大家好，我是我是Python进阶者。 一、前言 前几天在Python星耀群，【冫马讠成】大佬问了一个基础的算法问题，这里拿出来给大家分享下。...print("篮子里总共有鸡蛋: %s(个)"%y) break y += 1 虽然挨个进行取值确实慢了一些，不过也确实可以实现，下面给大家介绍的两个方法在这个方法上做了算法优化...总结 大家好，我是Python进阶者。...这篇文章基于粉丝提问，在实际工作中运用Python编程实现了求值问题，在实现过程中，巧妙的运用了算法，依次优化，顺利的帮助粉丝解决了问题，加深了对Python编程的认识。
要求以iris数据为对象，来进行不可测信息（样本类别）的估计。...matlab的newrb函数，设定误差均方根值目标-0.02；径向基层的分布常数-1；最大的神经元个数-25 eg = 0.02; % 误差均方根值目标 sc = 1; % 径向基层的分布常数 mn...min(abs(Y(i)-[1 2 3])); output(i) = n ; end 绘制结果成图 分析：从实验运行结果可以看出，本程序的识别率准确率为97.7778 % ， 思考：本次使用了...RBF神经网络，RBF是一种前馈型的神经网络，它的激励函数一般是高斯函数，高斯函数是通过计算输入与函数中心点的距离来算权重的。...对于一些复杂问题，BP算法需要的训练时间可能非常长，这主要是由于学习速率太小造成的。
这篇博客将介绍如何使用 Meanshift 和 Camshift 算法来查找和跟踪视频中的对象。...源码 2.1 MeanShift # 使用MeanShift均移和 CAMshift（Continuously Adaptive Meanshift）持续自适应均移以寻找和追踪对象 # CAMshift...frame[y:y + h, x:x + w] # 只考虑HSV的色调 hsv_roi = cv2.cvtColor(roi, cv2.COLOR_BGR2HSV) # 为了避免由于低光导致的错误值，使用...cv2.destroyAllWindows() cap.release() 复制代码 2.2 Camshift（Continuously Adaptive Meanshift）持续自适应性均移 # 使用
有效值(均方根值RMS，root-mean-square） 有效值也是也个数值，又叫均方根，我们以X=Asin(t)这个信号为例。...均方值 RMS的平方就是均方值MS(mean-square value)，意思是均方根值的开方。 4....N-1对应的是无偏估计；N对应有偏估计，其方差<=真值方差。matlab函数var默认使用的是N-1的无偏估计计算方法。...使用无偏估计，对正弦信号X = sin(t)求方差，结果为0.5556； 使用有偏估计，求的方差为0.5 5.标准差(Standard Deviation)、均方差 标准差是把方差取根号得到的。...因为方差与处理的数据的量纲有差异，所以有时我们用标准差来描述数据偏离程度。 6.
据叶杰平教授介绍，滴滴的 AI 战略和布局主要围绕三个层面展开，最底层是基础的 AI 算法，比如强化学习算法、深度学习算法等；中间一层则是滴滴拥有的非常核心的 AI 技术，如语音、自然语言处理、图像等；...ETA 服务可以应用于多项任务，比如估计到达时间，估计未来行驶时间，提供数字地图/导航的基础服务。...由于派单的决定会影响未来的司机分布，且派单既要考虑司机收入还要保障用户体验，综合考虑这两个需求，叶杰平教授介绍了两种方法来解决派单问题，一种方法是 MDP（Markov Decision Process...考虑到每一次匹配对未来是有影响的，这样可以能基于全天供需、出行行为预测，来考虑一天之内司机整体的效率。 ? 离线学习——策略评估 ?...具体使用的深度强化学习模型是带有行动搜索的 DQN（Deep Q-network）模型。训练过程如下所示。 ? ? ?
