** 本文内容来自于吴恩达深度学习公开课 1.概述 加权移动平均法,是对观察值分别给予不同的权数,按不同权数求得移动平均值,并以最后的移动平均值为基础,确定预测值的方法.采用加权移动平均法,是因为观察期的近期观察值对预测值有较大影响,它更能反映近期变化的趋势. 指数移动加权平均法,是指各数值的加权系数随时间呈指数式递减,越靠近当前时刻的数值加权系数就越大. 指数移动加权平均较传统的平均法来说,一是不需要保存过去所有的数值:二是计算量显著减小. 2.算法理解 引入一个例子,例子为美国一年内每天的温

首先感谢吴恩达老师的免费公开课,以下图片均来自于Andrew Ng的公开课 指数加权平均法 在统计学中被称为指数加权移动平均法,来看下面一个例子: 这是伦敦在一些天数中的气温分布图 Vt = βVt-1 + (1 - β)θt  β指的是加权系数 0<β<1 θt 指的是当前时刻的温度 当β=0.9的时候 1/1-β = 10 所以看到上图的红线其实就是考虑了10天之内的平均气温,其拟合度较好 当β=0.98的时候 1/1-β = 50 所以上图中的绿线是考虑了50天之内的平均气温,于是这种平

序列内置一些函数,用于循环对序列的元素执行操作. 一,应用和转换函数 应用apply 对序列的各个元素应用函数: Series.apply(self, func, convert_dtype=True, args=(), **kwds) 参数注释: func:应用的函数,可以是自定义的函数,或NumPy函数 convert_dtype:默认值是True,尝试把func应用的结果转换为更好的数据类型,如果设置为False,把结果转换为dtype=object. args:元组,在序列值之后,传递给

Batch Normalization Batch归一化 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 3.4正则化网络的激活函数 Batch归一化会使你的参数搜索问题变得很容易,使神经网络对超参数的选择更加稳定.超参数的范围会更庞大,工作效果也更好.也会使你更容易的训练甚至是深层网络. 对于logistic回归来说 正则化原理 \[u=\frac{1}{m}\sum x^{i}(求出平均值u)\]\[x=x-u\] \[\sigma^{2}=\frac{1}{m}\sum(x^{i}

https://blog.csdn.net/orDream/article/details/100013682 上面这一篇是对 https://www.analyticsvidhya.com/blog/2016/02/time-series-forecasting-codes-python/ 但是版本已经过低部分代码已经失效,该博主对博文内容也不完全,在此对其python的部分做了更正和补充.   #加载和处理时间序列 2 import pandas as pd import numpy as

Optimization Algorithms优化算法 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 2.3 指数加权平均 举个例子,对于图中英国的温度数据计算移动平均值或者说是移动平均值(Moving average). 大体公式就是前一日的V值加上当日温度的0.1倍,如果用红线表示这个计算数值的话就可以得到每日温度的指数加权平均值. \[V_{t}=\beta V_{t-1}+(1-\beta)\theta_{t}\] 对于\(\theta\)的理解,你可以将其认为该数值表示的是\

1.mini-batch梯度下降 在前面学习向量化时,知道了可以将训练样本横向堆叠,形成一个输入矩阵和对应的输出矩阵: 当数据量不是太大时,这样做当然会充分利用向量化的优点,一次训练中就可以将所有训练样本涵盖,速度也会较快.但当数据量急剧增大,达到百万甚至更大的数量级时,组成的矩阵将极其庞大,直接对这么大的的数据作梯度下降,可想而知速度是快不起来的.故这里将训练样本分割成较小的训练子集,子集就叫mini-batch.例如:训练样本数量m=500万,设置mini-batch=1000,则可以将训练

1.mini-batch size 表示每次都只筛选一部分作为训练的样本,进行训练,遍历一次样本的次数为(样本数/单次样本数目) 当mini-batch size 的数量通常介于1,m 之间    当为1时,称为随机梯度下降 一般我们选择64,128, 256等样本数目 import numpy as np import math def random_mini_batch(X, Y, mini_batch = 64, seed=0): np.random.seed(seed) m = X.sh

转自:  原文标题:Build High Performance Time Series Models using Auto ARIMA in Python and R 作者:AISHWARYA SINGH:翻译:陈之炎:校对:丁楠雅 原文链接: https://www.analyticsvidhya.com/blog/2018/08/auto-arima-time-series-modeling-python-r/ 简介 想象你现在有一个任务:根据已有的历史数据,预测下一代iPhone的价格,

利用R语言打造量化分析平台 具体利用quantmod包实现对股票的量化分析 1.#1.API读取在线行情2.#加载quantmod包3.if(!require(quantmod)){4. install.packages("quantmod")5.}6.#获取股票行情指数7.Quote=function(code){8. index=match(code,universes)9. temp=lapply(universes,get)10. return(temp[[index]])11

觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 移动平均法相关知识 移动平均法又称滑动平均法.滑动平均模型法(Moving average,MA) 什么是移动平均法 移动平均法是用一组最近的实际数据值来预测未来一期或几期内公司产品的需求量.公司产能等的一种常用方法.移动平均法适用于即期预测.当产品需求既不快速增长也不快速下降,且不存在季节性因素时,移动平均法能有效地消除预测中的随机波动,是非常有用的.移动平均法根据预测时使用的各元素的权重不同 移动平均法是一种简单平滑预测技术,它的基本思

