环境科学中的许多数据不适合简单的线性模型，最好用广义相加模型（GAM）来描述 这基本上就是具有 光滑函数的广义线性模型（GLM）的扩展 。...在这里，我们将重点放在样条曲线上。在过去，它可能类似于分段线性函数。 例如，您可以在模型中包含线性项和光滑项的组合 或者我们可以拟合广义分布和随机效应 一个简单的例子 让我们尝试一个简单的例子。...您可以通过plot 在拟合的gam模型上调用函数来绘制局部效果 ，还可以查看参数项，也可以使用 termplot 函数。...R语言非参数模型厘定保险费率：局部回归、广义相加模型GAM、样条回归 R语言广义加性模型GAMs分析温度、臭氧环境数据绘制偏回归图与偏残差图 R语言广义相加（加性）模型（GAMs）与光滑函数可视化 R语言里的非线性模型...R语言中的多项式回归、B样条曲线(B-spline Curves)回归 R语言广义相加模型 (GAMs)分析预测CO2时间序列数据 R语言中实现广义相加模型GAM和普通最小二乘(OLS)回归 在r语言中使用
环境科学中的许多数据不适合简单的线性模型，最好用广义相加模型（GAM）来描述这基本上就是具有 光滑函数的广义线性模型（GLM）的扩展 。...在这里，我们将重点放在样条曲线上。在过去，它可能类似于分段线性函数。例如，您可以在模型中包含线性项和光滑项的组合或者我们可以拟合广义分布和随机效应一个简单的例子让我们尝试一个简单的例子。...：局部回归、广义相加模型GAM、样条回归R语言广义加性模型GAMs分析温度、臭氧环境数据绘制偏回归图与偏残差图R语言广义相加（加性）模型（GAMs）与光滑函数可视化R语言里的非线性模型：多项式回归、局部样条...、平滑样条、 广义相加模型GAM分析R语言用标准最小二乘OLS，广义相加模型GAM ，样条函数进行逻辑回归LOGISTIC分类R语言ISLR工资数据进行多项式回归和样条回归分析R语言中的多项式回归、局部回归...(B-spline Curves)回归R语言广义相加模型 (GAMs)分析预测CO2时间序列数据R语言中实现广义相加模型GAM和普通最小二乘(OLS)回归在r语言中使用GAM（广义相加模型）进行电力负荷时间序列分析
p=20904环境科学中的许多数据不适合简单的线性模型，最好用广义相加模型（GAM）来描述 。这基本上就是具有 光滑函数的广义线性模型（GLM）的扩展 。...您可以通过plot 在拟合的gam模型上调用函数来绘制局部效果 ，还可以查看参数项，也可以使用 termplot 函数。...：局部回归、广义相加模型GAM、样条回归R语言广义加性模型GAMs分析温度、臭氧环境数据绘制偏回归图与偏残差图R语言广义相加（加性）模型（GAMs）与光滑函数可视化R语言里的非线性模型：多项式回归、局部样条...、平滑样条、 广义相加模型GAM分析R语言用标准最小二乘OLS，广义相加模型GAM ，样条函数进行逻辑回归LOGISTIC分类R语言ISLR工资数据进行多项式回归和样条回归分析R语言中的多项式回归、局部回归...(B-spline Curves)回归R语言广义相加模型 (GAMs)分析预测CO2时间序列数据R语言中实现广义相加模型GAM和普通最小二乘(OLS)回归在r语言中使用GAM（广义相加模型）进行电力负荷时间序列分析
在其他金融市场中，经济数据主要影响后续的需求和供给。这对于制定关于经济数据和商品回报之间关系的假设很重要。...因此，如果过去的制造业活动高速扩张，库存增加，我们可以认为暂时的过剩需求和负回报可能性的增加。相反，如果过去的工业生产增长异常低或为负，库存下降，我们可以认为暂时的短缺和需求加速的可能性更高。...然后，我们从每一种基本金属的回报中减去非工业篮子的回报。非工业产品篮子包括贵金属、美国农业商品、其他农业商品和牲畜等权重的子篮子。...选取合适的经济指标 由于大宗商品价格取决于全球市场的需求，最好的经济数据将是全球总量或代理数据。然而，这里我们将分析局限于美国的指标，原因有二。...因此，这个简单的基于经济数据的信号，可以为仅基于量价数据的策略研究提供一些新的思路。
