基本原理
伏击涨停的奥秘-涨停有规律
伏击涨停的诀窍-跟着规律走
伏击涨停的基础-攻防三字经
伏击涨停的工具-量柱七因子
伏击涨停的法宝-股市三规律
伏击涨停的眼光-股市探宝仪
伏击涨停的眼力-股市掘宝机
伏击涨停的王牌-涨停起搏器
基本战法
伏击涨停的跳板-金线战法三要点
伏击涨停的核心-金线战法三部曲
伏击涨停的杠杆-黄金双线 战法
伏击涨停的阶梯-黄金十字战法
伏击涨停的标杆-大盘阴线战法
伏击涨停的暗号-长阴短柱战法
伏击涨停的抓手-一剑封喉战法
伏击涨停的先兆-倍量伸缩战法
伏击涨停的契机-现场直憋战法
伏击涨停的灵魂-乐道而忘我
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Getting Started with Data Mining
Classifying with sckit-learn Esimators
Predicting Sports Winners with Decision Trees
Recommending Movies using Affinity Analysis
Discovering Accounts to Follow using Graph ...
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Getting Started
Workink with Data
Data Visualization
Text Classification
Similarity-based Image Retrieval
Simulation of Stock Prices
Predicting Gold Prices
Working with Support Vector Machines
Modeling Infectious Disease with Cellular Automate
Working with Social Graphs
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The Fundamentals of EDA
Understanding data science
Comparing EDA with classical and Bayesian analysis
Descriptive Statistics
Introducing correlation
understanding the time series dataset
Model Development and Evaluation
Hypothesis Testing and Regression
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Graph Modeling with Neo4j
Graph Databases
The Cypher Qqery Language
Empowering Your Business with Pure Cypher
Graph Algorithms
The Graph Data Science Library and Path Finding
Node Importance
Community Detection and Similarity Measures
Machine Learning on Graphs
Using Graph-based Features ...
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弱监督介绍
使用Snorkel 框架深入数据编程
标记行为
使用Snorkel 标记的数据集进行文本分类
使用Snorkel标注的数据集进行图像分类
扩展性和分布式训练
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引言
模型性能评估
模型可视化
轻量级模型设计
模型剪枝
模型量化
迁移学习与知识蒸馏
自动化模型设计
模型优化与部署工具
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导言
Rosenblatt 感知器
回归建模
最小均方算法
多层感知器
核方法和径向基函数网络
支持向量机
主成分分析
自组织映射
信息论学习模型
源于统计力学的随机方法
动态规划
神经动力学
动态系统状态估计的贝叶斯滤波
动态驱动递归网络
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概述
监督学习概述
回归的线性方法
分类的线性方法
基展开与正则化方法
核平滑方法
模型的评估和选择
模型的推断和平均
加性模型,树和相关方法
Boosting 和加性树
神经网络
支持向量机与柔性判别分析
原型方法与最近邻
非监督学习
随机森林
集成学习
无向图模型
高维问题
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