一.Momentum 1. 计算dw.db. 2. 定义v_db.v_dw \[ v_{dw}=\beta v_{dw}+(1-\beta)dw \] \[ v_{db}=\beta v_{db}+(1-\beta)db \] 3. 更新dw.db \[ dw=w-\alpha v_{dw} \] \[ db=b-\alpha v_{db} \] 二.RMSprop 1. 计算dw.db. 2. 定义s_db.s_dw (这里的平方是元素级的) \[ s_{dw}=\beta s_{dw}+(1

现象: WARNING:root:Variable [resnet_v1_50/block1/unit_1/bottleneck_v1/conv1/BatchNorm/beta] is not available in checkpointWARNING:root:Variable [resnet_v1_50/block1/unit_1/bottleneck_v1/conv1/BatchNorm/beta/Momentum] is not available in checkpointWARNI

声明:所有内容来自coursera,作为个人学习笔记记录在这里. 请不要ctrl+c/ctrl+v作业. Optimization Methods Until now, you've always used Gradient Descent to update the parameters and minimize the cost. In this notebook, you will learn more advanced optimization methods that can spee

Optimization Welcome to the optimization's programming assignment of the hyper-parameters tuning specialization. There are many different optimization algorithms you could be using to get you to the minimal cost. Similarly, there are many different p

引言     最近有些朋友总来问我有关遗传算法的东西,我是在大学搞数学建模的时候接触过一些最优化和进化算法方面的东西,以前也写过几篇博客记录过,比如遗传算法的C语言实现(一):以非线性函数求极值为例和C语言实现粒子群算法(PSO)一等,如果对原理有兴趣的话可以去我的博客具体查看:Lyrichu's Blog.所以突发奇想,干脆把以前写的一些进化算法比如遗传算法(GA),粒子群算法(PSO),模拟退火算法(SA)以及最近看的基于梯度的一些优化算法比如Gradient Descent,SGD,Mom

1. Optimization Methods Gradient descent goes "downhill" on a cost function \(J\). Think of it as trying to do this: **Figure 1** : **Minimizing the cost is like finding the lowest point in a hilly landscape** At each step of the training, you u

1.期货型基金(CTA)的 Alpha 和 Beta 是指什么?  https://zhuanlan.zhihu.com/p/20700337 1980S                                  1990S:                              指数增强就是在跟踪标的指数基础上,主动暴露一些因子风险敞口,来获得这些因子的风险收益. 多因子选股通过一些因子来构建投资组合,获取风险因子的风险收益. 2.如果是持有几天的策略,持有天数不太确定,如何来计算

http://www.matlabsky.com/thread-43937-1-1.html   <量化投资:以MATLAB为工具>连载(3)基础篇-N分钟学会MATLAB(下)     <量化投资:以MATLAB为工具>简介          <量化投资:以MATLAB为工具>是由电子工业出版社(PHEI)下属旗舰级子公司——北京博文视点资讯有限公司出版的<量化投资与对冲基金丛书>之一,丛书主编为丁鹏博士,<量化投资:以MATLAB为工具>由李

项目评审的定在1月5日上午9:00在新主楼D225进行. 在Beta阶段项目评审会上, 每个团队有12分钟展示时间,10分钟问答和机动时间,我们的展示也不需要PPT,大家把要展现的东西写成博客(可以有图片.视频等多媒体的内容).这些东西都是软件开发过程中自然产生的结果,也不必无中生有.基本要求如下: 现场演示你们发布的软件.如果是部署在服务器上的软件,必须连接到服务器上进行演示.可以有多个人上台展示,有团队PM牵头. 具体的汇报内容包括:介绍你们的项目愿景.你们Beta版本实现了什么功能.你们在

在正式发布产品之前往往要先发布一些测试版,让用户能够反馈出相关信息,或者找到存在的Bug,以便在正式版中得到解决. 特别是在有客户参加的情况下,对系统进行测试可能会出现一些我们没有考虑的情况,还可以解决一些客户实际关心的问题 不同的测试技术区分 覆盖测试技术 说明:测试覆盖率可以看出测试的完成度,在测试分析报告中可以作为量化指标的依据,测试覆盖率越高效果越好. 覆盖测试可以是程序代码的执行路径覆盖,亦可以是功能实现的步骤覆盖(可以理解成流程图的路径覆盖). 该技术可以用在任何测试阶段,包括单元测

