我要先声明,这篇文章介绍到的内容虽说不是不能用,但玩乐成分居多,大家看看就好,不要太认真。
Math.NET的目标是为提供一款自身包含清晰框架的符号运算和数学运算/科学运算,它是C#开发的开源类库。Math.NET含了一个支持线性代数的解析器,分析复杂微分,解方程等等功能。这个项目大部分采用的是MIT/X11开源软件协议,部份采用的是GPL 或 LGPL协议。 Math.NET包含下列几个模块: Math.NET Numerics 这个是Math.NET工程的数值计算部分,其目的是针对科学计算领域, 工程和日常应用,提供一些方法和算法。涵盖的领域包括特殊函数(special functions这
在数学最优化中,Rosenbrock 函数是一个用来测试最优化算法性能的非凸函数,由Howard Harry Rosenbrock 在 1960 年提出 。也称为 Rosenbrock 山谷或 Rosenbrock 香蕉函数,也简称为香蕉函数。 Rosenbrock 函数的定义如下:
以前在工作中遇到了一个数据错误的问题,顺便写下 用 Math.Net 解决的思路。
今天给大侠带来机器学习资料(五),第五篇带来自然语言处理、通用机器学习、数据分析/数据可视化、Python计算机视觉、自然语言处理、通用机器学习的各种库以及各种资料链接推荐,满满的干货,话不多说,上货。
Json.Net 是一个读写Json效率比较高的.Net框架.Json.Net 使得在.Net环境下使用Json更加简单。通过Linq To JSON可以快速的读写Json,通过JsonSerializer可以序列化你的.Net对象。让你轻松实现.Net中所有类型(对象,基本数据类型 等)和Json的转换。
ROS#是C#中的一组软件库和工具,用于.NET应用程序(尤其是Unity)与ROS进行通信。
如果 `number` >= 0,`number` 的绝对值为 `number`,否则为 -`number`。
数据来源:http://www.tianqihoubao.com/aqi/chengdu-201901.html
抛物线转向(抛物线停止和反向)是J. Welles Wilder, Jr.设计的方法,以找出交易市场价格方向的潜在逆转。
这是市场的波动率和股市的关系。和FRM中提到的一样,在市场低迷,或者说,金融危机的时候,市场的波动率急剧增加。于是,就有了恐慌指数这个东西,也就是Vix,其实就是市场的波动率指数。
SMA(Simple Moving Average),即简单移动平均,其公式如下:
查看版本 import tushare print(tushare.__version__) 1.2.12 初步的调用方法为: import tushare as ts ts.get_hist_da
在 Section 11.4 中,我们提到,目标函数有关自变量的梯度代表了目标函数在自变量当前位置下降最快的方向。因此,梯度下降也叫作最陡下降(steepest descent)。在每次迭代中,梯度下降根据自变量当前位置,沿着当前位置的梯度更新自变量。然而,如果自变量的迭代方向仅仅取决于自变量当前位置,这可能会带来一些问题。对于noisy gradient,我们需要谨慎的选取学习率和batch size, 来控制梯度方差和收敛的结果。
参考链接: Python中的统计函数 2(方差度量) 转载自:博客园:寻自己 https://www.cnblogs.com/xunziji/p/6772227.html?utm_source=it
更新:基于GEE的Landsat地表温度反演可以看这篇博客[1],自动批量操作,处理更快。
用于训练神经网络的最受欢迎的优化算法有哪些?如何比较它们?本文试图用一个卷积神经网络(CNN)来回答这些问题。 随机梯度下降(SGD) SGD通过选取大小(m)的子集或小批量数据,更新在梯度(g)的反
将非平稳时间序列转化成平稳时间序列,包含三种类型:结构变化、差分平稳、确定性去趋势。本文脉络框架如下:
本列表选编了一些机器学习领域牛B的框架、库以及软件(按编程语言排序)。 C++ 计算机视觉 CCV —基于C语言/提供缓存/核心的机器视觉库,新颖的机器视觉库 OpenCV—它提供C++, C, Python, Java 以及 MATLAB接口,并支持Windows, Linux, Android and Mac OS操作系统。 通用机器学习 MLPack DLib ecogg shark Closure 通用机器学习 Closure Toolbox—Clojure语言库与工具的分类目录 Go 自然语言处理
目标函数有关自变量的梯度代表了目标函数在自变量当前位置下降最快的方向。因此,梯度下降也叫作最陡下降(steepest descent)。在每次迭代中,梯度下降根据自变量当前位置,沿着当前位置的梯度更新自变量。然而,如果自变量的迭代方向仅仅取决于自变量当前位置,这可能会带来一些问题。对于noisy gradient,我们需要谨慎的选取学习率和batch size, 来控制梯度方差和收敛的结果。
Given a number, and we have to calculate its square in Python.
