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优化算法之指数移动加权平均

补充： 指数平滑法是对加权移动平均法的改进，它是将前期预测值和前期实际值分别确定不同的权数(二者权数和为1)。只需要三个数据，所有预测方法中，指数平滑法采用较多，常用语短期预测。选择合适的 ? 值。...▲计算加权移动平均法 ? ▲计算加权移动平均法 ? a 指 数 加 权 移 动 平 均 说了这么多那什么是指数加权移动平均呢？其实他也是加权移动平均的一种改进。...指数加权移动平均(Exponentially Weighted Moving Average)，它是一种常用的序列处理方式。在 ? 时刻，他的移动平均值公式是： ? ? ，其中 ? 是 ?...时刻的移动平均预测值； ? 为 ? 时刻的真实值； ? 是权重；其实这个和上面的指数平滑预测很是相像。但是有所不同，指数滑动平均 ? 是通过当前 ? 时间的真实值和 ?......这样的前期移动平均值并不能很好的估测温度。 引入偏差就是为了解决估测初期预测不准确的问题。那么如何去做呢？ 指数加权平均公式： ? 带修正偏差的指数加权平均公式： ? 当t=2的时候， ?

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Python中TensorFlow的长短期记忆神经网络(LSTM)、指数移动平均法预测股票市场和可视化

下面看两种平均技术；标准平均法和指数移动平均法。你将对这两种算法产生的结果进行定性（目测）和定量（平均平方误差）的评估。...，xt）（例如之前的100天）内先前观察到的股票市场价格的平均值。此后，尝试更高级的 "指数移动平均 "方法，看看它的效果如何。然后，进入长短期记忆模型 首先，正常的平均数。...接下来，使用指数移动平均线。 指数移动平均线 你可能已经在互联网上看到一些文章，使用非常复杂的模型，并预测了几乎准确的股票市场行为。但是请注意! 这些只是视觉上的错觉，并不是由于学到了有用的东西。...你将在下面看到如何用一个简单的平均法来复制这种行为。 在指数移动平均法中，你计算xt+1为。 其中 和 是在一段时间内保持的指数移动平均数值。....上述公式基本上是计算t+1时间步长的指数移动平均线，并将其作为超前一步的预测。γ决定最近的预测对EMA的贡献是什么。例如，γ=0.1只能得到当前值的10%进入EMA。

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Coursera吴恩达《优化深度神经网络》课程笔记（2）-- 优化算法

如果我们希望看到半年内气温的整体变化趋势，可以通过移动平均（moving average）的方法来对每天气温进行平滑处理。 例如我们可以设 ，当成第0天的气温值。...第一天的气温与第0天的气温有关： 第二天的气温与第一天的气温有关： 第三天的气温与第二天的气温有关： 即第t天与第t-1天的气温迭代关系为： 经过移动平均处理得到的气温如下图红色曲线所示...β值决定了指数加权平均的天数，近似表示为： 例如，当β=0.9，则 ，表示将前10天进行指数加权平均。当 ，则 ，表示将前50天进行指数加权平均。...β值越大，则指数加权平均的天数越多，平均后的趋势线就越平缓，但是同时也会向右平移。下图绿色曲线和黄色曲线分别表示了β=0.98和β=0.5时，指数加权平均的结果。 ?...一般设置β=0.9，即指数加权平均前10天的数据，实际应用效果较好。 另外，关于偏移校正，可以不使用。因为经过10次迭代后，随着滑动平均的过程，偏移情况会逐渐消失。

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Python中TensorFlow的长短期记忆神经网络(LSTM)、指数移动平均法预测股票市场和可视化|附代码数据

下面看两种平均技术；标准平均法和指数移动平均法。你将对这两种算法产生的结果进行定性（目测）和定量（平均平方误差）的评估。...，xt）（例如之前的100天）内先前观察到的股票市场价格的平均值。此后，尝试更高级的 "指数移动平均 "方法，看看它的效果如何。然后，进入长短期记忆模型 首先，正常的平均数。...接下来，使用指数移动平均线。 指数移动平均线 你可能已经在互联网上看到一些文章，使用非常复杂的模型，并预测了几乎准确的股票市场行为。但是请注意! 这些只是视觉上的错觉，并不是由于学到了有用的东西。...你将在下面看到如何用一个简单的平均法来复制这种行为。 在指数移动平均法中，你计算xt+1为。 其中   和   是在一段时间内保持的指数移动平均数值。....本文摘选 《 Python中TensorFlow的长短期记忆神经网络(LSTM)、指数移动平均法预测股票市场和可视化 》