由[RFC 768]定义的UDP只是做了运输协议能够做的最少工作.除了复用/分解功能极少量的差错检测外,它几乎没有对IP增加别的东西.如果应用程序开发人员选择UDP而不是TCP,则该应用程序差不多就是直接与IP打交道.UDP从应用程序进程得到数据,附加上用于多路复用/分解服务的源和目的端口号字段,以及两个其他小字段,然后形成的报文段交给网络层.网络层将运输层报文段封装到一个IP数据报中,然后尽力而为地尝试将此报文交付给接收主机.如果该报文段到达接收主机,UDP使用目的端口号将报文段中的数据交付给

往返时间的估计与超时   TCP采用超时/重传机制来处理报文段的丢失问题.尽管这在概念上面很简单,但是在实际中还是会产生很多微妙的问题.最明显还是超时时间间隔的设置.很显然,这个时间间隔肯定会大于RTT时间,但是具体为多大呢?如何估计最开始的往返时间呢?下面将介绍这些问题的一些解决办法. 估计往返时间   报文段的样本RTT(表示为SampleRTT)为某报文段发出到对该报文段的确认被收到之间的时间量大多数TCP的实现仅在某个时刻做一次SampleRTT测量,而不是为每个报文段测量一个Sampl

本章导读 机器学习(machine learning, ML)是一门涉及概率论.统计学.逼近论.凸分析.算法复杂度理论等多领域的交叉学科.ML专注于研究计算机模拟或实现人类的学习行为,以获取新知识.新技能,并重组已学习的知识结构使之不断改善自身. MLlib是Spark提供的可扩展的机器学习库.MLlib已经集成了大量机器学习的算法,由于MLlib涉及的算法众多,笔者只对部分算法进行了分析,其余算法只是简单列出公式,读者如果想要对公式进行推理,需要自己寻找有关概率论.数理统计.数理分析等方面的专

TCP协议为了提供可靠的数据传输服务,会启动数据重传来解决下层网络层(IP)可能出现的数据包丢失. 超时重传介绍 TCP重传由两套独立机制来完成重传,基于时间的超时重传(RTO,TCP发送数据时会设置一个计时器,若至计时器超时仍未收到数据确认信息,则会引发相应的超时和计时器重传操作),基于确认信息的构成(通常在没发生延时的情况下,若TCP累积确认无法返回新的ACK,或者当ACK包含的选择确认信息(SACK)表明出现失序报文段时,快速重传会推断出现丢包,这时候发送端认为接收端可能出现数据丢失时,需

Kinect v1和Kinect v2传感器的配置比较:   Kinect v1 Kinect v2           颜色(Color) 分辨率(Resolution) 640×480 1920×1080 fps 30fps 30fps 深度(Depth) 分辨率(Resolution) 320×240 512×424 fps 30fps 30fps 人物数量(Player) 6人 6人 人物姿势(Skeleton) 2人 6人 関節(Joint) 20関節/人 25関節/人 手的開閉状態(

[转自 http://blog.itpub.net/195776/viewspace-1023912/] SAP FI/CO Reading RepositorySAP财务成本知识库 目 录前言.一.SAP FI/CO 模块设置二.SAP R/3 财务基本概念及集成性浅释--主数据概念篇2.1 总账主数据2.2 供应商主数据2.3 客户主数据2.4 商品主数据2.5 固定资产主数据三.SAP R/3 财务基本概念及集成性浅释--总帐等概念篇3.1 科目表的建立及分配3.2 统驭科目3.3 凭证的

维基百科对深度学习的精确定义为“一类通过多层非线性变换对高复杂性数据建模算法的合集”.因为深层神经网络是实现“多层非线性变换”最常用的一种方法,所以在实际中可以认为深度学习就是深度神经网络的代名词.从维基百科给出的定义可以看出,深度学习有两个非常重要的特性——多层和非线性.那么为什么要强调这两个性质呢?下面我们开始学习. 1,线性模型的局限性 在线性模型中,模型的输出为输入的加权和.假设一个模型的输出 y  和输入 xi 满足以下关系,那么这个模型就是一个线性模型: 其中,wi , b € R

上一篇介绍 TCP 的文章「TCP 三次握手,四次挥手和一些细节」反馈还不错,还是蛮开心的,这次接着讲一讲关于超时和重传那一部分. 我们都知道 TCP 协议具有重传机制,也就是说,如果发送方认为发生了丢包现象,就重发这些数据包.很显然,我们需要一个方法来「猜测」是否发生了丢包.最简单的想法就是,接收方每收到一个包,就向发送方返回一个 ACK,表示自己已经收到了这段数据,反过来,如果发送方一段时间内没有收到 ACK,就知道很可能是数据包丢失了,紧接着就重发该数据包,直到收到 ACK 为止. 你可能

原文链接:https://blog.csdn.net/qq_39521554/article/details/79028012 什么是移动平均法? 移动平均法是用一组最近的实际数据值来预测未来一期或几期内公司产品的需求量.公司产能等的一种常用方法.移动平均法适用于即期预测.当产品需求既不快速增长也不快速下降,且不存在季节性因素时,移动平均法能有效地消除预测中的随机波动,是非常有用的.移动平均法根据预测时使用的各元素的权重不同 移动平均法是一种简单平滑预测技术,它的基本思想是:根据时间序列资料.逐