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该程序实现了无需token批量与chatGPT交互的方法，一共分为两个步骤：打开auto_selenium_txt.py。再运行的第二步代码，配置好文件夹中的input文档，执行之后会开始自动批量问答。结束之后会保存的output文档。按照模板准备好input.txt文件后，执行剩下的代码；执行第1到63行代码，后台会自动打开浏览器，需要手动登录账号和点掉系统的弹窗；先运行第一步的代码，执行之后会自动打开浏览器，需要手动配置好浏览器界面；3分钟，教你做个GPT批量问答还不用token | 有源码。

导语一直在纠结GBM这个方法到底是怎么调用的，因为貌似sklearn中并没有一个专门的方法叫做GBM。emmm，后来好像其实一般就说gradient boosting。根据官方文档我们迅速来学习它的使用方式吧~简单步骤1、导入分类器和make_hastie_10_2from sklearn.datasets import make_hastie_10_2from sklearn.ensemble

简单介绍一下吧：移动平均线MA常常是用来量化当前的趋势，或者过滤掉一些假信号的常用手段，本文是利用MA自己开发出了一种称为OLMAR的算法来优化资产配置，貌似还用到了机器学习的一些内容，等一下我们来看吧另外，本篇文章的目的当然就是要给搞定这个算法，把这篇论文最核心的内容给找出来。这个算法是如何一步一步实现，以及如果可以的话，进一步的，为什么可以这样实现？两种类型的MASMA

导语辣么，如题这篇就是要搞定random forest的实现了~怎么实现呢？当然是用库了，要我自己写怎么可能写得出来。库的选择是用sklearn。实现步骤第一步：当然是导入库了。 第二步：导入了之后我们简单的给出样本(0,0,0)和(1,1,1)这两个样本 第三步：我们调用RandomForest分类器为clf 第四步：使用样本对该分类其进行训练 写成python的代码就是如下所示>>> f

导语上次写了随机森林的基于sklearn库的大致实现步骤，这次我们来看看人工神经网络的实现步骤吧~MLP就是多层感知器的意思，我们这里也是通过引入MLPClassifier来实现的。步骤详解：首先从sklearn中导入MLPC 导入待训练的数据集 通过调用MLPC训练器对训练集进行训练 利用训练集对测试数据进行测试 返回错误率from sklearn.neural_network impor

导语就我们在使用机器学习对数据库进行训练的时候会用到很多指标对这种方法的结果进行评估，本文就学习一些常见的评估方法吧。指标说明嗯嗯现在我们开始说一般有哪些指标（其实通常是在医学的研究中），我们选取了一张我们导师给我的图（艾玛具体是从哪篇论文中找出来的我还真不清楚，暂且忽略这个吧，仿真我也不用它的结果，只是看看有哪些指标）看到了一堆指标吧，我们一个一个来说 ·Accuracy：准确度，看这个名字应

导语该模型是为了理解HMM的学习而准备的。最大熵原理这是一个很有意思的思想并非定理或者公式： Model all that is known and assume nothing about that which is unknown. 让建立的模型满足假设条件而不要再去满足其他的假设有趣吧，例如，这里有一个问题 一个骰子1点朝上的概率是多少？大部分人会回答16\frac{1}{6