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摘要：pytorch实现LSTM对股票的预测 参考：https://blog.csdn.net/mary19831/article/details/129570030 输入：前十天的收盘价 x: [bathc_size, seq_len, input_size] = [bs, 10, 1] 输出：下一天的
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摘要：完整代码 点击查看代码 import torch import numpy as np import torch.nn as nn import math import torch.nn.functional as F # multi-head attention class selfAttenti
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摘要：一、EM算法 EM算法是一种迭代算法，用于含有隐含变量的概率模型参数的极大似然估计。设Y为观测随机变量的数据，Z为隐藏的随机变量数据，Y和Z一起称为完全数据。 观测数据的似然函数为： \[P(Y | \theta) = \sum_{Z} P(Y, Z | \theta) = \sum_{Z} P(Z
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摘要：SMO算法实现 直接给出完整的代码如下 点击查看代码 # coding=utf-8 import numpy as np import random class mySVM(): def __init__(self, max_iter=1e6, kernel_type='linear', C=1.0
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摘要：目标检测：1幅海上SAR图像和1幅近海光学图像，选择其中一幅检测出图像上的舰船(包括停靠码头)目标。 代码 检测步骤 图像裁剪：把原图裁剪成 448 * 640 的 patch，检测每个小 patch 中的舰船目标。 读取图像：读取每个图像，并将其转换为灰度图。为了方便处理边缘区域，用补零的方式对图
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