在接下来的几节中，我们将使用用于统计计算的 R 语言将高斯和 t-copula 拟合到介绍中描述的 ETF 的对数收益率。...结果见表一 # 拟合分布 fitdr ## 得到结果矩阵 # 将 AIC 函数应用于第一项（值） # params 列表的第四项 (loglik) AIC(saply (saply(prms, 4))...通过均匀分布，我们可以看到哪种类型的参数 copula 最适合。我们将拟合高斯 copula 和 t-copula，记录它们的 AIC 并查看哪一个提供了最佳拟合。...为了计算投资组合 w 的收益率 Rp，我们简单地使用矩阵代数将我们的模拟收益率 Rs 乘以权重，如 Rp = Rs × w。然后我们将 t 分布拟合到 Rp 并使用它来估计 VaR 和 ES。...仓位大小 • qˆ(α)：样本收益率的分位数 • Ri：第 i 个样本收益率 R 实现如下： # 计算真实值的 VaR 和 ES ret <- (rf %*% w) / 100 ES <- -S *
作者观察到在Softmax和GELU函数之后的激活值分布与高斯分布非常不同。作者还观察到，常见的量化度量，如均方误差和余弦距离，无法准确确定最佳缩放因子。...而较小的缩放因子会使大值被量化为小值，显著降低了两个Patch之间的关注强度。 对于经过GELU函数后的值，使用对称均匀量化很难很好地量化正值和负值。非均匀量化可以用来解决这个问题。...k位的双均匀量化可以表示为： 对于Softmax后的值， R1 = [0, 2^{k−1}∆^s_{R1}) 范围内的值可以使用小的 ∆^s_{R1} 来很好地量化。...为了避免校准数据集的影响，作者保持 ∆^s_{R2} 固定为 1/2^{k−1} 。因此， R2 = [0, 1] 可以覆盖整个范围，大值可以在 R2 中很好地量化。...为了在CPU或GPU上有效处理双均匀量化的值，作者将两个范围约束为 ∆_{R2} = 2^m∆_{R1} ，其中 m 是无符号整数。
在接下来的几节中，我们将使用用于统计计算的 R 语言将高斯和 t-copula 拟合到介绍中描述的 ETF 的对数收益率。...结果见表一 # 拟合分布 fitdr ## 得到结果矩阵 # 将 AIC 函数应用于第一项（值） # params 列表的第四项 (loglik) AIC(saply (saply(prms, 4))...通过均匀分布，我们可以看到哪种类型的参数 copula 最适合。我们将拟合高斯 copula 和 t-copula，记录它们的 AIC 并查看哪一个提供了最佳拟合。...为了计算投资组合 w 的收益率 Rp，我们简单地使用矩阵代数将我们的模拟收益率 Rs 乘以权重，如 Rp = Rs × w。然后我们将 t 分布拟合到 Rp 并使用它来估计 VaR 和 ES。...S：仓位大小 • qˆ(α)：样本收益率的分位数 • Ri：第 i 个样本收益率 R 实现如下： # 计算真实值的 VaR 和 ES ret <- (rf %*% w) / 100 ES <- -S
一种选择是将蠕虫牙齿的分布表示为均匀分布。我们知道有11个可能的值，我们可以指定1/11的均匀概率 ? 显然，我们的数据不是均匀分布的，但是看起来也不像我们所知道的任何常见分布。...现在我们可以对此进行量化，当我们将观察到的分布替换为参数化的近似值时，我们丢失了多少信息。 使用KL散度测量丢失的信息 Kullback-Leibler散度只是对我们的熵公式的略微修改。...如果我们必须选择一个来代表我们的观察结果，那么最好还是坚持使用均匀分布。 KL散度不是距离 将KL散度视为距离度量可能很诱人，但是我们不能使用KL散度来测量两个分布之间的距离。...最小KL散度的值应该看起来很熟悉：它几乎与我们均匀分布得到的值相同！当我们用p的理想值绘制出我们的分布的值时，我们发现它几乎是均匀的: ?...由于我们不会使用临时分布来保存任何信息，因此最好使用更熟悉，更简单的模型。 这里的关键点是，我们可以将KL散度作为目标函数来找到我们可以得出的任何近似分布的最优值。
通过对损失函数进行优化，模型可以找到最佳的参数设置，以最大程度地减小预测错误，并增强模型的泛化能力。 组Lasso Logistic模型在许多实际应用中都表现出很好的性能。...它通过对目标函数添加一个惩罚项，将某些变量的系数缩减为零，从而实现变量筛选和模型简化。...Lasso算法通过最小化目标函数，其中包括了一个惩罚项，该项是变量系数的绝对值之和与一个常数的乘积。这个常数称为惩罚力度，用于控制变量收缩的程度。...Logistic模型是一种广泛应用于分类问题的模型。它使用逻辑函数（也称为sigmoid函数）来将输入特征映射到0和1之间的概率值，该概率值表示样本属于某个类别的可能性。...在仅包含由成组Lasso选出的协变量的Logistic模型中，利用这些协变量的值来预测样本的分类标签。
