从S&P500中随机抽取了30只股票。...对于此模型，我们只需从tsfeatures包中选择一些感兴趣的函数。...接下来，应用functions字符串从tsfeatures包中调用函数，将这些函数应用于样本analysis数据（每个数据包含100个观测值），这样，我们获得了一个折叠可以将其绑定在一起的观测值。...列表中第一个资产的前几个观测结果如下： 其中包括XGBoost预测的概率、实际的观测结果、结果日期（样本外测试数据的日期），观测股价、计算出的日收益率（观测结果的副本）、从Yahoo收集了OHLC数据，...接下来，我们要分析根据S&P500基准指数选择最佳预测赢家的策略，并下载S&P500指数。
SHAP值对于人类来说是不可理解的(即使对于数据科学家来说也是如此)，概率的概念要容易理解得多。 所以文章将SHAP -> 预测概率进行迁移。...客舱等级 3 案例 4 SHAP值下：类别特征额外处理 1 一元插值 1.1 原文理论部分 想要从SHAP过渡到概率，最明显的方法是绘制相对于SHAP和(每个个体)的预测的生存概率(每个个体)。...现在假设年龄的SHAP值是2。 我们只要知道f()函数就可以量化年龄对预测的生存概率的影响：它就是f(2)-f(0)。...2 实例测试：SHAP -> 预测概率 CatBoostClassifier模型对分类比较友好，同时内嵌了shap值计算。...大概的流程是： 创建catboost模型 使用模型预测，得到样本预测的：pred_cat 使用模型预测全样本的shap值：cat.get_feature_importance(data = Pool(X_all
library(tidyverse) library(stringr) library(janitor) library(tsibble) library(ggtext) library(bsts)...(date = floor_date(as_date(date), "month")) %>% # 将日期转换为年月格式 mutate(date = yearmonth(date)) 构建预测数据...❝用bsts函数对avg_price进行拟合和预测。...bsts包是用于Bayesian structural time series模型的R包，它可以用于时间序列数据的分析和预测。...# 创建预测数据框 df_forecast % # 添加预测值 add_draws(predict
包括之前备受关注的《Attention is All you Need》和Hinton的《Dynamic Routing between Capsules》，此次专知介绍这23篇的前8篇，点击文末「阅读原文」下载全部论文...这是灵感的Boosting算法，其中许多潜在的弱势个体贪婪地聚集形成一个强的预测综合预测。...从这个观察，我们开发了一种新的RL算法，路径一致性学习（PCL），最小化从在线和离线的痕迹中提取的多步骤动作序列测量的不一致性。...同一水平的活跃 capsule 通过变换矩阵对更高级别的 capsule 的实例化参数进行预测。当多个预测相同时，更高级别的 capsule 变得活跃。...篇论文pdf下载链接
图2 大数据预测：都是骗人的 这则“人造寓言”是由《MacTalk·人生元编程》一书作者池建强先生“杜撰”而成的。池先生估计是想用这个搞笑的小寓言“黑”一把大数据。...其实，我们不妨从另外一个角度来分析一下，这个搞笑的小寓言在“黑”大数据时，也有失败的地方。...这个应用程序，可利用智能手机中内置的加速度传感器，来检查出街道上的坑洼之处——在路面平稳的地方，传感器加速度值小，而在坑坑洼洼的地方，传感器加速度值就大。...热心的波士顿市民们，只要下载并使用这个应用程序后，开着车、带着手机，他们就是一名义务的、兼职的市政工人，这样就可以轻易做到“全民皆市政”。...《园中有金》，从另外一个角度，说明大数据的价值，寓言故事是这样的： 有父子二人，居山村，营果园。
选自Medium 机器之心编译 参与：Ellan Han、吴攀 在深度学习中，循环神经网络（RNN）是一系列善于从序列数据中学习的神经网络。...假设我们想用一个样本短故事来训练 LSTM 预测下一个单词，伊索寓言： long ago , the mice had a general council to consider what measures...Listing 1．取自伊索寓言的短故事，其中有 112 个不同的符号。单词和标点符号都视作符号。...例如：如果预测值是 37，预测符号便是「council」。...有着最高概率值的元素的索引便是逆序字典中预测符号的索引值（例如：一个 one-hot 向量）。图 2 给出了这个过程。 ? 图 2．每一个输入符号被分配给它的独一无二的整数值所替代。