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Python中TensorFlow的长短期记忆神经网络(LSTM)、指数移动平均法预测股票市场和可视化|附代码数据

下面看两种平均技术；标准平均法和指数移动平均法。你将对这两种算法产生的结果进行定性（目测）和定量（平均平方误差）的评估。...，xt）（例如之前的100天）内先前观察到的股票市场价格的平均值。此后，尝试更高级的 "指数移动平均 "方法，看看它的效果如何。然后，进入长短期记忆模型 首先，正常的平均数。...接下来，使用指数移动平均线。 指数移动平均线 你可能已经在互联网上看到一些文章，使用非常复杂的模型，并预测了几乎准确的股票市场行为。但是请注意! 这些只是视觉上的错觉，并不是由于学到了有用的东西。...你将在下面看到如何用一个简单的平均法来复制这种行为。 在指数移动平均法中，你计算xt+1为。 其中   和   是在一段时间内保持的指数移动平均数值。....---- 本文摘选 《 Python中TensorFlow的长短期记忆神经网络(LSTM)、指数移动平均法预测股票市场和可视化 》

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Python中TensorFlow的长短期记忆神经网络(LSTM)、指数移动平均法预测股票市场和可视化|附代码数据

下面看两种平均技术；标准平均法和指数移动平均法。你将对这两种算法产生的结果进行定性（目测）和定量（平均平方误差）的评估。...，xt）（例如之前的100天）内先前观察到的股票市场价格的平均值。此后，尝试更高级的 "指数移动平均 "方法，看看它的效果如何。然后，进入长短期记忆模型 首先，正常的平均数。...接下来，使用指数移动平均线。 指数移动平均线 你可能已经在互联网上看到一些文章，使用非常复杂的模型，并预测了几乎准确的股票市场行为。但是请注意! 这些只是视觉上的错觉，并不是由于学到了有用的东西。...你将在下面看到如何用一个简单的平均法来复制这种行为。 在指数移动平均法中，你计算xt+1为。 其中   和   是在一段时间内保持的指数移动平均数值。....上述公式基本上是计算t+1时间步长的指数移动平均线，并将其作为超前一步的预测。γ决定最近的预测对EMA的贡献是什么。例如，γ=0.1只能得到当前值的10%进入EMA。

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吴恩达《优化深度神经网络》精炼笔记（2）-- 优化算法

如果我们希望看到半年内气温的整体变化趋势，可以通过移动平均（moving average）的方法来对每天气温进行平滑处理。 例如我们可以设V0=0，当成第0天的气温值。...第一天的气温与第0天的气温有关： 第二天的气温与第一天的气温有关： 第三天的气温与第二天的气温有关： 即第t天与第t-1天的气温迭代关系为： 经过移动平均处理得到的气温如下图红色曲线所示： 这种滑动平均算法称为指数加权平均...ββ值决定了指数加权平均的天数，近似表示为： 这里简单解释一下公式1/(1−β)是怎么来的。准确来说，指数加权平均算法跟之前所有天的数值都有关系，根据之前的推导公式就能看出。...4 Understanding Exponetially Weighted Averages 我们将指数加权平均公式的一般形式写下来： 我们已经知道了指数加权平均的递推公式。...一般设置β=0.9，即指数加权平均前10天的数据，实际应用效果较好。 另外，关于偏移校正，可以不使用。因为经过10次迭代后，随着滑动平均的过程，偏移情况会逐渐消失。

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吴恩达深度学习笔记 course2 week2 优化算法

的选取一般为2的幂,推荐常用的有64,128,256,512,选择2的幂的原因:计算机存储数据一般都为2的幂,这样设置可以提高运算速度. 3.Exponentially weighted averages 指数加权平均...θ 举个例子:上图为伦敦半年的气温曲线,比较震荡,为了能看到整体变化趋势,我们要使它更平滑,我们可以把它移动平均,第t天用Vt=0.9Vt-1+0.1θt,可以得到红色曲线,这种方法叫指数加权平均 ?...指数加权平均展开如上     我们已经知道了指数加权平均的递推公式。实际应用中，为了减少内存的使用，我们可以使用这样的语句来实现指数加权平均算法 ?  ...传统的梯度下降方向只与每一点的方向有关,这样会发生一些震荡,尤其是w和b相差比较大的情况下,导致前进的比较缓慢 如果对梯度进行一个指数加权平均,那么每一点的方向不仅与当前方向有关,也会与当前方向有关,梯度下降会趋近平滑...RMSprop是另一种优化梯度下降的算法,它的表达式如上图所示 原理:我们把水平方向看作w,垂直方向看作b,由图中可以看出b方向震荡大,w方向震荡小,即dw小,db大,即上式中的Sdw小,Sdb大 ?

