算法:差分法逼近微分是通过有限差分来近似表示导数(Derivative),从而寻求微分方程(Differential Equation)的近似解,包括向前差分、向后差分和中心差分的形式。
自己用 PyTorch 和 NumPy 结合起来写了一个扩展网络,之前都是假定一些数据手动计算来校验前向传播和反向传播的对错。最近才想起来用 PyTorch 的 gradcheck 功能。下面简单记录一下。
NumPy 是 Python 语言的一个扩充程序库。支持高效的多数组与矩阵运算,此外也针对数组运算提供大量的数学函数库。NumPy 的科学计算十分高效,因此弥补了 Python 在运算效率上的不足。
选自Hackernoon 作者:Rakshith Vasudev 机器之心编译 参与:蒋思源 本文为初学者简要介绍了 NumPy 库的使用与规则,通过该科学计算库,我们能构建更加高效的数值计算方法。此外,因为机器学习存在着大量的矩阵运算,所以 NumPy 允许我们在 Python 上实现高效的模型。 NumPy 是 Python 语言的一个扩充程序库。支持高效的多数组与矩阵运算,此外也针对数组运算提供大量的数学函数库。NumPy 的科学计算十分高效,因此弥补了 Python 在运算效率上的不足。 在本文中
这里F:\caffe-python\python 是我的新Layer的路径F:\caffe-windows\windows\install\python 是我的Caffe编译以后install的路径
如果你使用 Python 语言进行科学计算,那么一定会接触到 Numpy。Numpy 是支持 Python 语言的数值计算扩充库,其拥有强大的高维度数组处理与矩阵运算能力。除此之外,Numpy 还内建了大量的函数,方便你快速构建数学模型。
关于numpy的gradient方法,在参数edge_order等于2时,如何得到左右两个边界值,是比较难理解的地方,而网上的博文几乎都千篇一律,都没有对此做出正确的解释。 而关注我的老粉「高新区运气王」经过深思熟虑,找出规律,总结出edge_order等于2时左右两个边界值的推导,难能可贵!在此以飨关注我的读者。 1 Numpy求梯度 import numpy as np x = np.random.randint(10, size=(6, )) f = x**2 print(f"f:{f}") # >>
金融市场的时间序列数据是出了名的杂乱,并且很难处理。这也是为什么人们都对金融数学领域如此有趣的部分原因!
「1. 概念及工作原理」 概念:特征构造主要是产生衍生变量,所谓衍生变量是指对原始数据进行加工、特征组合,生成有商业意义的新变量(新特征)
>>> import pandas as pd >>> import numpy as np # 生成模拟数据 >>> df = pd.DataFrame({'a':np.random.randint(1, 100, 10),\ 'b':np.random.randint(1, 100, 10)},\ index=map(str, range(10))) >>> df a b 0 21 54 1 53 28 2 18 87 3 56 40 4 62 34 5
在生产和科学研究中,对某一个或者一组变量 进行观察测量,将在一系列时刻所得到的离散数字组成的序列集合,称之为时间序列。
时间序列是指将某种现象某一个统计指标在不同时间上的各个数值,按时间先后顺序排列而形成的序列。典型的时间序列问题,例如股价预测、制造业中的电力预测、传统消费品行业的销售预测、客户日活跃量预测等等。(本文以客户日活跃量预测为例。)
基于树的算法在机器学习生态系统中是众所周知的,它们以主导表格的监督任务而闻名。在学习过程中,树的分裂标准只关注相关特征和有用值的范围,所以给定一组表格特征和要预测的目标,无需太多配置和特定的预处理就可以得到令人满意的结果。
来源:DeepHub IMBA本文约2700字,建议阅读9分钟本文中将讨论如何建立一个有效的混合预测器,并对常见混合方式进行对比和分析。 基于树的算法在机器学习生态系统中是众所周知的,它们以主导表格的监督任务而闻名。在学习过程中,树的分裂标准只关注相关特征和有用值的范围,所以给定一组表格特征和要预测的目标,无需太多配置和特定的预处理就可以得到令人满意的结果。 但是基于树和梯度提升模型在时间序列预测领域的表现并不好,很多人更倾向于深度学习的方法。这并不奇怪,因为基于树的模型的弱点在于:在技术上无法推断出比训练
