而在 M-V 方法中最基本的一个知识点，就是构造投资组合的有效前沿。理论这里不再赘述，简单说一下其在 R 语言中的实现。...最简单的方法是使用 quantmod 中的 getSymbols 函数。因为要要做的事是构建资产组合，因此，得同时获取多只股票的交易数据，这里取 QQQ/SPY/YHOO 三只股票为例。...dat=merge(QQQ_ret,SPY_ret,YHOO_ret) 第四步，计算投资组合的有效前沿。这一步使用 portfolioFrontier 函数来完成。...0.0152 0.0357 0.0249Description: Fri Aug 09 11:21:31 2013 by user: Owner 上面结果中 title 部分表明的是本次操作过程中使用的相关方法...调用 plot 函数可以对上述结果进行绘图，调用 plot 之后，R 控制台会返回一组绘图选项卡： plot(Frontier)Make a plot selection (or 0 to exit):
文章目录 一、使用生成函数求解多重集 r 组合数 二、使用生成函数求解多重集 r 组合数 示例 参考博客 : 【组合数学】生成函数 简要介绍 ( 生成函数定义 | 牛顿二项式系数 | 常用的生成函数 |...) 【组合数学】生成函数 ( 生成函数应用场景 | 使用生成函数求解递推方程 ) 一、使用生成函数求解多重集 r 组合数 ---- S = \{ n_1 \cdot a_1, n_2 \cdot a_...r 组合数是 C(k + r - 1, r) 回顾多重集排列组合 : 可重复的元素 , 有序的选取 , 对应 多重集的排列 ; 全排列 = \cfrac{n!}..., 非全排列 k^r , \ \ r\leq n_i 可重复的元素 , 无序的选取 , 对应 多重集的组合 ; N= C(k + r - 1, r) 上述的 多重集 r 组合数 C(k + r...二、使用生成函数求解多重集 r 组合数 示例 ---- 多重集 S = \{3\cdot a , 4 \cdot b , 5 \cdot c \} , 求该多重集的 10 组合数 ; 上述多重集元素的
今天的GEO数据挖掘课程，有一个学员问到在向量的任何位置插入任何元素有没有什么简介的方法，因为她做的很麻烦，如下： 有一个向量，是100个元素，要在第34位加上一个数是56 a=1:100 c(a[1:...image-20191102220329369 然后学员有任意需求，任意位置添加任意数字，这样写会比较麻烦，每次都有手动判断向量长度，范围等等，因为她是初学者，所以不可能会无限R包和函数，我这里简单演示一下
在R中，可以使用e1071软件包所提供的各种函数来完成基于支持向量机的数据分析与挖掘任务。请在使用相关函数之前，安装并正确引用e1071包。...在正式建模之前，我们也可以通过一个图型来初步判定一下数据的分布情况，为此在R中使用如下代码来绘制（仅选择Petal.Length和Petal.Width这两个特征时）数据的划分情况。...此外，kernel是指在模型建立过程中使用的核函数。针对线性不可分的问题，为了提高模型预测精度，通常会使用核函数对原始特征进行变换，提高原始特征维度，解决支持向量机模型线性不可分问题。...结果向量用一个向量表示，特征向量用一个矩阵表示。在确定好数据后还应根据数据分析所使用的核函数以及核函数所对应的参数值，通常默认使用高斯内积函数作为核函数。下面给出一段示例代码 ?...在上述过程中，确定核函数的gamma系数时所使用的代码所代表的意思是：如果特征向量是向量则gamma值取l，否则gamma值为特征向量个数的倒数。
如果学过像JAVA或者C这样的高级语言，都知道，数据类型的概念，包括，整数型、浮点型、字符串、布尔类型。这些语言中，定义变量需要定义数据类型，而在R中不需要。只需要直接赋值即可。...在给变量赋值时，R中可以用<-或者=进行赋值。比如：num <- 1213，cha<- "BioInfoCloud"。R拥有许多用于存储数据的对象类型，包括标量、向量、矩阵、数组、数据框和列表。...向量 1 向量的创建 向量是用于存储数值型、字符型或逻辑型数据的一维数组。执行组合功能的函数c()可用来创建向量。...例如，a[c(2, 4)]用于访问向量a中的第二个和第四个元素。 > a[c(2, 4)] ? 使用的冒号用于生成一个数值序列。...，同为数值，同为字符串或布尔值。