最近课上老师让我们做一个销量预测的作业,刚好小编被分配到了这个算法,所以在这里写一下,mark一下。
本文汇编了一些机器学习领域的框架、库以及软件(按编程语言排序)。 C++ 计算机视觉 CCV —基于C语言/提供缓存/核心的机器视觉库,新颖的机器视觉库 OpenCV—它提供C++, C, Python, Java 以及 MATLAB 接口,并支持 Windows, Linux, Android and Mac OS 操作系统。 通用机器学习 MLPack DLib ecogg shark Closure 通用机器学习 Closure Toolbox—Clojure 语言库与工具的分类目录 Go 自然语言处
比较当前 `source` 值与它的值 `length` K线之前的值并返回差值。
前言 要想对一个算法有深入的了解,不仅仅要懂得其基本的原理,更要学会如何实现该算法才行。因为从原理到实现的过程还有很多未知的在理论中无法体现出来的实现技巧在里面。本文介绍的 Isolation Forest 算法原理的详细解释请参看之前文章:Isolation Forest异常检测算法原理详解。在此我们只介绍详细的代码实现过程细节,请读者一定要记住学习源码实现才是提升编码能力的根本,一定要坚持下去,如遇到任何不明白的地方请留言,燕哥会第一时间给你回复。当然,由于本人能力有限难免有疏忽错误之处,
在.NET Framework提供的BCL中,Math类实现了一个Pow方法,例如要求2的三次方,可以通过以下代码实现:
Python支持复数,复数由实数部分和虚数部分构成,复数(Complex)是 Python 的内置类型,直接书写即可。
在解决实际问题时,如数学问题、随机问题、商业货币问题、科学计数问题等,对数字的处理是非常普遍的,为了应对以上问题,Java提供了许多数字处理类。
这些功能Excel上都有,原理一模一样,现在需要C#的实现代码; 各函数的线性拟合,相关系数、截距为0(即强制过原点)等等
互联网技术人才招聘分析报告——什么语言的程序员最受CEO青睐? 对每个创业CEO而言,都会花大量的时间寻找支撑业务发展的优秀人才,那到底什么语言的程序员“最抢手”,而招聘什么语言程序员“性价比”最高呢
来源丨Python之王 Python爬取天气数据及可视化分析 说在前面 天气预报我们每天都会关注,我们可以根据未来的天气增减衣物、安排出行,每天的气温、风速风向、相对湿度、空气质量等成为关注的焦点。本次使用python中requests和BeautifulSoup库对中国天气网当天和未来14天的数据进行爬取,保存为csv文件,之后用matplotlib、numpy、pandas对数据进行可视化处理和分析,得到温湿度度变化曲线、空气质量图、风向雷达图等结果,为获得未来天气信息提供了有效方法。 1.数据获取
http://blog.csdn.net/u011239443/article/details/78066082 2.1 Mini-batch 梯度下降法 2.2 理解 mini-batch 梯度下降
信息会改变你对事物的未知度和好奇心。信息量越大,你对事物越了解,进而你对事物的好奇心也会降低,因为你对事物的确定性越高。如果你确定一件事件的发生概率是100%,你认为这件事情的信息量为0——可不是吗,既然都确定了,就没有信息量了;相反,如果你不确定这件事,你需要通过各种方式去了解,就说明这件事是有意义的,是有信息量的。
但是一个量化交易可以通过回测系统建立信心然后让其一如既往的运行,以达到让钱生钱的目的,并且是自动的。
具有大量参数的深度神经网络是非常强大的机器学习算法。但是,过度拟合是这种网络中的严重问题。大型网络也是使用缓慢,通过结合许多预测很难处理过度拟合测试时不同的大型神经网络。当训练数据比较少的时候,可能是数据采样噪声的原因导致在训练集上表现比较好,但是在测试集上表现不好,造成过拟合的现象.