我宽泛地将人工智能受限的原因分为4个独立的因素： 计算力（明显的有：摩尔定律、GPU、ASIC） 数据（拥有良好的形式，比如ImageNet，而非网络上随处可得的那种数据） 算法（来自于一些研究和想法...为了将这些稍做简化（我用的是我的Macbook来做这些实验），我会做一些小小的预处理，比如，实际上我向网络中输入的是帧间差（也就是将当前帧减去前一帧）。...这时游戏中可能会反馈给我们0回报，并给我们另外100800个代表下一帧的数字。我们可以将这一过程重复几百遍，直到我们获得一个非0的回报！ 比如说，假设我们最后得到了+1的回报。...例如，在Pong游戏中，我们可以等到游戏结束，获得了回报（或者是赢了获得+1，或者是输了获得-1），随后将这个数字输入到我们采取的动作（在这个例子里是“挡板下移”）的梯度中。...另外，回报并不一定需要以+1和-1的形式来表示我们最终赢得了比赛。它可以是对于结果质量的某种衡量。比如说，如果一切发展得非常好，回报可以是10，我们可以将这个数字替代原先的梯度进行反向传播。
而 Actor-Critic 方法将二者结合，actor 学习一个策略来得到尽量高的回报，critic 对当前策略的值函数进行估计，即评估 actor 的好坏。...其中 R 表示当前奖励，Q(S‘,A’)表示未来总的回报，\gamma是折扣因子。 测试阶段无需奖励，只根据 Q 函数调整预测框直到输出 stop 动作。...使用当前帧的预测结果替换目标模板。...提取这两种图像的特征并相加得到输入状态。 Reward 奖励函数定义： J_t表示P_{mask}和 GT mask 之间的 IOU。...4 小结 以上三种方法分别介绍了利用强化学习来决策使用的跟踪特征，多个跟踪器的切换以及是否更新模板。可以发现，应用的方向基本都是把跟踪方法中某些需要启发式设计的模块换成了强化学习进行智能决策。
在我的 “使用Python进行线性规划和离散优化” 文章中，我们讨论了基本的离散优化概念，并引入了一个Python库PuLP来解决这些问题。...根据Markowitz模型，我们可以将问题表述为， 给定一定数量的资金(比如1000美元)，我们应该在这三种股票中各投资多少，以便(a)一个月的预期回报率至少达到一个给定的阈值，(b)最小化投资组合回报率的风险...这里，我只显示核心代码片段。 要建立必要的数据，关键是要从月度价格数据表中计算出回报率矩阵。...但是一旦你理解了解决这种优化问题的基本逻辑和机制，你就可以把它扩展到多个场景中， 数百只股票，较长时间跨度的数据 多重风险/回报率和阈值 最小化风险或最大化回报率(或两者兼而有之) 共同投资一组公司 任意一个...此外，你还可以在作者的GitHub仓库中查看有关Python、R、MATLAB和机器学习资源的其他有趣代码片段。
收益（G）可以使用奖励（R）和折扣因子（γ）如下计算。 ? 从MRP中，我们可以得到一个从class 1开始的折现系数为0.5的示例收益。...以前已经计算过该值，现在我们要用等式验证3类（红色圆圈）中的值。 ? 从class3 中我们可以看到，该值是通过将立即回报（-2）与下两个状态的期望值相加来计算的。...通过使用Bellman方程，我们可以具有状态值函数（v）和动作值函数（q）的递归形式，如下所示。 ? 状态值函数 ?...我们可以通过将每个动作之后的每个预期收益相加来计算状态值。 ? 通过将动作概率与下一个状态的期望值（0.5 * 10）相乘，可以计算出Study的期望值。相反，Pub操作具有多个导致不同状态的分支。...因此，我们可以通过将动作概率（0.5）乘以动作值，从Pub中计算出期望值。可以通过将即时奖励与来自所有可能状态的期望值相加来计算操作值。
（dicount factor）：表示阻尼系数[0,1) R：[1502762963975_3613_1502762964385.gif]，表示回报函数（reward function） MDP 的动态过程如下...[1502763001457_2638_1502763001731.png]如果回报r是根据状态s和动作a得到的，则MDP还可以表示成下图：[1502763016547_8341_1502763016828..._1502763100691.gif]，在状态s时，我们可以确定唯一的动作a，但是s经过动作a会进入哪个状态是不唯一的，比如同样是掷骰子操作，可能得到的状态有6种，那么利用Bellman等式我们便可以得到下面的公式...Q矩阵[1502763265159_3805_1502763265624.png]可以看出，我们的机器人现在无论在哪个房间，都可以利用我们的Q矩阵顺利的走到屋外。...其最终的实现效果图如下： [1502763421343_9939_1502763421962.png] 我们发现在CNN识别过程中，每4帧图像，才会进行一次CNN识别，这是识别速率的问题，图中曲线反映了直接回报函数和简介回报函数
