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1. BP断点介绍

  分析各种断点回归的文章以及2个实际案例的代码(Analysis of various breakpoint regression articles and 2 actual case codes)

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2021-04-17发布

2. 《深度学习精要(基于R语言)》高清中文版

说明:  本书重点介绍如何将R 语言和深度学习模型或深度神经网络结合起来,解决实 际的应用需求。全书共6 章,分别介绍了深度这习基础知识、训练预测模型、如何 防止过拟合、识别异常数据、训练深度预测模型以及调节和优化模型等内容。 本书适合了解机器学习概念和R语言并想要使用R提供的包来探索深度学习应 用的读者学习参考。(This book focuses on how to combine R language with deep learning model or deep neural network to solve the practical application requirements. There are six chapters in the book, which respectively introduce the basic knowledge of depth learning, training prediction model, how to prevent over fitting, identify abnormal data, training depth prediction model, adjustment and optimization model, etc. This book is suitable for readers who understand the concept of machine learning and R language and want to use the package provided by R to explore deep learning applications.)

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2020-07-02发布

3. 第三代神经

  本文主要介绍深度学习以及复杂layman形式运算的深度网络。通过真实数据的实验,定量比较,证实(或证伪)深度神经网络理论在外汇交易中的优势。当前主要用途是分类,基于深度神经网络模型创建一个指标和一个EA,根据客户端/服务器的方式进行运作,并对它们进行测试。(This paper mainly introduces deep learning and deep network of complex layman form operations. Through real data experiments, quantitative comparison proves that (or falsified) deep neural network theory has the advantage in foreign exchange trading. The current main use is classification, based on a deep neural network model to create an indicator and a EA that operates on the client / server way and tests them.)

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2020-06-30发布

4. 2016-14.5 BNs In complex assessment

  我们的下一个例子将贝叶斯网络的应用扩展到多层次的潜在和可观察变量,并说明了它在复杂评估中的应用。我们关注的是用于指定贝叶斯心理测量模型的策略。这项工作的背景是思科学习研究所,这是一个基于模拟的计算机网络专业性能评估。(Our next example extends the use of Bayesian networks to latent and observable variables and illustrates its use in a complex assessment. We focus on strategies used in specifying the Bayesian network psychometric model. The context for this work is Cisco Learning Institute,a simulation-based performance assessment of computer networking proficiency.)

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2019-03-27发布

5. 2016-14.5 BNs In complex assessment

说明:  我们的下一个例子将贝叶斯网络的应用扩展到多层次的潜在和可观察变量,并说明了它在复杂评估中的应用。我们关注的是用于指定贝叶斯心理测量模型的策略。这项工作的背景是思科学习研究所,这是一个基于模拟的计算机网络专业性能评估。(Our next example extends the use of Bayesian networks to latent and observable variables and illustrates its use in a complex assessment. We focus on strategies used in specifying the Bayesian network psychometric model. The context for this work is Cisco Learning Institute,a simulation-based performance assessment of computer networking proficiency.)

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2019-03-27发布

6. svm

  分类,支持向量机的一个小应用。。。。。。。。(The programe is on the research of classment by the method of svm)

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2018-02-23发布