本系列为吴恩达老师《深度学习专项课程(Deep Learning Specialization)》学习与总结整理所得,对应的课程视频可以在这里查看。
假设要解决一个时序问题:根据过往两年的数据(2012 年 8 月至 2014 年 8月),需要用这些数据预测接下来 7 个月的乘客数量。
股市涨涨跌跌,如潮起潮落,千千万万人前赴后继试图寻求股市涨跌的规律,破解投资和财富增值的密码,然而大多数人都无功而返。获得投资经验有四种方法:实践、历史、理论和统计。大多数人是通过第一种,即实际操作,这是最重要的经验获取方法。但是实际操作经验存在时代背景偏差,且经验积累非常有限,特别是对于经历少于一两轮股市周期的交易者而言。好的投资策略一定是历史和逻辑的统一,通过多层次、多维度的思考,综合利用理论、统计和历史研究方法,通过在实践中检验,不断优化自己的投资哲学和策略。今天为大家分享如何运用Python编程语言,实现对A股历史走势、涨跌频率和“月份效应”的量化分析和统计检验,试图从历史数据中挖掘有用的信息。尽管交易市场是人性的复杂博弈场,其涨跌规律难以准确度量,但历史总是惊人的相似,正如《圣经》所言:“已有的事,后必再有。已行的事,后必再行,日光之下并无新事”。
是取 0.9,那么这个 V 值表示的是十天以来的温度的加权平均值.如果我们设置
从没有白费的努力,也没有碰巧的成功。只要认真对待生活,终有一天,你的每一份努力,都将绚烂成花。
在深度学习优化算法(如Momentum、RMSprop、Adam)中,都涉及到指数加权平均的概念,它是一种常用的序列数据处理方式。
指数加权平均(exponentially weighted averges),也叫指数加权移动平均,是一种常用的序列数据处理方式。
本文介绍了用Python进行时间序列分解的不同方法,以及如何在Python中进行时间序列预测的一些基本方法和示例。
动平均(WMA)制图A L的计 算方 ME控R法 J本文 基于马尔可夫链的ME.WMA控制图 A L计算 的数 学模型,用MaaR采tb平台,该模 l对 学术 界 和实 际应用 ……
在传统的梯度下降优化算法中,如果碰到平缓区域,梯度值较小,参数优化变慢 ,遇到鞍点(是指在某些方向上梯度为零而在其他方向上梯度非零的点。),梯度为 0,参数无法优化,碰到局部最小值。实践中使用的小批量梯度下降法(mini-batch SGD)因其梯度估计的噪声性质,有时能够使模型脱离这些点。
「这里记录的是吴恩达Andrew Ng在深度学习课程中提到过的优化算法,以及其他受推荐的优化算法。以及日常感谢Andrew Ng的视频」
预测是时间序列相关知识中比较重要的一个应用场景。我们在前面说过时间序列数据(上),时间序列可以分为平稳时间序列与非平稳时间序列两种。今天这一篇就主要介绍下《平稳时间序列》预测相关的方法。
背景:在深度学习优化算法,如:Momentum、RMSprop、Adam中都涉及到指数加权平均这个概念。为了系统的理解上面提到的三种深度学习优化算法,先着重理解一下指数加权平均(exponentially weighted averages) 定义 指数移动平均(EMA)也称为指数加权移动平均(EWMA),是一种求平均数的方法,应用指数级降低的加权因子。 每个较旧数据的权重都呈指数下降,从未达到零。 m个数据的数据集\({[\theta_1,\theta_2,...,\theta_m]}\) ; 平均
表示在 2000 个数据中取平均,很接近 1 时看似微小的改动都会带来巨大的差异!
