Python利用最优化算法求解投资内部收益率IRR【一】

一. 内部收益率和净现值内部收益率(Internal Rate of Return, IRR)其实要和净现值(Net Present Value, NPV)结合起来讲.净现值指的是某个投资项目给公司或企业带来的价值增值,可以简单地用以下公式去计算. 1.净现值: NPV = CF0 + CF1/(1+r1) + ... + CFt/(1+rt)^t 其中,CF0是初始投资额,是一个负值,代表现金的流出:t表示时间,指第t期:后面的CF1,CF2,...,CFt这些是每期的回报金额,为正值,表示…

利用Numpy求解投资内部收益率IRR

python利用dijkstra算法求解图中最短距离

利用dijkstra算法,来完成图中两个顶点间最短的距离,可以直接复制使用,只需要修改参数即可 def dijkstra_raw(edges, from_node, to_node): """ 将节点信息和边进行比较获取正确的边集 :param edges: :param from_node: :param to_node: :return:正无穷大 """ g = defaultdict(list) for l, r, c in edges:…

python利用kruskal求解最短路径的问题

python利用kruskal算法求解最短路径的问题,修改参数后可以直接使用 def kruskal(): """ kruskal 算法 """ dimensional = get_array(9999) # 获取数组 node_num = len(dimensional) res = [] count = 0 # 获取节点值 for i in range(node_num): for j in range(i): if 0 < dimen…

EM 算法求解高斯混合模型python实现

注:本文是对<统计学习方法>EM算法的一个简单总结. 1. 什么是EM算法? 引用书上的话: 概率模型有时既含有观测变量,又含有隐变量或者潜在变量.如果概率模型的变量都是观测变量,可以直接使用极大似然估计法或者贝叶斯的方法进行估计模型参数,但是当模型含有隐藏变量时,就不能简单使用这些方法了.EM算法就是含有隐变量的概率模型参数的极大似然估计法,或者极大似然后验概率估计法. 2. EM 算法的一个小例子:三硬币模型假设有3枚硬币,记作A,B,C.这些硬币的正面出现的概率分别为$\pi$.\…

支持向量机（四）----序列最小最优化算法SMO

在支持向量机(二)和(三)中,我们均遗留了一个问题未解决,即如何求解原问题的对偶问题: 在支持向量机(二)中对偶问题为: 在支持向量机(三)中的对偶问题为: 对于上述两个对偶问题,我们在支持向量机(三)中分析C的作用时有分析过,当C特别大时,松弛因子ξ=0,故此时的线性支持向量机即为线性可分支持向量机,也就是说线性可分支持向量机可以看做是线性支持向量机的一种特殊情况,故在此处,我们以支持向量机(三)中的对偶问题为例,来分析利用SMO算法求解的过程,在上述对偶问题中,变量是拉格朗日乘子,一个变量α…

序列最小最优化算法（SMO）-SVM的求解（续）

在前一篇文章中,我们给出了感知器和逻辑回归的求解,还将SVM算法的求解推导到了最后一步,在这篇文章里面,我们将给出最后一步的求解.也就是我们接下来要介绍的序列最小最优化算法. 序列最小最优化算法(SMO): 首先回顾一下.我们使用广义拉格朗日函数,将目标函数和限制条件写到一起,然后证明了原始问题能够转化成对偶问题来求解.并且使用KKT条件将对偶问题化简,得到下面的问题(以非线性可分SVM的研究问题作为例子,求解): $\max \limits_{a} \ -\frac{1}{2}\sum_{i=…

【洛谷2624】[HNOI2008] 明明的烦恼（Python+利用prufer序列结论求解）

点此看题面大致题意: 给你某些点的度数,其余点度数任意,让你求有多少种符合条件的无根树. $prufer$序列一道弱化版的题目:[洛谷2290][HNOI2004] 树的计数. 这同样也是一道利用$prufer$序列求解的题. 还是考虑到由$prufer$序列得到的结论:对于给定度数为$d_{1\sim n}$的一棵无根树共有$\frac{(n-2)!}{\prod_{i=1}^n(d_i-1)!}$种情况. 但这次就不能直接套公式了. 推式子考虑对于已知度数的点,设其…