scipy.optimize.minimize() 是 Python 计算库 Scipy 的一个功能,用于求解函数在某一初始值附近的极值,获取 一个或多个变量的标量函数的最小化结果 ( Minimization of scalar function of one or more variables. )。
比如Canny边缘检测也可以,只是阈值难于调节。当然,实现方法不唯一,大家可以自己尝试一下。
最近学习吴恩达《Machine Learning》课程以及《深度学习入门:基于Python的理论与实现》书,一些东西总结了下。现就后者学习进行笔记总结。本文是本书的学习笔记(四)神经网络的学习的上半部分。
本文以Dalsa sherlock软件为例,一起来了解一下视觉检测中平滑模糊的图像处理方法。
趋势变动:在长时期内按某种规则稳定地呈现出来的持续向上或向下或保持在某一水平。季节变动:在一个年度内重复出现的周期性波动。它是诸如气候条件、生产条件、节假日或人们的风俗习惯等各种因素影响的结果。循环波动:是时间序列呈现出得非固定长度的周期性变动。循环波动的周期可能会持续一段时间,但与趋势不同,它不是朝着单一方向的持续变动,而是涨落相同的交替波动。不规则波动(随机变动):是许多不可控的偶然因素共同作用的结果,致使时间序列产生一种波浪形或震荡式的变动。
(1)爱鱼 https://www.cnblogs.com/mightycode/p/6394810.html
RNN(循环神经网络)是一种节点定向连接成环的人工神经网络。不同于前馈神经网络,RNN 可以利用内部的记忆来处理任意时序的输入序列,即不仅学习当前时刻的信息,也会依赖之前的序列信息,所以在做语音识别、语言翻译等等有很大的优势。
在介绍本篇的内容之前,我们先来看一下本文用到的数据。本文用到的中国银行股票数据下载:http://pan.baidu.com/s/1gfxRFbH。
原文作者:AARSHAY JAIN 36大数据翻译,http://www.36dsj.com/archives/43811 时间序列(简称TS)被认为是分析领域比较少人知道的技能。(我也是几天前才知道它)。但是你一定知道最近的小型编程马拉松就是基于时间序列发展起来的,我参加了这项活动去学习了解决时间序列问题的基本步骤,在这儿我要分享给大家。这绝对能帮助你在编程马拉松中获得一个合适的模型。 文章之前,我极力推荐大家阅读《基于R语言的时间序列建模完整教程》A Complete Tutorial on Ti
RNN(循环神经网络)是一种节点定向连接成环的人工神经网络。不同于前馈神经网络,RNN 可以利用内部的记忆来处理任意时序的输入序列,即不仅学习当前时刻的信息,也会依赖之前的序列信息,所以在做语音识别、语言翻译等等有很大的优势。RNN 现在变种很多,常用的如 LSTM、Seq2SeqLSTM,还有其他变种如含有 Attention 机制的 Transformer 模型等等。这些变种原理结构看似很复杂,但其实只要有一定的数学和计算机功底,在学习的时候认认真真搞懂一个,后面的都迎刃而解。
再介绍本篇的内容之前,我们先来看一下本文用到的数据。本文用到的中国银行股票数据下载:http://pan.baidu.com/s/1gfxRFbH。
来源:机器之心 本文约2000字,建议阅读5分钟 身残志坚,斯坦福大学的这位人工智能 + 机器人博士生想用技术克服身体缺陷。 有一位研究者,他身患残疾,出生时便患有退行性神经疾病,该疾病一直攻击着他的外周运动神经元(进行性神经性腓骨肌萎缩症, 2A 型)。他就是来自斯坦福大学的博士生 Keenon Werling。 为了走路,Werling 不得不带上腿支架,可能随着病情的恶化,还会坐上轮椅。 不能像正常人一样行走,但可以通过技术来帮助自己。因此,Werling 对设计、构造和控制外骨骼以帮助恢复行动不便
梯度下降法(gradient descent)是一种常用的一阶(first-order)优化方法,是求解无约束优化问题最简单、最经典的方法之一。