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深度学习笔记4-模型优化算法

以及日常感谢Andrew Ng的视频」 梯度下降的优化 1.指数加权平均 引入概念 在讲下面几个优化算法之前，先引出指数加权平均的概念。...指数加权平均是一种简称，概念引自统计学中的指数加权移动平均EWMA(Exponentially Weighted Moving Average)。 ?...上面这张图是伦敦某一年的气温图，这张图看起来很凌乱，如果要计算趋势，也就是气温的局部平均值，或者说移动平均值，就需要这样做：先设定v0=0，然后在后一天的计算中，v0 乘以0.9的加权数再加上(1-0.9...,vt=0.9vt-1+(1-0.9)θt，如此计算，用红线作图的话就能得到下图结果，这样就得到了气温的趋势，即移动平均值。 ?...采用Momentum能够使垂直方向上的学习变慢的原因是计算上下摆动的平均值，平均过程中垂直方向上正负值抵消，最后可以使平均值接近于0。

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Python数据科学（九）- 使用Pandas绘制统计图表1.信息可视化

用折线图对比各个指数的实时的开盘点位，并设置图像大小 df['open'].plot(kind='line', figsize=[5,5], legend=True, title='code') ?...2.绘制移动平均线 获取上证指数5.21日分笔历史数据 import tushare as ts df = ts.get_tick_data('000001', date='2018-05-21') 返回值说明...绘制移动平均线 移动平均线，Moving Average，简称MA，MA是用统计分析的方法，将一定时期内的证券价格（指数）加以平均，并把不同时间的平均值连接起来，形成一根MA，用以观察证券价格变动趋势的一种技术指标...*win_type = None*，*on = None*，*axis = 0*，*closed = None *）[[source]] 参数说明： window：int或偏移量移动窗口的大小...对于由偏移量指定的窗口，这将默认为1。 center：布尔值，默认为False将标签设置在窗口的中心。 win_type：字符串，默认无提供一个窗口类型。如果None，所有点均匀加权。

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matlab中ewma实现,ewma 移动平均模型

,提出一种考虑 最小维修的样本容量和抽样区间均可变(VSSI)的指数加权移动平均(EWMA)均 值控制图和预防…… 对 SMA 法的改进方法叫做指数加权移动平均法(EWMA),也就是说: 这种方法… 在检测较小的...过程偏移时, 移动平均 (MA) 控制图比 Xbar 控制图更有效,并且在每个子组中 只有 1 个观测值时特别有用。...1 3 中心移动平均 3期中心移动平均 2、指数加权移动平均模型(EWMA—Exponentially Weighted Moving Averages) ~ ? ?...实际上EWMA估计中更合适的…… (yt1yt2yt3) 中心移动平均 3期中心移动平均 ~ yt .13(yt1yt yt1) 2、指数加权移动平均模型(EWMA—Exponentially Weighted...0 =0时,IGARCH模型相当于一个无限期的指数 加权移动平均模型(EWMA)。

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Matlab正态分布、历史模拟法、加权移动平均线 EWMA估计风险价值VaR和回测标准普尔指数 S&P500时间序列|附代码数据

这三种方法是： 正态分布 历史模拟 指数加权移动平均线 (EWMA) 风险价值是一种量化与投资组合相关的风险水平的统计方法。VaR 衡量指定时间范围内和给定置信水平的最大损失量。...本例中使用的数据来自标准普尔指数从 1993 年到 2003 年的时间序列收益率。 tik2rt(sp); 将估计窗口定义为 250 个交易日。...---- 点击标题查阅往期内容 Python蒙特卡罗（Monte Carlo）模拟计算投资组合的风险价值（VaR） 左右滑动查看更多 01 02 03 04 使用指数加权移动平均法 (EWMA...指数加权移动平均 (EWMA) 方法分配不相等的权重，尤其是指数递减的权重。最近的收益率具有更高的权重，因为它们对“今天”收益率的影响比过去更远的收益率更大。...---- 本文选自《Matlab正态分布、历史模拟法、加权移动平均线 EWMA估计风险价值VaR和回测标准普尔指数 S&P500时间序列》。

