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原创 教你量化投资001——使用聚宽实现基于价值投资的选股
使用聚宽有一段时间了，目前已经略有小成。所以分享一些使用心得，帮助大家入门。目前价值投资的理念越来越深入人心，那么如果基于安全边际与低估来选择理想的好价格股票呢。永续年金估值模型为我们提供了一个选项，下面我们看如何实现。首先，基于一些基本的指标来选择股票。具体的参数含义可以查询聚宽的数据字典。https://www.joinquant.com/help/api/help?name=Stockfrom jqdata import financedf = get_fundamentals(
2020-10-07 10:56:56
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原创 机器学习互联网业务安全实践
机器学习互联网业务安全实践缘起去年有幸得到机械工业出版社的邀请，将过去几年在互联网业务安全、反作弊、反垃圾等领域内的工作集结成书，希望为这个方向做一点小小的贡献。编辑推荐适读人群 ：互联网业务安全从业者、机器学习相关程序员√ 垃圾注册|刷单|薅羊毛|信息泄露，反欺诈|反爬虫|账户安全|内容安全|信贷安全，完整方案|成熟体系与一手实践。√ 利用机器学习扩大风险识别范围|提高风险识别的准确...
2020-04-20 10:10:12
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原创 深度学习技术之CAFFE模型转Tensorflow模型
#深度学习技术之CAFFE模型转TF模型####背景最近笔者在工作时遇到一个问题，需要使用已经训练好的CAFFE模型，但是由于CAFFE这个项目已经很旧了，在服务器上未能正确安装，所以只能通过其他途径来使用该模型。一个直观的想法就是将这个CAFFE模型转换为TF模型，索性在gituhb上面发现了这个项目https://github.com/ethereon/caffe-tensorflow。然...
2018-10-12 16:15:56
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原创 【Hinton大神新作】Dynamic Routing Between Capsules阅读笔记
Dynamic Routing Between Capsules卷积信号处理之卷积，信号的叠加与分解http://blog.csdn.net/lz0499/article/details/70195284信息是由多个信号组成的，例如图片里面的车、人、天空、草地等等傅里叶变换核心概念Vector，instantiation parameters，个人理解类似于结构...
2018-02-12 15:34:52
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原创 LSTM算法原理简介及Tutorial
LSTM（Long Short-Term Memory）算法作为深度学习方法的一种，在介绍LSTM算法之前，有必要介绍一下深度学习（Deep Learning）的一些基本背景。目前在机器学习领域，最大的热点毫无疑问是深度学习，从谷歌大脑（Google Brain）的猫脸识别[1]，到ImageNet比赛中深度卷积神经网络的获胜[2]，再到Alphago
2017-03-13 10:22:59
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原创 FRAUDAR: Bounding Graph Fraud in the Face of Camouflage 论文理解及算法解析
FRAUDAR: Bounding Graph Fraud in the Face of Camouflage1、一段话概括算法FRAUDAR算法来源于2016年KDD会议，该论文获得了当年的最佳论文奖。该算法要解决的问题是找出站内最善于伪装的虚假账户簇。其原理是虚假账户会通过增加和正常用户的联系来进行伪装，而这些伪装（边）会形成一个很紧密的子网络，这样就可以通过定义一个全局的度量，再移除二部图结构
2017-03-06 18:36:43
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原创 CNN基础及开发环境搭建（综合参考）
CNN基础及环境搭建Author：王帅；Mail：[email protected]目前，深度学习在解决图像分类，语音识别等问题上获得了已知的最优结果，该系列算法越来越受到学术界和工业界的重视。何为深度学习？一个直观的解释是如果一个机器学习算法在建模的过程中使用了多层的自动特征表示，则该机器学习算法可以称之为深度学习算法，也就是该机器学习算法可以自动地计算特征的特征表示。而卷积神经网
2015-02-28 13:13:06
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原创 卷积神经网络（三）：卷积神经网络CNN的简单实现（部分Python源码）
上周末利用python简单实现了一个卷积神经网络，只包含一个卷积层和一个maxpooling层，pooling层后面的多层神经网络采用了softmax形式的输出。实验输入仍然采用MNIST图像使用10个feature map时，卷积和pooling的结果分别如下所示。
2014-12-14 13:30:43
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原创 【UFLDL】多层神经网络的python实现源码
上周写完了该代码，但是由于没有注意到softmax相关的实现故结果不对，更正后可以得到正确结果，用200幅图片训练200次可以得到90%以上的正确率，参数设置还有待于优化，另外可以考虑用多线程加速，此处目前还有问题（有待于修改，慎用）。推导请参考之前的文章http://blog.csdn.net/xuanyuansen/article/details/41214115。
2014-11-27 12:01:48
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原创 【UFLDL】多层神经网络
原英文教程地址见：http://ufldl.stanford.edu/tutorial/supervised/MultiLayerNeuralNetworks本文是在学习该教程时记得笔记，供参考。周末的时候利用空闲时间用python实现了一下，但是训练结果总是不对，原因尚未查清楚，如果公式推导有误请指出，谢谢！
