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人工智能选股-华泰金工研报合集1-7
人工智能选股框架及经典算法简介华泰人工智能系列之一人工智能和机器学习并不神秘人工智能和机器学习方法并不神秘，其本质是以数理模型为核心工具，结合控制论、认知心理学等其它学科的研究成果，最终由计算机系统模拟人类的感知、推理、学习、决策等功能。理解常用的机器学习算法，有助于澄清对人工智能的种种误解和偏见，帮助我们更清晰地认识人工智能的长处和局限，从而更合理、有效地将人工智能运用于投资领域。
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机动目标跟踪的原理及实现方法，包括单击动目标跟踪，多机动目标跟踪，卡尔曼滤波等
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最优化方法课件-解可新，大家一起学习，一起进步 第1章 最优化问题概述 1.1 最优化问题的数学模型与基本概念 1.2 最优化问题的一般算法 1.3 二维最优化问题的几何解释 1.4 一维搜索 习题第2章 线性规划 2.1 凸集与凸函数 2.2 线性规划的标准型与基本概念 2.3 线性规划的基本定理 2.4 单纯形方法 2.5 单纯形表 2.6 初始基可行解的求法 2.7 退化与循环 2.8 线性规划的对偶理论 2.9 对偶单纯形法 2.10 灵敏度分析 2.11 整数线性规划 习题第3章 无约束最优化方法 3.1 无约束最优化问题的最优性条件 3.2 最速下降法 3.3 Newton法 3.
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