在每个文本中，使用一个非常小的滑动窗口，文本中的每个单词只与其左右的p个词有边相连(包括自己，自连接)，而不是所有单词节点全连接。...个单词的表示，初始化一个全局共享的词嵌入矩阵（使用预训练词向量初始化），每个单词/节点的初始表示从该嵌入矩阵中查询，嵌入矩阵作为模型参数在训练过程中更新。...是一种归约函数，它将每个维上的最大值组合起来以形成一个新的向量作为输出。 ? 代表原始文本中 ? 的最近 ? 个单词的节点； ? 是从节点 ? 到节点 ? 的边缘权重，它可以训练时更新； ?...最后，使用文本中所有节点的表示来预测文本的标签: ? 其中 ? 是将向量映射到输出空间的矩阵， ? 是文本 ? 的节点集， ? 是偏差。...是真实标签的one-hot向量表示。 实验结果 不同模型的对比实验 数据集采用了R8，R52和Ohsumed。R8和R52都是路透社21578数据集的子集。 ? p值影响 ?
在本文中，我们将使用一种功能强大的机器学习算法-支持向量机（SVM），在考虑到市场整体趋势的同时，探索您实际需要的RSI值。 首先，我们将简要概述SVM，然后根据算法发现的模式来构建和测试策略。...现在，我们对支持向量机的工作原理以及如何选择其参数有了基本的了解，让我们看看是否可以使用它来计算如何交易RSI。...我们可以收集成千上万个数据点，然后尝试自己找到这些关系，也可以使用支持向量机为我们完成工作。...R建立我们的模型，分析它能够找到的模式，然后进行测试以查看这些模式在实际的交易策略中是否成立。...使用支持向量机（一种功能强大的机器学习算法），我们不仅能够了解RSI的传统知识在什么条件下成立，而且还能够创建可靠的交易策略。
在C#中使用@表示的字符串能够跨越数行。用于在C#中写JS或SQL代码比较方便。...在油管上看到C++博主The Cherno的一篇String Literals in C++的视频，里面提到了使用R"()"标记符书写多行字符串的用法。...原始的C/C++语言可以按照下面那样书写多行的字符串 const char* name005 = "line1\n" "line2\n" "line3\n"; 不过庆幸的是C++中提供了R"()..."的方式书写多行字符串，如下所示： #include #include int main() { std::string sqlInsert = R"(INSERT
为什么需要位置编码 在transformer中使用了位置编码，为什么需要位置编码。...绝对位置编码 三角函数位置编码 transformer使用的位置编码。...假设句子长度为512，那么位置编码向量维度就是512×2。那么为什么会使用这种位置编码表示呢？...为什么bert不用transformer的三角函数编码，因为bert训练采用了更大的预料，使用可学习的位置编码效果可能更好。...同理，我们也可以用RNN模型来学习一种绝对位置编码，比如从一个向量 p_{0} 出发，通过递归格式 p_{k+1}=f(p_{k}) 来得到各个位置的编码向量。
经过Embedding的向量X，与右边三个权重矩阵相乘，分别得到Query，Key，Value三个向量 下面我们看一个具体例子 ?...X1是Thinking对应的Embedding向量。 然后我们计算得到了X1对应的查询向量q1 然后我们与Key向量进行相乘，来计算相关性，这里记作Score。..., d_model) k = self.wk(k) # (batch_size, seq_len, d_model) v = self.wv(v) # (batch_size, seq_len..., dff) tf.keras.layers.Dense(d_model) # (batch_size, seq_len, d_model) ]) 有了这三个模块，就可以组合成Encoder...和Decoder了，这里限于篇幅就不展开，有兴趣的可以看下官方notebook 总结 Transformer这个模型设计还是很有特点的，虽然本质上还是全连接层的各个组合，但是通过不同的权重矩阵，对序列进行注意力机制建模
