GMM与EM算法的Python实现 高斯混合模型(GMM)是一种常用的聚类模型,通常我们利用最大期望算法(EM)对高斯混合模型中的参数进行估计. 1. 高斯混合模型(Gaussian Mixture models, GMM) 高斯混合模型(Gaussian Mixture Model,GMM)是一种软聚类模型. GMM也可以看作是K-means的推广,因为GMM不仅是考虑到了数据分布的均值,也考虑到了协方差.和K-means一样,我们需要提前确定簇的个数. GMM的基本假设为数据是由几个不同的高

from scipy import interpolate import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np def f(x): x_points = [ 0, 1, 2, 3, 4, 5] y_points = [0,1,4,9,16,25] #实际函数关系式为:y=x^2 xnew = np.linspace(min(x_points),max(x_points),100) #新制作100个x值.(等差.list[]形式存储) tck =

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

高斯混合模型 混合模型,顾名思义就是几个概率分布密度混合在一起,而高斯混合模型是最常见的混合模型: GMM,全称 Gaussian Mixture Model,中文名高斯混合模型,也就是由多个高斯分布混合起来的模型: 概率密度函数为 K 表示高斯分布的个数,αk 表示每个高斯分布的系数,αk>0,并且 Σαk=1, Ø(y|θk) 表示每个高斯分布,θk 表示每个高斯分布的参数,θk=(uk,σk2): 举个例子 男人和女人的身高都服从各自的高斯分布,把男人女人混在一起,那他们的身高就服从高斯混

混合模型,增长混合模型这些问题咨询的同学还是比较多的,今天再次尝试写写它们的区别,希望对大家进一步理解两种做轨迹的方法有帮助. 首先,无论是LCGA还是GMM,它们都是潜增长模型的框框里面的东西: Latent growth modeling approaches, such as latent class growth analysis (LCGA) and growth mixture modeling (GMM), have been increasingly recognized for

python据说功能强大,触角伸到各个领域,网上搜了一下其科学计算和工程计算能力也相当强,具备各种第三方包,除了性能软肋外,其他无可指摘,甚至可以同matlab等专业工具一较高下. 从网上找了一个使用遗传算法实现数据拟合的例子学习了一下,确实Python相当贴合自然语言,终于编程语言也能说人话了,代码整体简洁.优雅.. 代码功能:给出一个隐藏函数 例如 z=x^2+y^2,生成200个数据,利用这200个数据,使用遗传算法猜测这些数据是什么公式生成的. (说的太直白,一点都不高大上) 代码如下:

python据说功能强大,触角伸到各个领域,网上搜了一下其科学计算和工程计算能力也相当强,具备各种第三方包,除了性能软肋外,其他无可指摘,甚至可以同matlab等专业工具一较高下. 从网上找了一个使用遗传算法实现数据拟合的例子学习了一下,确实Python相当贴合自然语言,终于编程语言也能说人话了,代码整体简洁.优雅.. 代码功能:给出一个隐藏函数 例如 z=x^2+y^2,生成200个数据,利用这200个数据,使用遗传算法猜测这些数据是什么公式生成的. (说的太直白,一点都不高大上) 代码如下:

对于样本数据的散点图形如函数y=ax2+bx+c的图像的数据, 在python中的拟合过程为: ##最小二乘法 import numpy as np import scipy as sp import matplotlib.pyplot as plt from scipy.optimize import leastsq ''' 设置样本数据,真实数据需要在这里处理 ''' ##样本数据(Xi,Yi),需要转换成数组(列表)形式 Xi=np.array([1,2,3,4,5,6]) #Yi=np.