前文聊了分位数在股票市场中的应用(见zhuanlan.zhihu.com/p/97),这两天上证指数突突的冲上了3000点,真是一根阳线改变情绪、两根阳线改变观念、三根阳线改变信仰,股民们又开始沸腾了。借着指数良好的上涨势头,和大家聊一下加权平均数和基金定投的关系。
这个系列文章: 因果推断笔记——python 倾向性匹配PSM实现示例(三) 因果推断笔记——DML :Double Machine Learning案例学习(十六)
本文将介绍在时间序列预测相关问题中常见的异常检测算法,可以很大程度上帮助改善最终预测效果。
指数加权平均 在深度学习优化算法中,例如Momentum、RMSprop、Adam,都提到了一个概念,指数加权平均,看了Andrew Ng的深度学习课程后,总结一下什么是指数加权平均。 式中v_t可
專 欄 ❈本文作者:王勇,目前感兴趣项目商业分析、Python、机器学习、Kaggle。17年项目管理,通信业干了11年项目经理管合同交付,制造业干了6年项目管理:PMO,变革,生产转移,清算和资产
一、调试处理 week2中提到有如下的超参数: α hidden units mini-batch size β layers learning rate decay \(β_1,β_2,ε\) 颜色
前面我们学过向量化可以较快的处理整个训练集的数据,如果样本非常的大,在进行下一次梯度下降之前,你必须完成前一次的梯度下降。如果我们能先处理一部分数据,算法速度会更快。
深度学习典型代表是以神经网络为主的联结式算法,在深度学习问题中,通常会预先定义一个损失函数,并通过相应手段(即一些优化算法)使其损失最小化,以不断更新权值和偏移量,最后训练出一个泛化能力良好的模型。
深度学习中的优化问题通常指的是:寻找神经网络上的一组参数θ,它能显著地降低代价函数J(θ)。针对此类问题,研究人员提出了多种优化算法,Sebastian Ruder 在《An overview of gradient descent optimizationalgorithms》(链接:https://arxiv.org/pdf/1609.04747.pdf )这篇论文中列出了常用优化算法的比较。主要优化算法有:GD、SGD、Momentum、Adagrad、Adadelta、RMSProp、Adam。
上节课我们主要介绍了如何建立一个实用的深度学习神经网络。包括Train/Dev/Test sets的比例选择,Bias和Variance的概念和区别:Bias对应欠拟合,Variance对应过拟合。接
之前的文章介绍了,我可以只使用 Numpy 来创建神经网络。这项挑战性工作极大地加深了我对神经网络内部运行流程的理解,还使我意识到影响神经网表现的因素有很多。精选的网络架构、合理的超参数,甚至准确的参数初始化,都是其中一部分。本文将关注能够显著影响学习过程速度与预测准确率的决策──优化策略的选择。本文挑选了一些常用优化器,研究其内在工作机制并进行对比。
对数据进行平滑处理的方法有很多种,具体的选择取决于数据的性质和处理的目的。今天给大家分享9大常见数据平滑方法:
计算平均值最直观的方法,求和除以值的数目。比如求伦敦一个月的气温平均值,你把所有的温度加起来除以一个月的天数即可。下面我们介绍另一种求每一天平均气温的方法,即指数加权平均。
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最近回顾神经网络的知识,简单做一些整理,归档一下神经网络优化算法的知识。关于神经网络的优化,吴恩达的深度学习课程讲解得非常通俗易懂,有需要的可以去学习一下,本人只是对课程知识点做一个总结。吴恩达的深度学习课程放在了网易云课堂上,链接如下(免费): https://mooc.study.163.com/smartSpec/detail/1001319001.htm
上节课我们主要介绍了如何建立一个实用的深度学习神经网络。包括Train/Dev/Test sets的比例选择,Bias和Variance的概念和区别:Bias对应欠拟合,Variance对应过拟合。接着,我们介绍了防止过拟合的两种方法:L2 regularization和Dropout。然后,介绍了如何进行规范化输入,以加快梯度下降速度和精度。然后,我们介绍了梯度消失和梯度爆炸的概念和危害,并提出了如何使用梯度初始化来降低这种风险。最后,我们介绍了梯度检查,来验证梯度下降算法是否正确。
之前介绍了通过Hash进行图片相似度识别的一系列算法,本次接着来介绍另一种非常常用的衡量两幅图片相似度的指标——SSIM。
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