机器学习是指使计算机系统使用统计技术学习数据的过程，而不需要具体的编程程序。该方法是一个主动学习的算法，使得它能够从数据中学习并进行预测。...因此，在学习和应用机器学习之前，我们首先应该明确自己的任务是什么，以及适合使用哪种机器学习方法来完成。...此外，了解诸如Python等编程语言将使你能够容易得实现相关算法，理论基础与编程能力二者在手，机器学习我有。...回归 回归主要涉及连续变量或数值变量的估计，比如估计房价、股票价格、产品价格等使用回归估计。即根据相关的数据建立回归曲线，对新的数据进行预测估计。...比如区分垃圾邮件、病人患有哪种疾病、交易是否属于欺诈行为等任务，都是使用分类方法处理的。
在本节中，我们将使用该包来估计上一节中模拟多变量序列的参数。...模拟模型平差的结果如下所示：CCC-GARCH和DCC-GARCH模型的结论我们在 CCC-GARCH 和 DCC-GARCH 示例中都看到，该软件包没有对模拟模型的参数提供令人满意的估计值。...和 VAR模型估计、预测ts 和 xts格式时间序列PYTHON用GARCH、离散随机波动率模型DSV模拟估计股票收益时间序列与蒙特卡洛可视化极值理论 EVT、POT超阈值、GARCH 模型分析股票指数...使用GARCH，EGARCH，GJR-GARCH模型和蒙特卡洛模拟进行股价预测R语言时间序列GARCH模型分析股市波动率R语言ARMA-EGARCH模型、集成预测算法对SPX实际波动率进行预测matlab...实现MCMC的马尔可夫转换ARMA - GARCH模型估计Python使用GARCH，EGARCH，GJR-GARCH模型和蒙特卡洛模拟进行股价预测使用R语言对S＆P500股票指数进行ARIMA + GARCH
我们有： 首先假设我们知道每个实验中使用了哪种硬币。在这种情况下，有完整的信息，可以使用最大似然估计 (MLE) 技术轻松求解 p_1 和 p_2。...现在估计概率 p_1 和 p_2 变得更加困难，但仍然可以在 EM 算法的帮助下完成。 如果知道选择硬币 1 或硬币 2 的概率，就可以使用贝叶斯定理来估计每个硬币的偏差。...在 EM 算法中，我们对这些概率进行初步猜测，然后在两个步骤之间迭代（估计偏差给定使用每个硬币的概率和估计使用每个硬币给定偏差的概率）直到收敛。...在下面的实现中将使用与论文中相同数据来检查是否获得了相同的结果。...结果与论文中完全相同，这意味着 EM 算法的实现是正确的。 也可以使用数值求解器来最大化完全对数似然函数的条件期望，但在这种情况下使用解析解更容易。 现在让我们试着让问题变得更复杂一些。
于是就有 1/W*返还率 + 1/D*返还率 + 1/L*返还率 = 1 ， 例如胜场，赌场估计的概率就是 1/W*返还率 。 ...例如胜 2.34 平 3.05 负 2.80 ，返还率为 (W*D*L) / （W*D+W*L+D*L) = 90% 博彩公司对该项比赛的概率估计为 主队胜 0.9/2.34 =0.384=38.4%...如果想要预测目标变量的值，可以选择监督学习算法，否则可以选择无监督算法。所以这个问题可以归类认为是机器学习的监督学习，可以用线性回归去解决这类问题。...使用python3+BeautifulSoup 写爬虫抓数据示例： # coding=utf-8 import urllib.parse import urllib.request import gzip...Logistic回归+Sigmoid函数分类方式处理（详情请阅读参考文献《机器学习实战》），训练算法为改进的随机梯度上升算法: from numpy import * def sigmoid(inX):
引起转子不对中故障的常见原因有： ①初始安装对中超差；②冷态对中时没有正确估计各个转子中心线的热态升高量，工作时出现主动转子与从动转子动态对中不良；③轴承架热膨胀不均匀；④管道力作用；⑤机壳变形或移位；...振动数据采集与特征值提取 使用MIC-1816采集电机主轴测点的径向振动值，使用WebAccess/MCM直接进行Peak_To_Peak，RMS，Frequency，Magnititude特征值提取...截取到的信号幅度值平均值 Max 截取到的信号最大幅值 Min 截取到的信号最小幅值 Peak_To_Peak 峰峰值（最小幅值与最大幅值差的绝对值） Median 截取到的信号幅度值的中位数 RMS 截取到的信号的幅值均方根值...WebAccess/MCM以模块化的形式提供了常用的特征值提取算法工具，对于一些特殊的特征值提取算法，可以通过开发接口二次开发并加到WebAccess/MCM中进行授权分发和使用。