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南亚和东亚的高空间分辨率热应力指数(HiTiSAE) 这个新开发的数据集是一个高空间分辨率(0.1°×0.1°)的网格产品,包含了1981年1月3日至2019年12月31日期间室内、室外阴影和室外无阴影UTCI、MRT和其他8个广泛采用的人类热应力指数(ESI、HI、Humidex、WBGT、WBT、WCT、AT、NET)的每日值,这些指数来自新获得的ECMWF ERA5-LAND和ERA5再分析产品。前言 – 床长人工智能教程
在本篇文章中,我们将创建一个完整的程序来预测股票价格的变动。为此,我们将使用生成对抗性网络(GAN),其中LSTM是一种递归神经网络,它是生成器,而卷积神经网络CNN是鉴别器。我们使用LSTM的原因很明显,我们试图预测时间序列数据。为什么我们使用GAN,特别是CNN作为鉴别器?这是一个好问题,后面会有专门的部分介绍。
GAN的训练调参过程总是很让人头疼,为了让训练过程能够快速收敛,我尝试了很多的训练技巧,这里记录一下我尝试过有用的技巧以及博客中常常提到的技巧。
王小新 编译自 Kaggle 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 在2016年12月至2017年3月期间,Kaggle网站举办了一场对英国国防科学与技术实验室(DSTL)提供的卫星图像进行场景特
【导读】近日,Vadim Smolyakov发表了一篇博客,针对当前神经网络的优化算法进行了总结,并利用简单的CNN网络在NMIST数据集上进行实验,探讨不同的优化方法的效果好坏。其中考虑了四种神经网络训练的优化方法:SGD,Nesterov Momentum,RMSProp和Adam,并用TensorFlow进行训练。作者最终得出结果:使用Nesterov Momentum和Adam的SGD产生的结果更好。如果您对神经网络的优化算法还不是很了解,那么相信这篇文章将会给您很好的启发!专知内容组编辑整理。 N
编程可以极大地提高我们收集和分析世界信息的能力,而这些信息又可以通过上一节所述的谨慎推理来发现。 在数据科学中,编写程序的目的是,指示计算机执行分析步骤。 电脑无法自行研究世界。 人们必须准确描述计算机应该执行什么步骤来收集和分析数据,这些步骤是通过程序来表达的。
如图所示,普通的梯度下降法如图中蓝色画线所示,它在接近最优值红点时,会上下摆动,导致不能很快的收敛到红点,而且如果摆动的幅度过大还会导致发散(紫色画线所示),这也是为什么不能采用很大的learning_rate来加快学习速度。
我们可以使用科学计数法(一个可选的十进制部分外加一个可选的十进制指数部分)书写数值常量,例如:
经度 Longitude , 本初子午线 位置 为 0 度经线 , 相当于水平 x 轴 的坐标 , 经度的取值范围 -180 度 ~ +180 度 ;
林鳞 编译自 OpenAI官方博客 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 今天,OpenAI在官方博客上丢出了7个研究过程中发现的未解决问题。 OpenAI希望这些问题能够成为新手入坑AI的一种有趣
自从学习.NET以来,优雅的编程风格,极度简单的可扩展性,足够强大开发工具,极小的学习曲线,让我对这个平台产生了浓厚的兴趣,在工作和学习中也积累了一些开源的组件,就目前想到的先整理于此,如果再想到,就继续补充这篇日志,日积月累,就能形成一个自己的组件经验库。
📷 作者 | 李梅 编辑 | 陈彩娴 在科学、技术、工程和数学(STEM)领域,女性学者的代表性普遍不足,除了终身教职难拿、在学术生涯中会面临更多挑战等,性别不平等的一个重要形式还体现在薪酬不平等上。
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