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在向量化NumPy数组上进行移动窗口操作

但在其核心，移动窗口分析可以简单地总结为邻居元素的平均值。 需要注意的是，必须为边缘元素设置特殊的调整，因为它们没有9个相邻元素。因此，许多分析都排除了边缘元素。...要实现移动窗口，只需循环遍历所有内部数组元素，识别所有相邻元素的值，并在特定的计算中使用这些值。 通过行和列偏移量可以很容易地识别相邻值。3×3窗口的偏移量如下所示。 ? 行偏移 ?...列偏移 循环中NumPy移动窗口的Python代码 我们可以用三行代码实现一个移动窗口。这个例子在滑动窗口内计算平均值。首先，循环遍历数组的内部行。其次，循环遍历数组的内部列。...从左到右的偏移索引：[：-2，2：]，[：-2，：-2]，[1：-1、1：-1] Numpy数组上的向量化移动窗口的Python代码 有了上述偏移量，我们现在可以轻松地在一行代码中实现滑动窗口。...下面是每种方法的平均时间。 ? 很明显，向量化的方法更加有效。随着数组大小的增加，循环的效率呈指数级下降。另外，需要注意的是，一个包含10,000个元素(100行和100列)的数组非常小。

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【CSS】绝对定位元素设置 水平 垂直 居中 ( 绝对定位元素居中设置 - 先偏移 50% 再回退子元素一半尺寸 | 绝对定位居中设置 )

居中 最简单的方法就是 使用标尺测量父容器的宽高 , 通过设置四个边的边偏移量 , 设置元素 水平 / 垂直 居中 ; 2、先偏移50%再回退固定值 父容器 盒子 如果尺寸发生了改变 , 使用上述固定边偏移的方式设置的居中就会出现问题...左边偏移为 50% , 让子元素的左侧 移动到 父容器水平中心位置 ; left: 50%; 然后 , 设置 负数的 左外边距 , 令 子元素 向左移动 自身 宽度的一半 , 需要提前测量 子元素的宽度...; margin-left: -100px; 三、绝对定位元素 水平 / 垂直 居中 ---- 为 80x80 像素尺寸的元素设置 水平 / 垂直 居中 ; 设置水平居中 : 先设置子元素左侧移动到水平中心位置...height: 80px; background-color: blue; } 设置垂直居中 : 先设置子元素顶部移动到父容器垂直中心位置 top: 50%; , 然后再向上移动 40 像素...*/ /* 顶部移动到垂直中心位置 */ top: 50%; /* 右边偏移 0 紧贴右侧 */ right: 0; /* 垂直方向上 , 再向上走 40 像素 使得垂直居中

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详述深度学习中优化算法的演变

1/(1−γ)个时间步的普通更新量（即学习率乘以梯度）做了指数加权移动平均后再除以1−γ,即在动量法中，自变量在各个方向上的移动幅度不仅取决当前梯度，还取决于过去的各个梯度在各个方向上是否一致,然后依赖指数加权移动平均使得自变量的更新方向更加一致...，从而降低发散的可能 指数加权移动平均 假设则 当=0.9时， 当最原始的=0时 可以看出数值的加权系数随时间呈现指数下降 由于 所以将1/e作为系数临界值，当系数小于1/e时不考虑 当=0.9时，...和RMSProp算法一样，也是基于做指数加权移动平均，给定超参数使得 与RMSProp算法不同的是，该算法需要维护一个状态变量,该算法的核心变化式子为 是防止分母不为0的参数，一般取 使用记录按元素平方的指数加权平均...对比RMSProp算法和AdaDelta算法中的变化式子，可以看出AdaDelta算法是采用的来作为的学习率的的 Adam算法 其实它是在RMSProp算法基础上对变量做了指数加权移动平均而已，可以看成是...RMSProp算法与动量法的结合，具体核心变化式子为: 对做指数加权移动平均， 因为过去各时间步小批量随机梯度权值之和会较小，所以这里对做了偏差修正 和AdaGrad算法、RMSProp算法以及

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进阶渲染系列（七）——三向贴图（任意表面纹理化）【进阶篇完结】