（方程的第二部分）。...结果见表一# 拟合分布 fitdr## 得到结果矩阵# 将 AIC 函数应用于第一项（值）# params 列表的第四项 (loglik)AIC(saply (saply(prms, 4))# params...通过均匀分布，我们可以看到哪种类型的参数 copula 最适合。我们将拟合高斯 copula 和 t-copula，记录它们的 AIC 并查看哪一个提供了最佳拟合。...为了计算投资组合 w 的收益率 Rp，我们简单地使用矩阵代数将我们的模拟收益率 Rs 乘以权重，如 Rp = Rs × w。然后我们将 t 分布拟合到 Rp 并使用它来估计 VaR 和 ES。...(α)：样本收益率的分位数• Ri：第 i 个样本收益率R 实现如下：# 计算真实值的 VaR 和 ESret <- (rf %*% w) / 100ES <- -S * sum(ret * ir) /
R 中在默认参数的情况下，第 i 个观察值对应 分位数，通过线性插值获得中位数。 对于上面这类基本统计函数，如果数据中缺少值，情况将变得更加复杂。为了说明，我们使用以下示例。...具有未知值的向量的平均值也是未知的。但是，你可以使用 na.rm 参数（设为不可用，相当于删除）将缺失值删除。...通过将 breaks 指定为向量而不是数字，则可以非均匀地控制间隔的划分。下面数据包含了一个按年龄组划分的事故率示例。...为了更好地进行评估，你可以在标准正态分布中将第 k 个最小观测值相对于 n 个第 k 个最小观测值的期望值作图。如果数据来自某个正态分布，则你将获得一条直线。 创建这样的图貌似有点复杂。...跟 R 语言内置的函数比较，可以看到右上角少了一个点啊，正是 x_norm 里最后那个 Inf。而且观察这些点的横坐标，会发现也有一些不同。我们来对这些横坐标坐个偏移 (1:n)-0.5。
为了了解这是如何工作的，考虑一个潜在的N=5000次迭代的MCMC模拟结果。将这个马尔可夫链{μ(1),μ(2),…,μ(N)}视为μ的后验可能值范围的一次游览，你可以将自己看作是导游。...为了简化这个过程，我们将编写自己的R函数one_mh_iteration()，该函数实现从任何给定的当前点开始的单个Metropolis-Hastings迭代，并利用具有任意半宽度w的均匀提议模型。...我们首先指定one_mhiteation是两个参数的function()：均匀分布的范围w和当前链值current。...从图中可以看出，2.018的后验可能性远低于我们当前所在地3的后验可能性。虽然我们确实想要探索这样极端的值，但我们不想经常这样做。事实上，在我们投掷硬币时，提议被拒绝，并且旅游将再次访问位置3。...要查看此函数的实际应用，请使用m_our()模拟长度为N = 5000的Markov链，利用半宽度w=1的均匀提议模型： r set.seed(84735) mh_sulio_1 <- m_our(N
今天，我们将继续学习图像的新知识--直方图。...因为该直方图函数需要一维数据，所以需要用到ravel()函数，将多维数组降为一维数组。...) 参数 images : 原始图像 channels : 指定通道 通道编号需要用中括号括起来 输入图像是灰度图时，它的值为[0] 彩色图像可以使[0],[1],[2]分别对应通道B，G，R。...统计图像某一部分的直方图时，需要掩码图像 histSize : BINS的数量 ranges : 像素值返回RANGE 像素值范围，例如：[0, 255] accumulate : 累计标识 默认值为false...直方图的作用：从上面的实例我们可以了解到，其实每一个图像的直方图是不一样的，由此，直方图可以用来进行比较不同的图像，不过直方图用到最多的是，均衡化，何为均衡化，简单地说，使得图像的像素值尽量分布均匀，而不是高低差落较大
只要看 R²、SSE 等数据吗？ 可是由于模型不同，因此对模型的解释（平方、根等）也会不同，这不是个问题吗？ 问题的第二部分很容易回答。首先，找到最适合数据的模型，然后解释其结果。...如果你知道模型解释数据的方式会很有帮助。 本文的其余部分将解决前面提到问题的第一部分。请注意，我将分享我选择模型的方法。模型的选择有多种方式，可能会有其他不同的方法，但我描述的是最适合我的方式。...知道模型偏差很有帮助，通常人们都不会想要上述的模式。 残差的平均值应该为零，而且还应该是均匀分布的。使用三次多项式函数对相同的数据集进行预测可以获得更好的拟合结果： ?...残差均匀分布在零值周围意味着拟合效果更好。 此外，还可以观察误差项的方差是否增加。...所以我更支持使用右边的模型。 总结 当选择一个线性模型时，要考虑以下几点： 在相同数据集中比较线性模型 选择调整后的 R2 值较高的模型 确保模型残差均匀分布在零值周围 确定模型误差带宽较小 ?
