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[Technology Sharing] Anwendung des maschinellen Lernens in der quantitativen Handelsrichtungs-Multi-Faktor-Aktienauswahlstrategie basierend auf dem neuronalen Netzwerk

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[Technology Sharing] Anwendung des maschinellen Lernens in der quantitativen Handelsrichtungs-Multi-Faktor-Aktienauswahlstrategie basierend auf dem neuronalen Netzwerk

Grundlagen des maschinellen Lernens 10 – Überprüfung der Regressionsalgorithmen (basierend auf dem Boston House Price Dataset)

Grundlagen des maschinellen Lernens 09 – Überprüfung der Klassifizierungsalgorithmen (basierend auf dem Datensatz „Indian Diabetes Pima Indians“)

Grundlagen des maschinellen Lernens 13, basierend auf einem integrierten Algorithmus-Optimierungsmodell (basierend auf dem Datensatz der indischen Diabetes-Pima-Indianer)

Grundlagen des maschinellen Lernens 08 – Regressionsalgorithmus-Matrixanalyse (basierend auf dem Boston House Price-Datensatz)

Grundlagen des maschinellen Lernens 11 – Algorithmusvergleich (basierend auf dem indischen Diabetes-Pima-Indianer-Datensatz)

Praxis des maschinellen Lernens: Python-Vorhersagen basierend auf der linearen LR-Regression (10)

Gesichtsorientierungserkennung basierend auf dem neuronalen BP-Netzwerk

Klassifizierung des MNIST-Datensatzes für Mode basierend auf dem neuronalen Netzwerk des Pytorch-CNN-Gleitprodukts

Forschungsfortschritt der hyperspektralen Bildklassifizierung basierend auf einem graphischen neuronalen Netzwerk

Matlab-Simulation der Zielerkennung basierend auf dem CNN-Faltungs-Neuronalen Netzwerk, die Datenbank verwendet cifar-10

Erkennung und Erkennung des MNIST-Datensatzes basierend auf dem neuronalen BP-Netzwerk (Numpy-Version)

Grundlagen des maschinellen Lernens 17 – Erläuterung des gesamten Prozesses des Trainierens eines Modells basierend auf dem Boston House Price-Datensatz

Betonfestigkeitsvorhersage basierend auf dem neuronalen BP-Netzwerk und dem Matlab-Quellcode

Deep-Learning-Praxis 49 – Anwendung der Klassifizierung und Erkennung von Automarken und -modellen basierend auf einem Faltungs-Neuronalen Netzwerk und einem Aufmerksamkeitsmechanismus

Methoden des maschinellen Lernens und Fallanalyse basierend auf R-Sprache, MATLAB und Python

Quellcode + Modell + Datensatz für allgemeine Aktienprognosen basierend auf dem neuronalen LSTM-Netzwerk

BIM-Objekterkennung basierend auf dem neuronalen LSTM-Netzwerk [BIM+AI]

Zeitreihenvorhersage basierend auf dem neuronalen BP-Netzwerk – vollständiger MATLAB-Code

Abschlussprojekt – Anwesenheitssystem zur Gesichtserkennung von Studenten basierend auf dem Faltungs-Neuronalen Netzwerk PyQT+FaceNet

Praxis des maschinellen Lernens 14 – Analyse der Auswirkungen von Kernkraftwerken auf die Bevölkerung im Zusammenhang mit der Abwassereinleitung aus dem Kernkraftwerk Fukushima in Japan

Praktische Anwendung des Wissensgraphen 18 – praktische Anwendung des Wissensgraphen in Kombination mit dem graphischen neuronalen Netzwerk GNN, Modellbildung und Training

[„Prinzipien und Anwendungen probabilistischer grafischer Modelle: 2. Auflage“ – eine seltene Arbeit auf dem Gebiet des probabilistischen maschinellen Lernens und der Interpretierbarkeit künstlicher Intelligenz]

Anwendung der Multi-Technologie-Fusion basierend auf der Äquivalentfaktormethode, dem InVEST-, SolVES-Modell usw. bei der Bewertung des sozialen Werts von Ökosystemdienstfunktionen

Regression des maschinellen Lernens und der Regression

Kreuzvalidierung der Grundlagen des maschinellen Lernens

Automatische Erkennung des Straßenoberflächentyps im Bild basierend auf einem Faltungs-Neuronalen Netzwerk

[CNN-Klassifizierung] Datenklassifizierung basierend auf dem Matlab-Faltungs-Neuronalen Netzwerk [einschließlich Matlab-Quellcode 2905]

Grundkenntnisse des maschinellen Lernens

Normalisierung des maschinellen Lernens

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