好吧，这就是DeepMind算法背后的想法，它使得谷歌以5亿美元收购DeepMind！ 三、Deep Q-Learning的简介 在深度Q学习中，我们使用神经网络来近似Q值函数。...我们可以说，它是在预测自己的价值，但由于R是无偏的真实回报，网络将使用反向传播更新其梯度，最终收敛。 四、与深度学习相比，深度强化学习面临的挑战 到目前为止，这一切看起来都很棒。...假设我们试图构建一个视频游戏机器人，其中游戏的每一帧表示不同的状态。在训练过程中，我们可以从最后100000帧中随机抽取64帧来训练我们的网络。...我在下面列出了Deep Q-Network（DQN）中涉及的步骤： 对游戏画面（状态S）进行预处理并反馈给DQN，DQN将返回状态下所有可能动作的Q值 使用epsilon贪婪策略选择操作。...代理可以通过执行一系列0或1操作来移动车，将车向左或向右推。 我们将在这里使用Keras-rl库，它允许我们实现深度Q学习。
个人基本信息包括你叫什么名字，是哪里人，在什么地方工作，毕业于哪个学校，有什么兴趣爱好……这些基本的属性。这些信息可以让大家快速形成对你的直观认识。 出现在此时此地的原因，可以讲解你的故事。...~r2+24(SP) 代码片段中的第1行，将第2个参数b搬到AX寄存器；第2行将1个参数a搬到寄存器CX；第3行将a和b相加，相加的结果搬到AX；最后一行，将结果搬到返回参数的地址，这段汇编代码非常简单...，来看一下函数调用者和被调者的栈帧图： (SP)指栈顶，b+16(SP)表示裸骑1的位置，从SP往上增加16个字节，注意，前面的b仅表示一个标号；同样，a+8(SP)表示实参0；~r2+24(SP)则表示返回值的位置...具体可以看下面的图： ? 上面add函数的栈帧大小为0，其实更一般的调用者与被调用者的栈帧示意图如下： ? 最后，执行RET指令。...我们可以清晰地看到，一个slice本质上是用一个数据首地址，一个长度Len，一个容量Cap。所以在参数是slice的函数里，对slice的操作会影响到实参的slice。
没错，接着你需要，大量的训练样本数据。当然，你可以用专家级玩家的游戏视频作为训练数据，但这不是我们的学习方式。我们不需要外人千百次地告诉我们每一帧图像该选择哪一种操作动作。...Q学习的主要思想是，我们可以使用贝尔曼方程迭代逼近Q函数。在最简单的情况下，Q函数用一个表来实现，状态作为行，动作作为列。...网络的输出是每个可能动作（Atari中的18个）的Q值。Q值可以是任何实数，这样就可以使用回归，通过简单的平方误差损失进行优化。 ?...2、对于下一个状态s’进行前馈操作，并计算所有网络输出的最大值maxa’ Q(s’, a’)。 3、将针对某个动作的Q值设定为r+γmaxa’ Q(s’,a’)（使用步骤2中计算出的最大值）。...对于其他的动作，将Q值设定为步骤1中的Q值，对于这些输出把误差设为0。 4、使用反向传播更新权值。
没错，接着你需要，大量的训练样本数据。当然，你可以用专家级玩家的游戏视频作为训练数据，但这不是我们的学习方式。我们不需要外人千百次地告诉我们每一帧图像该选择哪一种操作动作。...Q学习的主要思想是，我们可以使用贝尔曼方程迭代逼近Q函数。在最简单的情况下，Q函数用一个表来实现，状态作为行，动作作为列。...网络的输出是每个可能动作（Atari中的18个）的Q值。Q值可以是任何实数，这样就可以使用回归，通过简单的平方误差损失进行优化。 ?...对于下一个状态s’进行前馈操作，并计算所有网络输出的最大值maxa’ Q(s’, a’)。 将针对某个动作的Q值设定为r+γmaxa’ Q(s’,a’)（使用步骤2中计算出的最大值）。...对于其他的动作，将Q值设定为步骤1中的Q值，对于这些输出把误差设为0。 使用反向传播更新权值。
数据源 作者使用由研究公司MKT MediaStats, LLC收集的多个专有来源的底层数据来构建本文使用的以下指标： IN-STORE：线下店铺到店人数，IN-STORE衡量零售商店的消费者活动。...例如，BRAND的R2在整个样本中为6.4%(模型3)，而在消费行业中为18.3%(模型5)。然而，WEB的R2比其他代理的R2小得多，说明WEB与收入增长之间的关系要弱得多。...为了简单起见，我们将重点放在消费行业子样本上，因为前面的分析表明，销售代理中的信息对消费行业的公司更相关。 我们根据每个日历时间的销售代理，在每个日历月构建投资组合。...这些结果表明，WEB中的信息很可能会被迅速传播，而BRAND中的信息则会被延迟地纳入价格中。 Panel B显示，当使用市值加权方法时，使用BRAND和WEB的投资组合结果通常更强。...此外，BRAND的价值加权组合为t + 2月提供显著的正回报和alpha，对不同的交易成本估计都很稳健。总的来说，结果表明，销售代理指标是可以获取超额收益的。