【洛谷2290】[HNOI2004] 树的计数（Python+利用prufer序列结论求解）

点此看题面大致题意: 给定每个点的度数,让你求有多少种符合条件的无根树. $prufer$序列这显然是一道利用$prufer$序列求解的裸题. 考虑到由$prufer$序列得到的结论:对于给定度数为$d_{1\sim n}$的一棵无根树共有$\frac{(n-2)!}{\prod_{i=1}^n(d_i-1)!}$种情况. 套公式即可. 高精/质因数分解/$Python$ 等等,答案小于$10^{17}$? 这看似在$long\ long$范围内,但是我们前面…

利用HTML5 Canvas和Javascript实现的蚁群算法求解TSP问题演示

HTML5提供了Canvas对象,为画图应用提供了便利. Javascript可执行于浏览器中, 而不须要安装特定的编译器: 基于HTML5和Javascript语言, 可随时编写应用, 为算法測试带来便利. 针对TSP问题, 编写了Ant colony algorithm, 用于演示该算法, tsp_ant_colony_algorithm.html代码例如以下: <html> <head> <meta charset = "utf-8" / >…

【转载】NeurIPS 2018 | 腾讯AI Lab详解3大热点：模型压缩、机器学习及最优化算法

原文:NeurIPS 2018 | 腾讯AI Lab详解3大热点:模型压缩.机器学习及最优化算法导读 AI领域顶会NeurIPS正在加拿大蒙特利尔举办.本文针对实验室关注的几个研究热点,模型压缩.自动机器学习.机器学习与最优化算法,选取23篇会议上入选的重点论文进行分析解读,与大家分享.Enjoy! NeurIPS (Conference on Neural Information Processing Systems,神经信息处理系统进展大会)与ICML并称为神经计算和机器学习领域两大顶级学…

最优化算法——常见优化算法分类及总结

之前做特征选择,实现过基于群智能算法进行最优化的搜索,看过一些群智能优化算法的论文,在此做一下总结. 在生活或者工作中存在各种各样的最优化问题,比如每个企业和个人都要考虑的一个问题"在一定成本下,如何使利润最大化"等.最优化方法是一种数学方法,它是研究在给定约束之下如何寻求某些因素(的量),以使某一(或某些)指标达到最优的一些学科的总称. 工程设计中最优化问题(optimalization problem)的一般提法是要选择一组参数(变量),在满足一系列有关的限制条件(约束)下,使设计…

跳跃的舞者，舞蹈链（Dancing Links）算法——求解精确覆盖问题

精确覆盖问题的定义:给定一个由0-1组成的矩阵,是否能找到一个行的集合,使得集合中每一列都恰好包含一个1 例如:如下的矩阵就包含了这样一个集合(第1.4.5行) 如何利用给定的矩阵求出相应的行的集合呢?我们采用回溯法矩阵1: 先假定选择第1行,如下所示: 如上图中所示,红色的那行是选中的一行,这一行中有3个1,分别是第3.5.6列. 由于这3列已经包含了1,故,把这三列往下标示,图中的蓝色部分.蓝色部分包含3个1,分别在2行中,把这2行用紫色标示出来根据定义,同一列的1只能有1个,故紫色的…

Python数据结构与算法--算法分析

在计算机科学中,算法分析(Analysis of algorithm)是分析执行一个给定算法需要消耗的计算资源数量(例如计算时间,存储器使用等)的过程.算法的效率或复杂度在理论上表示为一个函数.其定义域是输入数据的长度,值域通常是执行步骤数量(时间复杂度)或者存储器位置数量(空间复杂度).算法分析是计算复杂度理论的重要组成部分. 本文地址:http://www.cnblogs.com/archimedes/p/python-datastruct-algorithm-analysis.html,转…