2014-11-17 19:22:07
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原创 CatchSync算法原理及应用
在社交平台或者电商平台中，用户与用户或者用户与商品之间会形成巨大的有向网络，由于利益的存在，在这样的网络中会存在异常的模式，例如Twitter，Facebook，Weibo等社交网络中会存在虚假的关注，虚假的转发等等，而Amazon，淘宝等电商网络中会存在误导性评论，虚假交易等等。那么如何在这些静态的有向网络中识别这些可疑的行为？一般来说，这些可疑的异常行为会形成一个紧密的子网络。
2017-10-27 11:59:01
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原创 LOUVAIN——社交网络挖掘之大规模网络的社区发现算法
LOUVAIN——社交网络挖掘之大规模网络的社区发现算法===算法来源该算法来源于文章Fast unfolding of communities in large networks，简称为Louvian。算法原理Louvain算法是基于模块度（Modularity）的社区发现算法，该算法在效率和效果上都表现比较好，并且能够发现层次性的社区结构，其优化的目标是最大化整个图属性结构（社区网络）的模块度。
2017-04-01 10:06:28
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原创 LOUVAIN——社交网络挖掘之大规模网络的社区发现算法
LOUVAIN——社交网络挖掘之大规模网络的社区发现算法===算法来源该算法来源于文章Fast unfolding of communities in large networks，简称为Louvian。算法原理Louvain算法是基于模块度（Modularity）的社区发现算法，该算法在效率和效果上都表现比较好，并且能够发现层次性的社区结构，其优化的目标是最大化整个图属性结构（社区网络）的模块度。
2017-04-01 10:05:21
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原创 Tachyon部署与使用指南
Tachyon部署与使用指南Tachyon美[‘tæki:ˌɒn]安装1、目前tachyon的最新版本为0.8.2，目标spark版本是1.6，可以到http://tachyon-project.org/documentation/v0.8.2/Running-Spark-on-Tachyon.html页面查看需要的版本，根据spark选择合适版本的tachyon； 2、目前组内spark程序多通
2015-12-18 15:47:08
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原创 DBSCAN聚类算法原理
DBSCAND算法的全称是ensity-based spatial clustering of applications with noise (DBSCAN)，从原理上讲，该算法属于OPTICS算法的一种特殊情况，而OPTICS算法就是DBSCAND算法的推广。
2015-10-30 13:45:30
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原创 OPTICS聚类算法原理
OPTICS聚类算法原理基础OPTICS聚类算法是基于密度的聚类算法，全称是Ordering points to identify the clustering structure，目标是将空间中的数据按照密度分布进行聚类，其思想和DBSCAN非常类似，但是和DBSCAN不同的是，OPTICS算法可以获得不同密度的聚类，直接说就是经过OPTICS算法的处理，理论上可以获得任意密度的聚类。
2015-10-29 07:42:08
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原创 混合高斯模型的EM求解（Mixtures of Gaussians）及Python实现源码
混合高斯模型的EM求解，详细推导，并附Python代码。
2014-11-20 10:31:08
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原创 SPARK在linux中的部署，以及SPARK中聚类算法的使用
目前，SPARK在大数据处理领域十分流行。尤其是对于大规模数据集上的机器学习算法，SPARK更具有优势。一下初步介绍SPARK在linux中的部署与使用，以及其中聚类算法的实现。
2014-11-12 20:13:55
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原创 【安卓开发文档】一、应用程序ABC（下）
Activating Components激活组件四个程序组件中的三个组件——activities, services,和broadcast receivers可以被异步消息激活，这个激活的方法被称为intent。intent在程序运行时将不同的组件绑定，甚至不同程序间的组件也可以绑定。intent对象可以定义特定的消息，这个消息可以将特定的程序组件激活，intent既可以
2013-07-23 20:35:56
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原创 【安卓开发文档】一、应用程序ABC
最近开始对安卓应用开发感兴趣，苦于网络上的资料大多不成体系，所以干脆直接从http://developer.android.com中的开发文档入手，同时将其翻译为中文，并加入自己的理解，也同时和大家一起分享，所以决定将整理后的资料全部放入博客中公开，希望大家支持，废话不多说，现在进入正题。第一课、应用程序ABC（Application Fundamentals）提要：Android应用
2013-07-15 21:06:28
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原创 eclipse中html编辑环境的搭建
最近开始对JAVA网络编程感兴趣，所以索性用起了鼎鼎有名的eclipse，正如广大编程人员所说，eclipse好比一个强有力的插线板，可以在其中插入各种“电器”，也就是搭建各种编程环境，笔者近几篇文章将会给出各种常见环境的搭建，今天正好研究JAVA的servlet的编程，所以先从html环境搭建说起，参考了各种资料后，确定选用HTMLEDITOR，下载地址http://sourceforge.