经过一些迭代后，可以使用 ONNX 生成一个序列化模型，然后从 C# 端加载模型，并在每一帧中接收钓鱼小游戏的状态作为输入，并（希望）在每一帧上输出正确的动作。...为了训练模型，我们需要 4 个数据，分别是当前状态、下一个状态、采取的行动和奖励： Q-learning 中关键问题是要获取曾经处于哪个状态和采取了哪些行动、到达哪个新的状态，以及执行这个行动中得到的奖励...因此对于每个可能的状态，模型都会知道最大化其未来回报的方向。但是我不会使用价值迭代来训练模型，因为真正的问题往往有太多的状态并且动态规划需要很长时间。...然后使用这些数据在 Python 端训练新模型，生成一个新的 ONNX格式模型，该模型将每 1000 帧左右重新加载一次，然后使用新模型继续玩游戏并生成数据来训练新模型。...为了进行输入我找到了一个名为 Harmony 的 C# 库在可以在运行时更改游戏的内部函数，这样我就可以让游戏以为它收到了鼠标输入。这就是上面让mode自己玩游戏的方法。
下面为测试数据的选取： 美国基金月度数据：包括月度收益率，基金净资产，季度换手率，费用比率；数据来源：CRSP无幸存者偏差共同基金数据库；样本时间段：1990.01- 2015.12。...国际发达国家基金月度数据：包括月度收益率，基金净资产，季度换手率，费用比率；数据来源：晨星数据库；由于国际市场因子收益出现晚了一年，样本时间段：1991.01– 2015.12。...例如：当SMB 的系数大于2, 我们认为该基金是小市值基金；当（R_M,t-R_f,t）的系数β_i小于0.8，则认为该基金是低β 基金。一只基金可以同时包含多个因子。...由下图可以得知，资金流量驱动因子最显著的是过去12个月的超额收益，也就是，投资者投资基金的主要依据并不是基金本身的因子风格暴露，而是基金过往获得的超额收益（基金历史回报）。 ?...但无论如何，我们可以得出一个很明显的结论：在实际操作中，因子投资与理想中的"投资圣杯"是有差距的。
它的训练是不受监督的，但它不是试图将数据点分组，而是试图通过在环境中执行有利的行为来获得奖励，同时试图避免犯惩罚它的错误(R_t)。...对于n维状态空间和包含m个动作的动作空间，神经网络是一个从R^n到R^m的函数。 Q学习（Q-learning）算法在某些条件下会高估动作值，这可能会影响它们的性能。...行动就是马里奥执行的动作 动作空间是马里奥可以执行的所有可能的动作:向右跑，向右跳，向左跑，向左跳。在这种情况下，我将马里奥限制在右侧移动，以便进行更快的训练。...所以我们可以将整个图像转换为灰度图，而不是处理一个计算量很大的3x240x256窗口，这样我们可以使用1x240x256的灰度图。...叠加帧:帧叠加用于将连续的帧合并为一个统一的学习模型输入。使用这种方法，可以通过查看给定的帧，更容易地识别之前发生的动作。
导读：在SaaS的经营中，对数据的整理和分析可以帮助我们有效地了解企业经营现状和可能存在的发展机遇。对于企业的不同角色和不同发展阶段，其需要关注的数据指标会有所不同。...下面我将根据自己多年从事SaaS产品设计的经验，介绍SaaS常见的5类核心指标。 作者：胡文语 来源：大数据DT（ID：hzdashuju） 01 经常性收入 1....在MRR/ARR统计中，并不会计算一次性收入，例如定制的功能费用。 2. 如何计算MRR 将每个客户每月支付的费用相加得出MRR，公式如下。...6%≈[1－(1－0.005)12]×100% 通过上述公式，我们可以从单个月度流失率中提前计算得出年度可能流失率。当我们拥有12个月的数据时，就可以用以下公式更为确切地计算出全年实际客户流失率。...每个单元格中的值为相对于前一个月的流失率或留存率。 ▲图9 队列分析 队列分析可以帮助我们找到以下问题的答案。 在客户生命周期的哪个阶段用户流失率最高。 在什么时间段后流失会稳定下来。
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