然后，最终的反照率变为其平均值。 ? ? （平均三个映射） 2.3 基于法线的混合 现在，我们始终可以得到最佳的投影效果了，其他两个也可以。...2.5 偏移贴图 因为我们要在表面上投影相同的纹理三次，所以最终可能会突然重复。在一个球体上很明显。你可以四处移动它，直到最终得到纹理对齐，如下面的屏幕截图所示。...在垂直方向上，你可以看到重复的44和45。 ? （对齐贴图） 可以通过抵消投影来消除这种重复。如果我们将X映射垂直移动½，则在X和Z之间消除它们。对于Y和Z，如果我们将X水平移动½，同样。...结果是偏移量越大，混合区域变得越小。要更清楚地看到混合如何变化，请使用权重作为反照率。 ? ? （调整偏移） 4.2 混合指数 减小混合区域的另一种方法是通过取幂，在标准化之前将权重提高到高于1的幂。...这就像一个偏移量，但是是非线性的。为其添加一个着色器属性，使用任意的，最大值8和默认值2之间的数。 ? ? （混合指数材质） 偏移后，使用pow函数应用指数。 ? ?

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CSS3总结

垂直偏移量 阴影模糊值 颜色(rgba)， 水平偏移量 垂直偏移量 阴影模糊值 颜色(rgba)， 水平偏移量 垂直偏移量 阴影模糊值 颜色(rgba); box-shadow:水平偏移量 垂直偏移量... 阴影模糊值 阴影外延值 颜色(rgba)， 水平偏移量 垂直偏移量 阴影模糊值 阴影外延值 颜色(rgba)， 水平偏移量 垂直偏移量 阴影模糊值 阴影外延值 颜色(rgba); 三、背景、蒙版 1....start 所有盒子在父盒子的左侧，余下的空间在右侧； end所有盒子在父盒子的右侧，余下的空间在左侧； justify 余下的空间在盒子间平均分配； center 可利用的空间在父盒子的两侧平均分配。...属性“box- align”管理垂直方向上的空间分布，有以下五个可能属性之：start、 end,、center、 baseline和 stretch。...start 每个盒子沿父盒子的上边缘排列，余下的空间位于底部； end 每个盒子沿父盒子的下边缘排列，余下的空间位于顶部； center 可用空间平均分配，上面一半，下面一半； baseline 所有盒子沿着它们的基线排列

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【安富莱二代示波器教程】第2章示波器操作说明及其介绍

4、Math对话框用于80阶Fir低通滤波的截止频率选择： 5、Settings对话框用于幅值窗口，状态窗口，频率窗口，系统信息窗口，水平和垂直测量游标的隐藏与显示，水平和垂直滑动切换以及水平和垂直测量游标的移动步数调节...支持30种测量值的动态添加： 当前实现平均值，最大值，最小值，峰峰值，RMS和频率估计。 支持水平游标尺度和垂直游标尺度： 水平游标尺度测量幅度，垂直游标尺度测量时间，且移动单位可调。...（5）测试信号5：20KHz任意波，峰峰值2V，直流偏移1V，FFT估算频率19531Hz。 2.8  水平测量和垂直测量功能 双通道示波器采样率2Msps，采用水平和垂直测量功能测试正弦波和方波。...（2）测量方波，20KHz，峰峰值2V，直流偏移1V，下面是垂直测量，测得周期50ns，也就是20KHz （3）测量正弦波，20KHz，峰峰值2V，直流偏移1V，下面是水平测量，测得峰峰值2V （4）测量正弦波...，20KHz，峰峰值2V，直流偏移1V，下面是垂直测量，测得周期50ns，也就是20KHz 2.9  普通触发以及采集波形的浏览功能 双通道示波器采样率2Msps，触发值设置为1V。

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精华 | 深度学习中的【五大正则化技术】与【七大优化策略】

动量算法利用先前梯度的指数衰减滑动平均值在该方向上进行回退 [26]。该算法引入了变量 v 作为参数在参数空间中持续移动的速度向量，速度一般可以设置为负梯度的指数衰减滑动平均值。...具体来说，算法计算了梯度的指数移动均值（exponential moving average），超参数 beta1 和 beta2 控制了这些移动均值的衰减率。...该算法更新梯度的指数移动均值（mt）和平方梯度（vt），而参数 β_1、β_2 ∈ [0, 1) 控制了这些移动均值（moving average）指数衰减率。...现在我们初始化指数移动均值 v0=0（零向量），而指数移动均值在时间步 t 的更新可表示为： 其中 gt^2 表示 Hadamard 积 gt⊙gt，即对应元素之间的乘积。...如果过往历史平方梯度的指数衰减平均值为 v_t，而过往历史梯度的指数衰减平均值为 m_t，那么经典动量更新规则如下： ? 我们需要修改动量规则以获得 Nadam 优化器。因此将上述公式扩展为： ?

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