这涉及到逐一移除协变量，并观察这如何根据模型的偏差信息准则（DIC，一种类似于赤池信息准则（AIC）的贝叶斯度量）来改变模型拟合度。...我们可以将这个函数应用于我们的数据，看看应该在模型中包含哪些变量。 最终我们移除了身体条件和食物补充，而治疗、性别和月份保留在最终模型中。提醒一下，INLA中没有P值。...通常，网格函数会自动创建一个类似于网格A的网格，其中更靠近的采样位置会产生较小的三角形。在这个数据集中，采样位置分布得如此均匀，以至于我不得不通过抖动它们来在网格A中显示这一点。...facls), ncol = 3) # 手动设置这个以更改分面标签 6. 时空分析 有一种更快的方法可以将空间场分割成组，使用repl而不是将它们分成组并通过iid模型连接。...要确定模型是否更好地拟合了数据，我们可以查看模型的偏差信息准则（DIC）和其他拟合统计量，比如对数似然值。此外，我们还可以通过查看残差图、预测值与实际观测值的对比等来进行可视化检查。
p=6193 copula是将多变量分布函数与其边缘分布函数耦合的函数，通常称为边缘。在本视频中，我们通过可视化的方式直观地介绍了Copula函数，并通过R软件应用于金融时间序列数据来理解它。...如何使用copula 分析数据 回想一下，您可以使用累积分布函数将任何分布转换为均匀分布。同样，您可以使用逆累积分布函数将均匀分布转换为任何分布。...例如要模拟来自高斯 copula 的相关多元数据，请执行以下三个步骤： 1.从相关矩阵模拟相关的多元正态数据。边缘分布都是标准正态分布。 2.使用标准正态累积分布函数将正态边缘转换为均匀分布。...3.使用逆累积分布函数将均匀边缘分布转换为 您想要的任何分布。 第二步和第三步中的转换是在数据矩阵的各个列上执行的。变换是单调的，这意味着它们不会改变列之间的等级相关性。...为简单起见，我们将假设正态分布 。因此，我们估计边缘的参数。 直方图显示如下： 现在我们在函数中应用copula，从生成的多变量分布中获取模拟观测值。最后，我们将模拟结果与原始数据进行比较。
在本视频中，我们通过可视化的方式直观地介绍了Copula函数，并通过R软件应用于金融时间序列数据来理解它 为什么要引入Copula函数？...如何使用copula 分析数据 回想一下，您可以使用累积分布函数将任何分布转换为均匀分布。同样，您可以使用逆累积分布函数将均匀分布转换为任何分布。...例如要模拟来自高斯 copula 的相关多元数据，请执行以下三个步骤： 1.从相关矩阵模拟相关的多元正态数据。边缘分布都是标准正态分布。 2.使用标准正态累积分布函数将正态边缘转换为均匀分布。...3.使用逆累积分布函数将均匀边缘分布转换为 您想要的任何分布。 第二步和第三步中的转换是在数据矩阵的各个列上执行的。变换是单调的，这意味着它们不会改变列之间的等级相关性。...为简单起见，我们将假设正态分布 。因此，我们估计边缘的参数。 直方图显示如下： 现在我们在函数中应用copula，从生成的多变量分布中获取模拟观测值。最后，我们将模拟结果与原始数据进行比较。
在本视频中，我们通过可视化的方式直观地介绍了Copula函数，并通过R软件应用于金融时间序列数据来理解它（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。...如何使用copula 分析数据 回想一下，您可以使用累积分布函数将任何分布转换为均匀分布。同样，您可以使用逆累积分布函数将均匀分布转换为任何分布。...例如要模拟来自高斯 copula 的相关多元数据，请执行以下三个步骤： 1.从相关矩阵模拟相关的多元正态数据。边缘分布都是标准正态分布。 2.使用标准正态累积分布函数将正态边缘转换为均匀分布。...3.使用逆累积分布函数将均匀边缘分布转换为 您想要的任何分布。 第二步和第三步中的转换是在数据矩阵的各个列上执行的。变换是单调的，这意味着它们不会改变列之间的等级相关性。...为简单起见，我们将假设正态分布 。因此，我们估计边缘的参数。 直方图显示如下： 现在我们在函数中应用copula，从生成的多变量分布中获取模拟观测值。最后，我们将模拟结果与原始数据进行比较。