隐马尔科夫模型HMM（三）鲍姆-韦尔奇算法求解HMM参数

隐马尔科夫模型HMM(一)HMM模型隐马尔科夫模型HMM(二)前向后向算法评估观察序列概率隐马尔科夫模型HMM(三)鲍姆-韦尔奇算法求解HMM参数(TODO) 隐马尔科夫模型HMM(四)维特比算法解码隐藏状态序列(TODO) 在本篇我们会讨论HMM模型参数求解的问题,这个问题在HMM三个问题里算是最复杂的.在研究这个问题之前,建议先阅读这个系列的前两篇以熟悉HMM模型和HMM的前向后向算法,以及EM算法原理总结,这些在本篇里会用到.在李航的<统计学习方法>中,这个算法的讲解只考虑了单个观测…

python实现排序算法时间复杂度、稳定性分析冒泡排序、选择排序、插入排序、希尔排序

说到排序算法,就不得不提时间复杂度和稳定性! 其实一直对稳定性不是很理解,今天研究python实现排序算法的时候突然有了新的体会,一定要记录下来稳定性: 稳定性指的是当排序碰到两个相等数的时候,他们的顺序会不会发生交换.其实对于一个整数数列的排序,是否交换元素没有任何影响. 但是: 如果有这样一串二元组: ( 2, 5) (1 ,6 ) ( 2 , 8 ) 我们要优先按照第一个元素排序,如果相同再按照第二个元素排序我们先按照第二个元素进行排序之后再按照第一个元素进行排序, 里面有两个元组第…

opencv利用hough概率变换拟合得到直线后,利用DDA算法得到直线上的像素点坐标

图片霍夫变换拟合得到直线后,怎样获得直线上的像素点坐标? 这是我今天在图像处理学习中遇到的问题,霍夫变换采用的概率霍夫变换,所以拟合得到的直线信息其实是直线的两个端点的坐标,这样一个比较直接的思路就是利用DDA算法来获取. 一.算法简介 DDA算法是计算机图形学中最简单的绘制直线算法.其主要思想是由直线公式y = kx + b推导出来的. 我们已知直线段两个端点P0(x0,y0)和P1(x1,y1),就能求出 k 和 b . 在k,b均求出的条件下,只要知道一个x值,我们就能计算出一个y值.如果…

python常见排序算法解析

python——常见排序算法解析算法是程序员的灵魂. 下面的博文是我整理的感觉还不错的算法实现原理的理解是最重要的,我会常回来看看,并坚持每天刷leetcode 本篇主要实现九(八)大排序算法,分别是冒泡排序,插入排序,选择排序,希尔排序,归并排序,快速排序,堆排序,计数排序.希望大家回顾知识的时候也能从我的这篇文章得到帮助. 概述十种常见排序算法可以分为两大类: 非线性时间比较类排序:通过比较来决定元素间的相对次序,由于其时间复杂度不能突破O(nlogn),因此称为非线性时间比较类排…

python数据结构与算法之问题求解

懂得计算机的童鞋应该都知道,一条计算机程序由数据结构跟算法两大部分组成.所以,其实不管你使用哪种计算机语言编写程序,最终这两部分才是一个程序设计的核心.所以,一个不懂得数据结构与算法的程序员不是一个好工程师.因此,对于每个在计算机领域的工作者而言,数据结构与算法都是很重要的一门必修课. 我还是按照自己复习计算机网络课程的模式来解释吧,先挑选一个课本,然后逐一用自己的语言过一遍书中的内容.由于本人一直用的Python进行程序开发与设计,所以就选了一本跟Python有关的书籍,那就是裘宗燕教授写的数…

算法实践——舞蹈链（Dancing Links）算法求解数独

在“跳跃的舞者,舞蹈链(Dancing Links)算法——求解精确覆盖问题”一文中介绍了舞蹈链(Dancing Links)算法求解精确覆盖问题. 本文介绍该算法的实际运用,利用舞蹈链(Dancing Links)算法求解数独在前文中可知,舞蹈链(Dancing Links)算法在求解精确覆盖问题时效率惊人. 那利用舞蹈链(Dancing Links)算法求解数独问题,实际上就是下面一个流程 1.把数独问题转换为精确覆盖问题 2.设计出数据矩阵 3.用舞蹈链(Dancing Links)算法…

