/1523719 数据的质量 数据集的质量是另一个重要的标准，因为它影响分析和货币化所需的工作量，以及它包含的预测信号的可靠性。质量方面包括数据频率和其可用历史长度、其所含信息的可靠性或准确性、它是否符合当前或潜在未来的法规，以及其使用的独家性。 法律...
Python 机器学习算法交易实用指南（一）（4）
Python 机器学习算法交易实用指南（一）（3）https://developer.aliyun.com/article/1523718 建立基本数据时间序列 财务报表和附注数据集中的数据范围包括从主要财务报表（资产负债表、利润表、现金流量表、权益变动表和全面收益表）和这些报表的附注中提取的数字数据。该数据最早可追溯至 2009 年。 提取财务报表和附注数据集 ...
Python 机器学习算法交易实用指南（一）（3）
Python 机器学习算法交易实用指南（一）（2）https://developer.aliyun.com/article/1523716 重建交易和订单簿 解析的消息允许我们重建给定日期的订单流。'R' 消息类型包含在给定日期内交易的所有股票列表，包括有关首次公开募股（IPOs）和交易限制的信息。 在一天的交易过程中，会添加新订单，并删除执行和取消的订单。对于引用前一日...
Python 机器学习算法交易实用指南（一）（2）
Python 机器学习算法交易实用指南（一）（1）https://developer.aliyun.com/article/1523715 Alpha 因子研究和评估 Alpha 因子的设计旨在从数据中提取信号，以预测给定投资宇宙在交易周期内的资产回报。当评估时，一个因子对每个资产都有一个值，但可能结合一个或多个输入变量。该过程涉及下图中概述的步骤： 交易策略工...
Python 机器学习算法交易实用指南（一）（1）
前言 多样化数据的可用性增加了对算法交易策略专业知识的需求。通过本书，您将选择并应用机器学习（ML）到广泛的数据源，并创建强大的算法策略。 本书将首先介绍一些基本要素，如评估数据集、使用 Python 访问数据 API、使用 Quandl 访问金融数据以及管理预测误差。然后我们将涵盖各种机器学习技术和算法，这些技术和算法可用于使用 pandas、Seaborn、StatsMode...
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