因此,如果一组参数的预测结果和真标签值相符合,那么它的损失值就会很小。下面将介绍图像识别任务的最后一个关键组成部分,优化器。优化器用于寻找一组参数使得损失函数值最小化。
有一位研究者,他身患残疾,出生时便患有退行性神经疾病,该疾病一直攻击着他的外周运动神经元(进行性神经性腓骨肌萎缩症, 2A 型)。他就是来自斯坦福大学的博士生 Keenon Werling。
使用ARIMA模型,您可以使用序列过去的值预测时间序列。在本文中,我们从头开始构建了一个最佳ARIMA模型,并将其扩展到Seasonal ARIMA(SARIMA)和SARIMAX模型。
长短期记忆递归神经网络具有学习长的观察序列的潜力。
在机器学习框架方面,JAX是一个新生事物——尽管Tensorflow的竞争对手从技术上讲已经在2018年后已经很完备,但直到最近JAX才开始在更广泛的机器学习研究社区中获得吸引力。
沸腾是在一定温度下液体内部和表面同时发生的剧烈汽化现象。沸点是液体沸腾时候的温度,也就是液体的饱和蒸气压与外界压强相等时的温度。沸点指纯净物在1个标准大气压下沸腾时的温度。不同液体的沸点是不同的。沸点随外界压力变化而改变,压力低,沸点也低。
根据频率,时间序列可以是每年(例如:年度预算),每季度(例如:支出),每周(例如:销售数量),每天(例如天气),每小时(例如:股票价格),分钟(例如:来电提示中的呼入电话),甚至是几秒钟(例如:网络流量)。
以下代码均在python3.6,opencv4.2.0环境下试了跑一遍,可直接运行。
时间序列分析是统计学科的一个重要分支。它主要是通过研究随着时间的推移事物发展变化过程中的规律,来进行事物未来发展情况的预测。在我们的日常生活中,股票的价格走势,奶茶店每天的销售额,一年的降雨量分布,河水四季的涨落情况等都属于时间序列。时间序列的分析深入诸多行业。
2.根据差分树组反推原数组(res):res[0]=diff[0],res[i]=res[i-1]+diff[i]
相信很多人都遇到过这类题: 给定一个原数组长度为 n,查询次数 m , 每次查询给定一个区间 [l ,r] 和一个整数 k , 使得原数组介于 [l ,r] 之间的元素同时 增 (或减) k 输出最终的数组
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上次读到关于拉勾网职位分析的文章,该文章主要是对其各个地区的岗位分布及薪资构成做了基本的描述性分析,所以我不免产生了对其继续分析的冲动。本文接下来单从技术岗位出发,着重分析各个类型的技术岗位的需求情况
本文将从一个下山的场景开始,先提出梯度下降算法的基本思想,进而从数学上解释梯度下降算法的原理,最后实现一个简单的梯度下降算法的实例!
如果你学习SIFI得目的是为了做检索,也许 OpenSSE 更适合你,欢迎使用。
作者: Cong Fang, Chris Junchi Li, Zhouchen Lin, Tong Zhang
diff[l]+=x表示将区间[l, n]都加上x但是[r+1,n]我们并不想加x,所以再将[r+1,n]减去x即可。
差分是一个广泛用于时间序列的数据变换。在本教程中,你将发现如何使用Python将差分操作应用于时间序列数据。 完成本教程后,你将学到: 关于差分运算,包括延迟差分的配置和差分序列。 如何开发手动实现的
Fast Gradient Sign方法 先回顾一下《杂谈CNN:如何通过优化求解输入图像》中通过加噪音生成对抗样本的方法,出自Christian Szegedy的论文《Intriguing prop
最近学习吴恩达《Machine Learning》课程以及《深度学习入门:基于Python的理论与实现》书,一些东西总结了下。现就后者学习进行笔记总结。本文是本书的学习笔记(四)神经网络的学习。
“强基固本,行稳致远”,科学研究离不开理论基础,人工智能学科更是需要数学、物理、神经科学等基础学科提供有力支撑,为了紧扣时代脉搏,我们推出“强基固本”专栏,讲解AI领域的基础知识,为你的科研学习提供助力,夯实理论基础,提升原始创新能力,敬请关注。
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