stack.add(mx.rnn.LSTMCell(num_hidden=num_hidden, prefix='lstm_l%d_'%i)) mx.rnn.SequentialRNNCell():RNN容器，用于组合多个...output_7_0.png Embedding是一种词向量化技术，这种技术可以保持语义（例如相近语义的词的向量距离会较近），将尺寸为(d0,d1...dn)的输入向量进行词向量化技术后转换为尺寸为(d0...,dn,out_dim)的向量，多出的一维为词向量，即使用一个向量代替原来一个词的位置。...网络构建 使用了隐层为50的LSTM单元，并带入转换好的数据，该图绘制出的lstm图较经典LSTM有一些出入 lstm_cell = mx.rnn.LSTMCell(num_hidden=50) begin_state...layout='NTC', \ merge_outputs=True) 使用
例如，如果一个模型在训练时只使用了 512 个 token 的文本，那么在预测时如果输入超过 512 个 token，模型可能无法正确处理。这就限制了大模型在处理长文本或多轮对话等任务时的效果。...接着在做 self-attention 之前，会用词嵌入向量计算 向量同时加入位置信息，函数公式表达如下： 其中 表示第 个 token 对应的词向量 集成位置信息 之后的 query 向量...： 而经典的位置编码向量 的计算方式是使用 Sinusoidal 函数： 其中 表示位置 维度向量 中的第 位置分量也就是偶数索引位置的计算公式，而 就对应第 位置分量也就是奇数索引位置的计算公式...RoPE代码实现 Meta 的 LLAMA 和 清华的 ChatGLM 都使用了 RoPE 编码，下面看一下具体实现。...目前很多的大模型，都选择了使用了这种编码方式（LLAMA、GLM 等）。 附录 这里补充一下前面公式 1.3.2 节中，公式（8）~（11）是怎么推导出来的。
从它们中提取字符串是一项具有挑战性的任务。因此，我们得到了一个包含 5000 张不规则和自然场景图像的数据集，业务问题是使用最先进的深度学习概念从它们中成功预测字符串。...性能指标 我们使用了自定义准确度度量，即给定预测和真实字符串的字符序列匹配总数除以真实字符串中的字符总数的比率。...在研究论文中，他们使用了 8 Scaled Dot-Product Attention，内部为每个单词提供 8、512 维向量，每个 Scaled Dot-Product 的结果连接起来并进行 ((8...(1 * 1) conv 层的输出馈入解码器子层，即第二个多注意机制，并将其视为查询和关键向量。 在论文中，研究人员使用了六个堆叠的普通 ResNet34 作为具有残差连接的瓶颈层。...我没有使用‘’，因为来自编码器最后一个密集层的输出在位置编码后作为字符串的开始被引入字符嵌入。
其中， 「机构」实体头中「起始」向量代表这一句话中是「机构」词语的首字（例子中为「新」）； 「机构」实体中「结束」向量代表这一句话中时「机构」词语的尾字（例子中为「校」）。...通过「起始」和「结束」向量中的首尾字索引就能找到对应实体的词语。...而不同「头」之间结构其实是完全一样的：一个「起始」向量 + 一个「终止」向量。 既然「头」结构完全一样，我们能不能干脆直接使用一个「头」去提取不同实体类型的信息呢？...事件抽取自分析负例生成（Auto Neg）策略（提升 precision） 环境安装 本项目基于 pytorch + transformers 实现，运行前请安装相关依赖包： pip install -r...5.4 各种 DA 策略的实验效果 在 DuIE 100 条数据下测试，各种 DA 策略的效果如下所示（以下 P / R / F1 均取 F1 最高的 Epoch 指标）： DA Policy Precision