目前已经涉及的内容： 1 聚类算法+word2vec=传统色彩图谱 技术解读《延禧攻略》的色彩搭配 2 色彩图谱+色卡=配色引擎 适合技术宅的装修配色指南 本期的主题： 服装颜色数据+算法=设计师的用色风格...服装+肤色的颜色配对数据+算法=基于肤色的推荐算法 本期解读的是设计师林能平最新一期的设计作品。...创建人林能平，华裔美籍设计师，出生在泰国。遵从家人的期许林能平选择了金融专业，念了三年后确信志不在此，遂决定放弃本专业。他从未专业学过设计，做裁缝的母亲便是儿时的时尚启蒙导师。...此部分运用了爬虫的技能，收集玩图片之后，我们可以写代码把图片拼成以上的大图，从总体上可以感知到设计师使用了不少浓重的色彩，大体的颜色比例也可以估计得出来。...2 通过算法把服装分割出来 ? 针对服装，我们需要把照片上无关的内容去除掉，即所谓的“扣图”，不过我们可以采用算法来进行这一步操作，节省大量的人工，提取出来的结果如上图所示。
对于每一个图像匹配对，计算对极几何，估计F矩阵并通过ransac算法优化改善匹配对。这样子如果有特征点可以在这样的匹配对中链式地传递下去，一直被检测到，那么就可以形成轨迹。...得到相机估计参数和场景几何信息，即稀疏的3D点云。其中两幅图片之间的bundle adjust用的是稀疏光束平差法sba软件包，这是一种非线性最小二乘的优化目标函数算法。 2....算法详述 2.1计算符合特征的图片 2.1.1特征检测 对于特征检测这一步，使用的是具有尺度和旋转不变性的SIFT描述子,其鲁棒性较强，适合用来提取尺度变换和旋转角度的各种图片特征点信息...SFM算法的目标就是找到合适的相机和场景参数去优化这个目标函数，g是采用一个非线性最小二乘的优化方法求解，著名的有光束平差法bundle adjustment....系统采用5点法来估计初始化匹配对的外参，然后轨迹三角化后可以提供初始化的3D点，初始化的两帧图片就可以开始进行第一次bundle adjustment了。
这里我们需要从基础的统计理论(描述性统计、区间估计、假设检验等)出发，到基本的统计分析（T 检验、方差分析等），最后到商业常用的模型（回归分析、方差分析等），学习数据分析背后的逻辑，掌握实用统计学的概念和会利用统计的思维去思考问题...推荐书籍： 《从零进阶 数据分析的统计基础》-曹正凤 《统计学》-贾俊平 第五阶段 数据分析与软件应用 SPSS是统计分析入门软件，如果你想快速入门而又不想学习编程，我推荐使用SPSS。 ?...学习算法模型包括线性回归、逻辑回归、主成分分析、因子分析、聚类、关联规则、决策树、随机森林、支持向量机、贝叶斯、神经网络等。 对于工具，这一阶段，建议选择一门编程语言来学习。...Python或者R语言，这一点是必备项也是加分项，在数据挖掘方向是必备项，语言相比较工具更加灵活也更加实用。 对于R和Python，我们应该使用哪种语言，已经争论很多年了，至今没有定论.........在这门数据分析师集训课程中，你将掌握如何建置数据仓库、使用可视化方法发现数据中的模式规律、使用统计分析方法进行验证、结合机器学习方法进行预测并清晰传达你的洞察。毕业后，你将成为企业抢手的数据分析师。
量子幅度估计（QAE）算法于2002年提出，在2018年被指出可以有效代替蒙特卡罗方法，应用于金融分析并实现平方加速，目前已在期权定价和信用风险分析中实现初步应用演示。...量子幅度估计算法（Quantum Amplitude Estimation， QAE）于2002年提出，并不断发展，被认为可有效代替蒙特卡洛方法应用于金融分析，在收敛速度方面较经典算法实现二次方级别加速...本文针对期权定价经典场景，将量子幅度估计算法应用于我国金融市场的看涨欧式期权定价，以期助力量子算法在金融市场的应用。...然后可以将生成的模型集成到基于量子幅度估计的算法中，以评估预期收益。 （代码省略。。。） Black-Scholes 模型假设到期时的现货价格 欧式看涨期权是对数正态分布的。...经过训练的不确定性模型可用于通过量子幅度估计来评估期权收益函数的期望值。 绘制经过训练的概率分布，并且为了比较绘制目标概率分布。