图2 大数据预测：都是骗人的 这则“人造寓言”是由《MacTalk·人生元编程》一书作者池建强先生“杜撰”而成的【4】。池先生估计是想用这个搞笑的小寓言“黑”一把大数据。...其实，我们不妨从另外一个角度来分析一下，这个搞笑的小寓言在“黑”大数据时，也有失败的地方。...这个应用程序，可利用智能手机中内置的加速度传感器，来检查出街道上的坑洼之处——在路面平稳的地方，传感器加速度值小，而在坑坑洼洼的地方，传感器加速度值就大。...热心的波士顿市民们，只要下载并使用这个应用程序后，开着车、带着手机，他们就是一名义务的、兼职的市政工人，这样就可以轻易做到“全民皆市政”。...《园中有金》，从另外一个角度，说明大数据的价值，寓言故事是这样的【8】： 有父子二人，居山村，营果园。
不妨，我们从一则寓言故事开始： “伊索寓言：狼来了（精简版） 有一位牧童要照看镇上的羊群，但是他开始厌烦这份工作。为了找点乐子，他大喊道：“狼来了！”其实根本一头狼也没有出现。...从数学上讲，召回率的定义如下： ? ⭐️ 注意：如果模型的预测结果中没有假负例，则模型的召回率为 1.0。 让我们来计算一下肿瘤分类器的召回率： ? ?...也就是说，曲线下面积测量的是从 (0,0) 到 (1,1) 之间整个 ROC 曲线以下的整个二维面积（参考积分学）。 ? 图 5....这会使 AUC 变得更好，因为预测值之间相差都很大。 没有变化。AUC 只关注相对预测分数。 这会使 AUC 变得很糟糕，因为预测值现在相差太大。 六、预测偏差 逻辑回归预测应当无偏差。即： ?...也就是说，只有将足够的样本组合在一起以便能够比较预测值（例如 0.392）与观察值（例如 0.394），逻辑回归的预测偏差才有意义。 你可以通过以下方式构建桶： 以线性方式分解目标预测。
残差 SSE 计算如下： 其中：X 是测量值，Y 是预测值。非线性优化方法搜索参数组合以最小化目标函数（在这种情况下为残差 SSE）。彼得森 应用 Nelder-Mead 算法求解琼斯公式。...从 2020-03-02 到 2021-..-...，水位数据记录器几乎连续部署，并设置为每隔 15 分钟记录一次水位。...NSE 的值范围从 −∞ 到 1，其中 1 表示完美的预测性能。NSE 为零表示模型具有与数据集均值相同的预测性能。...低流量下观测值和预测值之间的巨大差异可归因于具有极快的水流高度变化（\> 1.5 英尺/小时）的事件，参数估计难以拟合（图 5 ）。其余评级曲线的拟合优度指标有所下降，但仍表明性能良好（表 4）。...tibble) %>% ~exp( newdata = .y)) )) %>% tidyr::unnest%>% as_tsibble ##绘制数据 ggplot() + geom_line
，并且相应形成了折线预测图和模型依赖属性，有兴趣的同学可以点击查看，但是上篇文章的能给出的只是一个描述趋势的折线图，从图中我们能分析出的知识也只能通过语言描述，而这里面缺少更确切的数据支撑，作为一个凡事以数据说话的年代显然这是不够的...，本篇我们将根据上一篇的预测过程详细的给出预测结果值，形成一份可供具体参考的数据明细表。...但其实凡此种种我们要挖掘的其实是一种规律，一种事态进展中的导向，而这些可能不基于数据仅凭经验值是做不到的或者说不准确的，凡事有因必有果，很多事情冥冥中已经注定，汗...有点佛家寓言的味道！...从选择第一个数字的预测图我们可以看到，历史结果值集中在中间值，以4为最佳值，并且以此值作为分割点向两侧逐渐减少出现次数，然后我通过点击顺利的预测出来明天也就是2014年10月15号的第一个数字应该是4！...其实经过上面的分析已经得到对于排列三这种彩票他是有规律就是出现的概率集中于中间值，也就是4，如果从长期来看买这块数据肯定能赚。
来源：https://juejin.cn 作者：前端小工 有一个寓言故事，这些天我经常想起。这则寓言是在我小时候告诉我的。它被称为伊索的 "狼来了的男孩"。它讲述了一个在村子里放羊的男孩。...伊索的故事是一个很好的寓言，说明了我偶然发现的一个匹配模式：未能提供任何价值的片状测试。 前端测试。为什么这么麻烦？ 我的大部分时间都花在了前端测试上。...从质量保证工程师开始，我知道在发布前从检查表上无休止的手动测试的痛苦。因此，除了确保一个应用程序在连续的更新过程中保持无错误的目标之外，我还努力减轻那些你实际上不需要人做的常规任务所造成的测试工作量。...1.测试方面的原因 在一个理想的世界里，你的应用程序的初始状态应该是纯洁的，100%可预测的。在现实中，你永远不知道你在测试中使用的ID是否会一直是相同的。 让我们检查一下我的两个失败的例子。