学生也提出了同样的问题：我们如何自动组合因子水平？有简单的R函数吗？ 因此我想编写一个R函数。...我们可以使用 plot(b$x1,y,col="white",xlim=c(0,1.1)) text(b$x1,y,as.character(b$x2),cex=.5) 线性回归的输出得出以下预测...，则“ I”也应与“ H”组合。...实际上，可以使用其他策略。我们从某个级别开始，说“ A”。然后，我们将其与所有不显着不同的级别合并。如果“ B”不是其中之一，我们将其用作新参考。...但是，如果我们更改顺序，我们可以得到不同的组合。
要解决这种短距离依赖的“局部编码”问题，建立输入序列之间的长距离依赖关系，可以使用以下两种方法：一种方法是增加网络的层数，通过一个深层网络来获取远距离的信息交互，另一种方法是使用全连接网络[6]。...return tf.cast(pos_encoding, dtype=tf.float32) 通过原始词向量和位置向量相加，便得到了最终的带有位置信息的词向量。...., seq_len_q, depth_v) # 乘以V return output, attention_weights 通过多个Scaled Dot-Product Attention模块的组合..., seq_len) 两个部分的mask组合在一起，在参考文献[11]中的代码如下所示： def create_masks(inp, tar): # 编码器填充遮挡 enc_padding_mask...但Transformer自身也存在一定的局限性，最主要的是注意力只能处理固定长度的文本字符串，这对于长文本来说会丢失很多信息。
，为了方便举例请读者理解笔者使用行向量）。...我们看下面的图 其实，许多文章中所谓的Q K V矩阵、查询向量之类的字眼，其来源是 与矩阵的乘积，本质上都是 的线性变换。 为什么不直接使用 而要对其进行线性变换？...* seq_len * dim_v atten = nn.Softmax(dim=-1)(torch.bmm(Q,K.permute(0,2,1))) * self..._norm_fact # Q * K.T() # batch_size * seq_len * seq_len output = torch.bmm(atten,V)...() * V # batch_size * seq_len * dim_v return output
CNN，对输入图像提取特征，得到特征图； RNN（循环层）：使用 双向RNN（BLSTM）对特征序列进行预测，对序列中的每个特征向量进行学习，并输出预测标签（真实值）分布； CTC loss（转录层）...数学上，转录是根据每帧预测找到具有最高概率组合的标签序列。 端到端 OCR 识别的难点在于怎么处理不定长序列对齐的问题！...如果标签文本为 “a”，则通过计算图像中为 “a” 的所有可能的对齐组合（或者路径）的分数之和来计算损失函数。...1.3 CRNN 小结 预测过程中，先使用标准的 CNN 网络提取文本图像的特征，再利用 BLSTM 将特征向量进行融合以提取字符序列的上下文特征，然后得到每列特征的概率分布，最后通过 CTC 进行预测得到文本序列...因此，使用稀疏矩阵对标签进行向量化。所谓“稀疏矩阵”就是矩阵中的零元素远远多于非零元素，采用这种方式存储可有效节约空间。
中文一般由多个字组成一个词，传统的中文文本任务通常使用一些分词工具，得到严格意义上的词。在原始的BERT中，对于中文，并没有使用分词工具，而是直接以字为粒度得到词向量的。...假如词向量的维度为hidden_size，句子的Token长度为seq_len，或者说句子共包含seq_len个Token，那么上图中，输入就是seq_len * hidden_size。...输入的词向量是seq_len * hidden_size，句子共seq_len个Token，将每个Token都转换成词向量，送入BERT模型。...输出仍然是seq_len的长度，其中输出的i 个位置（0 < i < seq_len）的词向量，表示经过了拟合后的第i个Token的语义表示。...后续可以用输出中每个位置的词向量来进行一些其他任务，比如命名实体识别等。 除了使用Masked方法故意盖住一些词外，BERT还加了一些特殊的符号：[CLS]和[SEP]。
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