这反过来可以提升算法的表现。 在本教程中，您将了解如何在Python中从头开始实现随机森林算法。 完成本教程后，您将知道： 套袋决策树和随机森林算法的区别。 如何构造更多方差的袋装决策树。...如何在Python中从头开始实现随机森林 图片来自 InspireFate Photography，保留部分权利。 描述 本节简要介绍本教程中使用的随机森林算法和Sonar数据集。...套袋的局限性在于，它使用相同的贪婪算法来创建每棵树，这意味着在每棵树中可能会选择相同或非常相似的分割点，使得不同的树非常相似（树将被关联）。这反过来又使他们的预测相似，从而缩减了最初寻求的差异。...我们将使用k-fold交叉验证来估计未知数据的学习模型的性能。这意味着我们将构建和评估k个模型，并将性能估计为平均模型误差。分类准确性将用于评估每个模型。...算法优化。发现教程中使用的配置有一些试验和错误，但没有进行优化。尝试更多的树木，不同数量的特征，甚至不同的树形配置来提高性能。 更多的问题。
眼图是一系列数字信号在示波器上累积而显示的图形，它包含了丰富的信息，从眼图上可以观察出码间串扰和噪声的影响，体现了数字信号整体的特征，从而估计系统优劣程度。...其中眼图眼高定义如下： EyeHeight=(PTopmean-3*PTopsigma)-PBasemean+3*PBasesigma) PTopsigma即为眼图波形顶部的噪声标准偏差或均方根值，PBasesigma...为眼图波形底部的噪声标准偏差或均方根值。...眼图使用颜色分级来显示信号通过图中不同区域的频次高低，这提供了另一种查看时间间隔误差 TIE 频次的方法。通过眼图测试的张开度，您可以大致地查看有多少抖动。眼图张开度越大，信号中的抖动就越小。...谈到随机抖动（RJ）时，我们喜欢使用“发生抖动”这一表述方式。随机抖动终究是不可避免的，但我们可以对它进行表征。随机抖动呈现高斯分布（无界），它由三个原因共同造成。
如果数据不足，就不应该使用复杂的模型，不得不使用简单模型，而简单的模型确实不容易过拟合，但其准确度就是硬伤，bias再低，variance是硬伤。...这表示了k-NN估计的”稳定性”随着 k 的上升而提高；而k越高，取的邻域就越大，用这个大邻域中的均值去估计，偏差就会增大。...Bias 度量了某种学习算法的平均估计结果所能逼近学习目标的程度；独立于训练样本的误差，刻画了匹配的准确性和质量：一个高的偏差意味着一个坏的匹配。...Variance 则度量了在面对同样规模的不同训练集时，学习算法的估计结果发生变动的程度。相关于观测样本的误差，刻画了一个学习算法的精确性和稳定性：一个高的方差意味着一个弱的匹配。 ...复杂的模型和简单的模型，本质上都在做相同的事，就是把类似的数据分为一类，只不过他们对类似的定义不同，但对于不是很苛刻的测试数据，无论哪种定义都能表现得正常。
在这项工作中，我通过创建一个包含四只基金的模型来探索 copula，这些基金跟踪股票、债券、美元和商品的市场指数摘要然后，我使用该模型生成模拟值，并使用实际收益和模拟收益来测试模型投资组合的性能，以计算风险价值...有了 copula 和边缘，我们将使用模型来确定投资的风险价值 (VaR) 和预期损失 (ES)。...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。...的贝叶斯非参数MCMC估计R语言COPULAS和金融时间序列R语言乘法GARCH模型对高频交易数据进行波动性预测R语言GARCH-DCC模型和DCC（MVT）建模估计Python使用GARCH，EGARCH...ARMA - GARCH模型估计Python使用GARCH，EGARCH，GJR-GARCH模型和蒙特卡洛模拟进行股价预测使用R语言对S＆P500股票指数进行ARIMA + GARCH交易策略R语言用多元
早期的坚持是兴趣加上偶然因素，现在看到能够通过技术来极大的提升人类在各方面应用的效率时，更多的则是必然。网易云音乐音视频实验室负责人刘华平在采访中说到。...刘华平：每到一个公司，都会给我带来三个方面的成长： 1. 技术深度和广度：由编解码技术，扩展到前后端算法。从音频到视频，从传统数字信号处理算法到深度学习。 2....你更喜欢哪种？ 刘华平：截止到现在，十几年的职业生涯，先后在freescale、visualon、盛大创新研究院、阿里巴巴、WiFi万能钥匙和网易云音乐任职。...算法也从传统到AI相关，应用场景也是越来越丰富。看到能够通过技术来极大的提升人类在各方面应用的效率时，守望音视频领域就成为我现在的必然选择。...内容分析与处理方面，我们通过AI开发性能优于spleeter的消音伴奏算法、音乐结构分段。现在音街用的K歌伴奏库元素绝大部分是通过这套算法自动实现的。
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