大数据文摘作品,转载要求见文末 作者 | Lizyjieshu 审校 | Aileen,行者 据说最贴心的男票是会记录下女票每一次大姨妈来的时间,然后绘制成一张月份折线图以监测女票的身体健康(以避开无法啪啪啪的时间)。你知不知道,这张图其实就是一个时间序列图,你看图预测未来几个月女票的大姨妈时间就叫做时间序列分析…… 咳咳,言归正传,时间序列分析是一种广泛应用的数据处理统计方法,除了计算大姨妈周期,在实际很生活还有很多应用,小白今天就来带大家探探究竟。 小白问:时间序列分析就是分析时间的么? 答:你是
TensorFlow中的滑动平均模型使用的是滑动平均(Moving Average)算法,又称为指数加权移动平均算法(exponenentially weighted average),这也是ExponentialMovingAverage()函数的名称由来。 先来看一个简单的例子,这个例子来自吴恩达老师的DeepLearning课程,个人强烈推荐初学者都看一下。 开始例子。首先这是一年365天的温度散点图,以天数为横坐标,温度为纵坐标,你可以看见各个小点分布在图上,有一定的曲线趋势,但是并不明显
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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
在本公众号的第4篇推文里,我们向大家分享过Power BI进行时间序列预测的几种方法。其中提到,Power BI的折线图自带有预测功能。当时简单地以为PBI使用移动平均方法。最近查阅官方文档发现,Power View的预测功能用的是指数平滑法(Exponential Smoothing),同时按是否季节性做了区分。PBI跟Power View一脉相承,可以推测应该也是沿用指数平滑法。
池化方法将空间输入采样到更低的分辨率。目标是通过捕捉最重要的信息和保留结构方面,如对比度和纹理,最大限度地减少信息的损失。池化操作在图像和视频处理方法中是必不可少的,包括那些基于卷积神经网络的方法。在cnn中,池化操作有助于减少计算负担,同时增加较深部分卷积的感受野。池化实际上就是所有流行的CNN架构中的一个关键组件,它们具有较低的计算和内存开销。
batch:之前所用的都是将m个样本放在一起组成向量来就行训练,称为batch,所存在的问题:当样本的数量比较庞大的时候,迭代一次所需要的时间比较多
概述 和Python计算环境中的tushare包一样,在R中我们使用quantmod包接入第三方数据源,实现自定义量化分析平台的构建。 本文打算以陌陌的股票分析为背景,介绍如何通过quantmod包构
是在整个 mini-batch 上进行计算,但是在测试时,你不会使用一个 mini-batch 中的所有数据(因为测试时,我们仅仅需要少量数据来验证神经网络训练的正确性即可.)况且如果我们只使用一个数据,那一个样本的均值和方差没有意义,因此我们需要用其他的方式来得到 u 和
指数加权波动率是一种波动率的度量,它使最近的观察结果有更高权重。我们将使用以下公式计算指数加权波动率:
描述性统计分析(Description Statistics)是通过图表或数学方法,对数据资料进行整理、分析,并对数据的分布状态、数字特征和随机变量之间的关系进行估计和描述的方法。描述性统计分析分为集中趋势分析和离中趋势分析。
时间数据分析在各行各业中扮演着至关重要的角色。从金融领域的股票价格预测到销售数据的趋势分析,时间序列数据的预测和分析对于决策制定至关重要。而指数平滑法是一种简单而有效的时间序列预测方法,能够快速地捕捉数据的趋势和季节性变化。在这篇文章中,我们将介绍如何使用Python中的Pandas库来实现指数平滑法进行时序数据预测分析,并探讨其在实际项目中的应用与部署。
Adam refer to Adaptive Moment estimation.
在机器学习、深度学习中使用的优化算法除了常见的梯度下降,还有 Adadelta,Adagrad,RMSProp 等几种优化器,都是什么呢,又该怎么选择呢?
本文提供了一个经济案例。着重于原油市场的例子。简要地提供了在经济学中使用模型平均和贝叶斯方法的论据,使用了动态模型平均法(DMA),并与ARIMA、TVP等方法进行比较
本文仅记录自考运筹学复习阶段的一些计算题写法,如无特殊说明,所有资料均来自王乔瑜老师整理的题目。
首先应该要分析库存的现状,如实地调查,根据库存资料,数据分析等都是用来进行分析的有效途径,而分析的内容除了公司的统计汇总外,还应该包括产品类目和仓库的分类,有了结果接下来就该去追查原因了,否则就算分析的再好无法做出改变,只知道结果依旧无法从根源上解决问题。
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