我们还发现，无论使用何种模型，使用更广泛的变量来预测默认值都会大大提高准确率。 介绍 机器学习是一种教授计算机解析数据，从中学习，然后对新数据做出决定或预测的方法。...机器学习模型不受传统统计模型的一些假设限制，可以产生更好的人类分析师无法从数据中推断出的洞察力。 在此，预测与传统模型形成鲜明对比。...在这个例子中，有三个输入值和两个输出值。 不同的转换将输入值链接到隐藏层，将隐藏层链接到输出值。 在底层数据上，我们使用反向传播算法来训练人工神经网络。...随机森林 随机森林结合了决策树预测器，使得每棵树依赖于独立采样的随机向量的值，并且具有相同的分布。决策树是随机森林的最基本单位。...从图中我们可以看出，机器学习提升方法比GAM模型更准确地预测实际违约率，特别是在左侧。我们也观察到来自其他比率图的类似行为。因此，我们观察到机器学习方法的适度改进预测。
据报道，到第二年2月，《像素鸟》已经成为100多个国家商店下载量第一的手机游戏，总下载量超过5000万。 图片 但开发者本人并不适应这个一夜成名的故事，最终决定将游戏下线。...“Pixel Bird”在app store中只存在了不到一年，它的成功对许多越南出版商来说既是一个例子，也是一个警示寓言。...到2021年8月，Amanotes的音乐游戏Magic Tiles 3、Tiles Hop和Dancing Road已累计下载20亿次。...Axie Infinity，一款由Sky Mavis开发的NFT游戏 2021年11月，Sky Mavis完成由风险投资公司Andreessen Horowitz领投的1.52亿美元B轮融资，估值30亿美元...去年8月，据国外媒体报道，以游戏开发商起家的越南盾VNG集团考虑通过特殊目的收购公司在美国上市，估值有望达到20-30亿美元。 Tee认为，Topebox也将迎来自己的里程碑。
要知道，想要做好新零售，数据是基础，从各大App的模块，到纯新零售的项目，哪一项都需要数据的支持。...首先说说基数，我们都知道在产品推出之初都要做问卷调查，调查的样本越多，数据反映的就越真实，当数据庞大到一定程度的时候，对于某件事的预估，甚至会高于某些专业机构的预测，就像“谷歌应用大数据预判美国流感趋势...2013年1月，美国流感发生率达到峰值，谷歌流感趋势的估计比实际数据高两倍，美国《科学》杂志曾刊登过一篇《谷歌流感的寓言：大数据分析的陷阱》，该作者认为造成这种结果有两个重要原因，分别是大数据浮夸（Big
图表可以从以下方面进行优化： · 图形元素 · 文字排版 · 图标 · 轴和标签 · 图例和注释 不同类型数据的样式设计 可视化编码是将数据转换为可视形式的过程。...线可以应用于特定元素，包括： · 注释 · 预测元素 · 比较工具 · 可靠区间 · 异常 4....，例如：保存，下载，完成，错误和危险。...在此示例中，图表数据从按天显示动态切换到按周显示。转换期间不会显示所选日期范围之外的数据，从而降低了复杂性。 动画能够体现两个不同图表的相关性。 6....推荐文章： 这是一篇关于信息图类型大集合，包含： 图形、图表（Charts, graphs, and diagrams） 摘要类比（Abstract Analogies） 类比（Analogies） 寓言
嗯，报告，我想出来了，建议小二从数据库中获取姓名的时候返回长度为 0 的列表，来表示未找到数据的情况。...；Optional 类提供了很多专业的方法而不用显式进行空值检查，从而巧妙地消除了 NPE。...使用 Optional.empty() 作为返回值。来，继续上源码。...怎么此刻我的脑子里想起了安徒生先生的寓言故事——皇帝的新衣，嗯，甭管了，反正“底层终究是丑陋的”。...这样的话，就可以使用 Optional 对象的 ifPresent() 方法来判断值是否存在，如果只需要处理值存在的情况，就可以使用 Lambda 表达式的方式直接打印姓名。
正如近日国外科技媒体The Next Web对今年VR行业发展趋势所做出的预测：2018年VR技术将会更加实用。...从“如此官方、如此中国的发言”中，小编解读出一点：张导的个人品牌为当红齐天争取到不少政府资源（大家懂的）。换而言之，其在B端市场的发展有优势。 ?...当然，除了张导本人，“从当红齐天的团队成员来自影视、科技、投资、文化地产及主题乐园设计、科研等多个领域”这一点，也能看得出其在B端市场有很多发力点。...例如，张导的《对话·寓言2047》系列，就在七个篇章中，实现了科技与文化的结合，将全息投影、激光表演、机械臂等纷纷搬上剧场，演出效果实属不错。 ?...《对话·寓言2047》中场景 可以说，当前张导的创意和内容，正朝着“科技与传统相结合”的方向转型。而张导此前的《印象》系列，在与科技结合方面，其实也有很大的再次创作空间。
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