第四百一十五节，python常用排序算法学习

第四百一十五节,python常用排序算法学习常用排序名称复杂度说明备注冒泡排序Bubble Sort O(N*N) 将待排序的元素看作是竖着排列的“气泡”,较小的元素比较轻,从而要往上浮插入排序 Insertion sort O(N*N) 逐一取出元素,在已经排序的元素序列中从后向前扫描,放到适当的位置起初,已经排序的元素序列为空选择排序 O(N*N) 首先在未排序序列中找到最小元素,存放到排序序列的起始位置,然后,再从剩余未排序元素中继续寻找最小元素,然后放到排序序列末尾.以…

实战--利用Lloyd算法进行酵母基因表达数据的聚类分析

背景:酵母会在一定的时期发生diauxic shift,有一些基因的表达上升,有一些基因表达被抑制,通过聚类算法,将基因表达的变化模式聚成6类. ORF Name R1.Ratio R2.Ratio R3.Ratio R4.Ratio R5.Ratio R6.Ratio R7.Ratio 1 YDR025W RPS18A 0.136061549576028 -0.111031312388744 -0.189033824390017 -0.782408564927373 -0.7570232465…

基于贪心算法求解TSP问题（JAVA）

概述前段时间在搞贪心算法,为了举例,故拿TSP来开刀,写了段求解算法代码以便有需之人,注意代码考虑可读性从最容易理解角度写,没有优化,有需要可以自行优化! 详细代码下载:http://www.demodashi.com/demo/10267.html 前段时间在搞贪心算法,为了举例,故拿TSP来开刀,写了段求解算法代码以便有需之人,注意代码考虑可读性从最容易理解角度写,没有优化,有需要可以自行优化! 一.TPS问题 TSP问题(Travelling Salesman Problem)即旅行商…

斯坦福大学机器学习，EM算法求解高斯混合模型

斯坦福大学机器学习,EM算法求解高斯混合模型.一种高斯混合模型算法的改进方法---将聚类算法与传统高斯混合模型结合起来的建模方法, 并同时提出的运用距离加权的矢量量化方法获取初始值,并采用衡量相似度的方法来融合高斯分量.从对比结果可以看出,基于聚类的高斯混合模型的说话人识别相对于传统的高斯混合模型在识别率上有所提高. ------------------------------ 高斯模型有单高斯模型(SGM)和混合高斯模型(GMM)两种. (1)单高斯模型: 为简单起见,阈值t的选取一般靠经验值…

基于爬山算法求解TSP问题（JAVA）

一.TSP问题 TSP问题(Travelling Salesman Problem)即旅行商问题,又译为旅行推销员问题.货郎担问题,是数学领域中著名问题之一.假设有一个旅行商人要拜访n个城市,他必须选择所要走的路径,路径的限制是每个城市只能拜访一次,而且最后要回到原来出发的城市.路径的选择目标是要求得的路径路程为所有路径之中的最小值. TSP问题是一个组合优化问题.该问题可以被证明具有NPC计算复杂性.TSP问题可以分为两类,一类是对称TSP问题(Symmetric TSP),另一类是非对称问题…

杂项之python利用pycrypto实现RSA

杂项之python利用pycrypto实现RSA 本节内容 pycrypto模块简介 RSA的公私钥生成 RSA使用公钥加密数据 RSA使用私钥解密密文破解博客园登陆 pycrypto模块简介 pycrypto模块是python中用来处理加密解密等信息安全相关的一个很重要模块. 该模块支持的加密方式: 对称加密方式: AES DES ARC4 散列值计算: MD5 SHA HMAC 公钥加密和签名: RSA DSA 基本上常见的关于信息安全类的算法都可以支持,所以,这是一个很强大的模块. 安装…

python利用决策树进行特征选择

python利用决策树进行特征选择(注释部分为绘图功能),最后输出特征排序: import numpy as np import tflearn from tflearn.layers.core import dropout from tflearn.layers.normalization import batch_normalization from tflearn.data_utils import to_categorical from sklearn.model_selection i…