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ML.NET是Microsoft最近发布的用于机器学习的开源,跨平台,代码优先的框架.尽管对我们来说是一个新的框架,但该框架的根源是Microsoft Research,并且在过去十年中已被许多内部团队使用,包括那些您几乎肯定听说过的产品的开发人员-Microsoft Windows,Office和Bing,仅举几例. ML.NET使.NET开发人员可以轻松地将机器学习集成到其应用程序中,无论是控制台,桌面还是Web.它涵盖了机器学习活动的整个生命周期,从模型的训练和评估到使用和部署.支持许多典

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似乎突如其来,似乎合情合理,我们和巴菲特老先生一起亲见了一次,又一次,双一次,叒一次的美股熔断.身处历史的洪流,渺小的我们会不禁发问:那以后呢?还会有叕一次吗?于是就有了这篇记录:利用ARIMA模型来预测美股的走势. 1. Get Train Dataset and Test Dataset 本例子简单地以2020年第一季度的道指的收盘价为数据集(数据来源雅虎财经),将前面95%的数据用作本次预测的训练集,后面5%的数据用作本次预测的测试集. library(quantmod) stock <-

从<时序计算通用模型接口 OpenMI开发技术及应用>一书中的第一章的对接口要求描述,我想到InfoSphere streams的流数据处理模式刚好可以满足这种模型/数据之间对接的需求.   如上图1-2和1-4所示的模型连接情景,可将之以InfoSphere Streams中的设计模式处理.从需求的角度来说,如书中1.2.4所述,OpenMI定义的标准接口具有三方面的功能(需求).(i)模型定义:允许其他连接组件找到这个模型模拟量值(quantities)交换的数据及模拟量所在的位置:(ii

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