假设我们观察到n个正态分布值y，方差为1，均值为μ，未知。...二项分布先验 我们将杰弗里的逆概率方法应用到二项分布中。 假设我们从二项分布中观察到n个值。设y表示成功的次数，θ表示成功的概率。...考虑到所有这些问题的目标都是为参数空间的一个区间分配一个概率，我们可以强有力地证明，杰弗里斯先验比均匀先验更好，因为它在渐进上具有最佳的频率覆盖性能。这也解决了费舍尔关于任意性的批评。...不同的具有良好频率性质的先验可能会相似，任何结果都将更多地由观察数据而非先验决定。如果我们处于多种良好先验导致显著不同结果的情况下，那么这表明我们需要提供主观输入来得到有用的答案。...认为频率学方法是客观的，这是一个常见的误解。伯杰和贝里提供了一个示例来证明这一点【21】：假设我们观察一个研究人员研究硬币偏见的研究。我们看到研究人员将硬币抛了17次。
12部分。...但是许多常规光源也会产生强度超过观察者极限的光，尤其是近距离观察时。为了正确地使用这种强度，我们需要渲染高动态范围的HDR缓冲区，该缓冲区支持大于1的值。...它不是均匀的圆形模糊发光，我们将看到多点不对称的类似原点的图案，这些图案也具有色相偏移，这是我们自己的眼睛所特有的。但是我们的光晕效果将代表具有均匀散射的无特征相机。 ?...我们可以通过均匀地使整个图像变暗来做到这一点，但这会使大多数图像变暗 我们将无法清楚地看到它。理想情况下，我们会调整很多非常明亮的颜色，而只调整一点深色。因此，我们需要进行非均匀的颜色调整。...但是我们不想均匀地缩小整个图像，因为那样会使深色变得难以区分，将高亮度换成曝光不足。因此，我们需要一个非线性转换，该转换不会减少很多暗值，但会减少很多高值。
PPN将观察到的状态序列 O 1 ， ... ， O T 以及初始状态 R 0 作为输入 ， 以开始新的推出。使用交互网络从观察状态导出代码矢量 C 1 ， ......然而，更一般地，交互网络可以用于对输入和输出特征特定于特定对象的函数进行建模，并且输入和输出之间的关系对于每个对象是相同的。...参考物体的弹簧电荷为1，而所有其他物体的弹簧电荷从对数均匀中随机选择2分布在 [ 0.25 ， 4 ] 。...在一完全弹性域，例如，所有的碰撞将具有为1的COR在我们的新的域，每个对象具有从均匀选取的随机COR [ 0.5 ， 1 ] 。参考对象的COR为 0.75 。...解释方差比或EVR是主成分的解释方差，作为总方差的一部分， R 2 是主成分与特定地面实况属性之间的样本间相关性的平方。值小于 10 - 3 舍入到0。
今天，我们将继续学习图像的新知识--直方图均衡化。 一、直方图均衡化介绍 还记得之前我们讲到的直方图均衡化吗？...简单地说，使得图像的像素值尽量分布均匀，而不是高低差落较大，这样的好处是，能够更好的观察图像的细节部分，形成鲜明的对比度。咱们接着往下看！...1.1 原始图像 （原始图像十分的灰蒙，图中目标对比度也较低，不能很好地进行观察） 1.2 代码实践 # -*- coding:utf-8 -*- # 导入cv库 import cv2 import...1.3 效果演示 1）均衡化后的图像 （可以看到，均衡化后的图像比之前的图像在对比度上提升了很多，色彩变得充实了起来，便于我们进一步观察图像的某个目标） 2）原始图像直方图 （可以看到，原始图像的直方图像素值分布不均匀...3）均衡化后的直方图 （可以看到，均衡化后的图像较之前像素值分布较为均匀，像素值的范围几乎都分布了像素） 结语 今天的分享结束了，我们主要对直方图的均衡化进行了知识讲解和代码实践，均衡化主要是调用了
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