AI4XDE旨在将具体算法与具体算例相解耦,将算例作为神经网络的输入参数,使得一次编程即可计算所有的算例。按照AI4XDE库中使用的接口范式编写神经网络算法以及算例,可以快速地测试算法在不同算例上的稳定性,加快实验进度;同时也可以使算例编写完成,即可在不同的神经网络算法上进行测试、比较。
最近更新: 接近2年前通用的C++数据结构代码实现,使用模板。代码完整,注释齐全,可直接运行,可使用doxygen生成网页和PDF文档,跨Windows/Linux/Mac平台兼容
最近更新: 2年前(陆续更新)重新整理过的基于机器学习的股票价格预测算法,里面包含了基本的回测系统以及各种不同的机器学习算法的股票价格预测,包含:LSTM算法、Prophet算法、AutoARIMA、朴素贝叶斯、SVM、随机森林等
最近更新: 接近5年前