本文来至人大经济论坛,http://bbs.pinggu.org/thread-3151691-1-1.html 众所周知,beta在CAPM模型中衡量了相对于持有整个市场所带来的风险溢价(risk premium)的大小.整个市场通常用市场投资组合(market portfolio)或市场指数基金(market index fund)来表示.市场指数通常都是市值加权(market capitalization weighted).如果把市场指数换成按非市值加权的指数或投资组合,其得到的beta

团队作业10--事后分析(Beta版本) 目录 一.设想与目标 二.计划 三.资源 四.变更管理 五.设计与实现 六.测试与发布 七.总结 八.图片和贡献分分配 一.设想和目标 1.我们的软件要解决什么问题?是否定义得很清楚?是否对典型用户和典型场景有清晰的描述? 我们的软件要解决的问题是用户能够正常使用四则运算app,app可以出题,判断对错,显示结果,录入错题库的问题,同时在beta阶段加入注册登陆功能,设置简单版和复杂版.定义得也比较清楚,包括出题,判断对错,显示结果,录入错题库. 用户主

一.团队成员简介与个人博客地址 团队博客地址:http://www.cnblogs.com/wowotoubuaa/ 江昊,项目经理http://www.cnblogs.com/haoj/ 王开,后端开发http://www.cnblogs.com/wk1216123/ 王春阳,后端开发http://www.cnblogs.com/wcysoftware/ 杨墨犁,前端开发(UI)http://www.cnblogs.com/pikali/ 徐丞,后端开发http://www.cnblogs.c

Mini-Batch 1. 把训练集打乱,但是X和Y依旧是一一对应的 import numpy as np a = np.random.randn(3,3) print(a) b = list(np.random.permutation(3)) #生成无序的数字0-2之间 print(b) a_shuffled = a[b] #通过索引迭代生成打乱的a print(a_shuffled) 2.创建迷你分支数据集 def random_mini_batches(X,Y,mini_batch_siz

<零起点,python大数据与量化交易>,这应该是国内第一部,关于python量化交易的书籍. 有出版社约稿,写本量化交易与大数据的书籍,因为好几年没写书了,再加上近期"前海智库·zw大数据"项目,刚刚启动. 因为时间紧,只花了半天时间,整理框架和目录. 说是v0.1版,但核心框架已经ok:从项目角度而言,完成度,已经超过70%,剩下的只是体力活. 完成全本书,需要半年以上连续时间,本人没空,大家不要再问:"什么时间可以完成." 配合zwPython,这

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

前言 这里讨论的优化问题指的是,给定目标函数f(x),我们需要找到一组参数x,使得f(x)的值最小. 本文以下内容假设读者已经了解机器学习基本知识,和梯度下降的原理. SGD SGD指stochastic gradient descent,即随机梯度下降.是梯度下降的batch版本. 对于训练数据集,我们首先将其分成n个batch,每个batch包含m个样本.我们每次更新都利用一个batch的数据,而非整个训练集.即: xt+1=xt+Δxt Δxt=−ηgt −ηgt −ηΔf(xt−1+ρx

主要内容: 一.Mini-Batch Gradient descent 二.Momentum 四.RMSprop 五.Adam 六.优化算法性能比较 七.学习率衰减 一.Mini-Batch Gradient descent 1.一般地,有三种梯度下降算法: 1)(Batch )Gradient Descent,即我们平常所用的.它在每次求梯度的时候用上所有数据集,此种方式适合用在数据集规模不大的情况下. X = data_input Y = labels parameters = initia

所属网站分类: 资源下载 > python电子书 作者:mimi 链接:http://www.pythonheidong.com/blog/article/451/ 来源:python黑洞网 内容简介 <量化投资:以Python为工具>主要讲解量化投资的思想和策略,并借助Python 语言进行实战.<量化投资:以Python为工具>一共分为5 部分,第1 部分是Python 入门,第2 部分是统计学基础,第3 部分是金融理论.投资组合与量化选股,第4 部分是时间序列简介与配对

年初学习量化投资,一开始想自己从头写,还是受了C/C++的影响.结果困在了计算回测数据那里,结果老也不对,就暂时放下了.最近试了一下python的各个量化投资框架,发现一个能用的——pyalgotrade,重新开始吧.这是一个事件驱动型量化交易框架. 使用pyalgotrade的一大问题是数据获取,其支持从yahoo,谷歌等途径获得数据,但要获取A股数据比较麻烦.还是用tushare获取数据比较方便.但pyalgotrade并不直接支持tushare数据格式.网上有人介绍了将tushare数据转