2013-07-13 15:12:35
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原创 棋盘摆放皇后问题（回溯思想的经典应用）
4皇后和8皇后问题是回溯思想的经典应用之一，其核心思想仍然是解空间树的深度优先搜索。今天在盲写代码过程中居然犯了糊涂而出错，后来静心下来，仔细地回顾了算法的每一步才写出了正确的代码。我的总结是，回溯算法的精髓在于确定解空间树，建立递归的开始与结束条件，为了降低时间复杂度而剪枝，回溯要返回至问题未被修改的状态。明确了上述4个问题就可以顺利地解决问题。解空间树如下，详细代码如下，//
2012-08-16 12:27:51
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原创 汉诺塔问题的递归解决方法
汉诺塔问题是递归思想的经典应用之一，即有一摞金蝶在塔1上，需要借助塔3把塔1的碟子移动到塔2上，限制是小碟子始终在大碟子上面。这个问题用递归方法解决最为方便，即移动第N个碟子之前需要把塔1上的N-1个碟子移动到塔3上，再把碟子N移动到2上，再把塔3的N-1个碟子移动到塔2上。这样不断地递归就可以了。
2012-08-15 14:39:26
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原创 《编程之美》烙饼排序问题的简单实现
今天选择性地看了一下以前写的《编程之美》的部分程序，发现这个问题很有趣，而且使用STL中的vector（向量容器）和deque（双向队列）这两种数据结构可以很有效地解决这个问题。先看问题描述：对于大小不同的一摞饼，需要将其按照从大到小的顺序摆好，其中小的在上面。翻转的限制是每次只能抓住最上面的几块饼翻转，反复几次即可得到排好序的饼。算法：1、按照位置从底向上处理，先找到位置i开始最大的
2012-08-14 14:07:03
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原创 最近点对问题（分治思想的经典应用）
今天开始复习典型算法，首先回顾了分治算法的应用。一个经典的问题是求二维空间中最近点对。如果硬性用循环解决这个问题的话，当点的数量较大时，循环的次数会以O(n2)增加，所以这不是较好的解决方法。对于这种问题，可以通过将原问题不断划分为更小的子问题进而加以解决。在《数据结构、算法与应用-----c++语言描述》一书中给出了这一问题完备的分治递归解决方案。 算法过程如下：1、如果点的数量n较小，则直
2012-08-14 12:38:15
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原创 含重复字符的字符串组合算法（深度优先搜索树递归实现）
今天研究了字符串的组合，和字符串的全排列不同的是，组合只考虑元素的个数而不考虑元素的排列顺序。对于不含重复字符的字符串全排列，笔者搜索到的最简单的算法如下所示，来源http://hi.baidu.com/%C2%AC%B1%C8%D0%A1%BE%AB%C1%E9/blog/item/21363d8912977fc09023d97d.htmlvoid substr(char *str){
2012-08-12 21:08:00
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原创 含重复字符的字符串全排列算法（思路+分析）
从昨天到现在一直在回顾字符串的全排列算法，之前简单地复习了不含重复字符的字符串全排列，所以这次想彻底解决该算法。关于不含重复字符的字符串全排列比较简单，直接用递归思路解决即可，简单代码如下：template void permute(T list[],int k, int m){ int i; if (k==m) { for (i=0;i<=m;i++) cout<<lis
2012-08-12 13:07:08
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原创 约瑟夫环问题的亲身实践（和循环链表有关）！
最近一直在复习数据结构的相关内容，首先回顾的就是链表这一非常基础和重要的数据结构，而其中的循环链表问题又非常有趣。比如约瑟夫环问题。笔者在回避参考资料的情况下自己写出了如下代码，仅供诸位参考，如果有考虑不周到的地方，欢迎各位交流指正，共同进步，谢谢！（为了突出重点，略去了其他函数，请见谅！）//首先定义了节点template class ChainNode{public: T dat
2012-08-10 20:53:08
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空空如也
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