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RSS订阅原创 【论文通俗解读】Learning Convolution Neural Networks for Graphs
文章目录一、论文概述二、思路三、方法讲解1. Node Sequence Selection2. Neighborhood Assembly3. Graph Normalization4. 方法总结四、效果展现五、总结与思考论文链接：https://arxiv.org/pdf/1605.05273.pdf代码链接：https://github.com/seiya-kumada/patchy-san/一、论文概述该文于2016年在顶会ICML上发表。随着深度学习的发展，神经网络在文本，图像等结构化
2021-06-28 22:50:46
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原创 【量化投资】基于指标策略和QP优化的量化投资方法实践
文章目录一、概述二、BigQuant平台编程策略介绍1. M.trade2. D.history_data二、基于技术指标的策略1. 策略：MACD金叉和MA多头策略2. 策略1的改进三、基于QP优化的策略1. 经典QP优化2. 经典QP的改进4. 总结一、概述该文主要是对这段时间在BigQuant量化投资平台上尝试的一些方法进行的总结，包括基于技术指标的策略和基于QP的策略。二、BigQuant平台编程策略介绍BigQuant平台提供了一套完整的用于编写，执行，回测量化策略的接口，我们用到的主要
2021-06-06 23:37:57
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原创 【论文通俗解读】From Word Embedding to Document Distances 从词向量到文本距离
文章目录一、概述二、方法介绍2.1 Word2Vec词向量表达2.2 Word Mover's Distance(WMD)2.3 方法可视化三、模型表现3.1 精度表现3.2 性能表现3.2.1 Word centriod distance3.2.2 Relaxed word moving distance四、方法优缺点4.1 优点4.2 缺点一、概述原文: http://proceedings.mlr.press/v37/kusnerb15.html (link)github: https://
2021-04-24 01:05:08
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原创 决策树与随机森林学习笔记(一)：基础概念
决策树决策树表示通过样本特征建立判断条件，对样本进行分类或者回归的一个算法。基本思想构造树的基本思想是熵随着树深度增加而迅速降低，因此以熵下降速度最快的条件作为根节点，从而达成高度最矮的决策树。熵的基本概念从两个独立事件x和y出发，有：$P(x)*P(y) = P(x*y)$$log(xy) = log(x) + log(y)$对于N个样本，每个样本都有一个分类结果，因此可以通过...
2020-03-08 16:49:31
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空空如也
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