07 2017 档案
摘要:说明 本文参考了 "这里" 由于数据是连续的,因此使用了高斯隐马尔科夫模型:gaussianHMM 一、stock代码 效果图 解释 下面是对6种隐状态的一种可能的解释:【图文对不上,文字来自 "这里" 】 状态0————蓝色————震荡下跌 状态1————绿色————小幅的上涨 状态2————红色
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摘要:说明 本文受知乎陈小米启发而写。有兴趣的朋友可以移步 "这里" 。 本文的代码完全是本人所撸。 问题描述 假想一个游戏。赢的概率是60%,输的概率40%。入场费随意交。如果赢了获得2倍的入场费金额(1赔1),输则输掉入场费。小米有1000元做本金,请问小米每次给多少入场费,理论上100次游戏后 几何
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摘要:1. 不带参数的多重继承 2. 带参数的多重继承
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摘要:利用上一篇的框架,再写了个翻转棋的程序,为了调试minimax算法,花了两天的时间。 几点改进说明: 拆分成四个文件:board.py,player.py,ai.py,othello.py。使得整个结构更清晰,更通用,更易于维护。 AI 的水平跟 minimax 的递归深度,以及评价函数有关。基于此
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