机器学习中的预测问题通常分为2类:回归与分类. 简单的说回归就是预测数值,而分类是给数据打上标签归类. 本文讲述如何用Python进行基本的数据拟合,以及如何对拟合结果的误差进行分析. 本例中使用一个2次函数加上随机的扰动来生成500个点,然后尝试用1.2.100次方的多项式对该数据进行拟合.拟合的目的是使得根据训练数据能够拟合出一个多项式函数,这个函数能够很好的拟合现有数据,并且能对未知的数据进行预测. 代码如下: import matplotlib.pyplot as plt import 

如果你在寻找卡方分布是什么?如何实现卡方检验?那么请看这篇博客,将以通俗易懂的语言,全面的阐述卡方.卡方检验及其python实现. 1. 卡方分布 1.1 简介 抽样分布有三大应用:T分布.卡方分布和$\Gamma$分布.可以简单用四个字概括它们的作用:“以小博大”,即通过小数量的样本容量去预估总体容量的分布情况.这里开始介绍卡方分布.${\chi ^{\text{2}}}$分布在数理统计中具有重要意义.  ${\chi ^{\text{2}}}$分布是由阿贝(Abbe)于1863年首先提出的,

python数据拟合主要可采用numpy库,库的安装可直接用pip install numpy等. 1. 原始数据:假如要拟合的数据yyy来自sin函数,np.sin import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt xxx = np.arange(0, 1000) # x值,此时表示弧度 yyy = np.sin(xxx*np.pi/180) #函数值,转化成度 2. 测试不同阶的多项式,例如7阶多项式拟合,使用np.polyfit拟合,np

一.实验目的 掌握最小二乘法拟合离散数据,多项式函数形式拟合曲线以及可以其他可以通过变量变换转化为多项式的拟合曲线目前待实现功能: 1. 最小二乘法的基本实现. 2. 用不同数据量,不同参数,不同的多项式阶数,比较实验效果. 3. 语言python. 二.实验原理 最小二乘法(又称最小平方法)是一种数学优化技术.它通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配.利用最小二乘法可以简便地求得未知的数据,并使得这些求得的数据与实际数据之间误差的平方和为最小.最小二乘法还可用于曲线拟合.其他一些优化问题

转自:http://blog.itpub.net/12199764/viewspace-1743145/ 项目中有涉及趋势预测的工作,整理一下这3种拟合方法:1.线性拟合-使用mathimport mathdef linefit(x , y):    N = float(len(x))    sx,sy,sxx,syy,sxy=0,0,0,0,0    for i in range(0,int(N)):        sx  += x[i]        sy  += y[i]        s

import numpy as np # from enthought.mayavi import mlab ''' ogrid[-1:5:6j,-1:5:6j] [array([[-1. ], [ 0.2], [ 1.4], [ 2.6], [ 3.8], [ 5. ]]), array([[-1. ,  0.2,  1.4,  2.6,  3.8,  5. ]])] ''' x,y = np.ogrid[-2:2:20j,-2:2:20j]  #返回两个数组,一个长度为1,一个列数为1.前三

1.最小二乘拟合 实例1 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from scipy.optimize import leastsq plt.figure(figsize=(9,9)) x=np.linspace(0,10,1000) X = np.array([8.19, 2.72, 6.39, 8.71, 4.7, 2.66, 3.78]) Y = np.array([7.01, 2.78, 6.47, 6.71, 4.1, 4

git:https://github.com/linyi0604/MachineLearning 正则化: 提高模型在未知数据上的泛化能力 避免参数过拟合正则化常用的方法: 在目标函数上增加对参数的惩罚项 削减某一参数对结果的影响力度 L1正则化:lasso 在线性回归的目标函数后面加上L1范数向量惩罚项. f = w * x^n + b + k * ||w||1 x为输入的样本特征 w为学习到的每个特征的参数 n为次数 b为偏置.截距 ||w||1 为 特征参数的L1范数,作为惩罚向量 k 为

分享一下 线性回归中 欠拟合 和 过拟合 是怎么回事~为了解决欠拟合的情 经常要提高线性的次数建立模型拟合曲线, 次数过高会导致过拟合,次数不够会欠拟合.再建立高次函数时候,要利用多项式特征生成器 生成训练数据.下面把整个流程展示一下模拟了一个预测蛋糕价格的从欠拟合到过拟合的过程 git: https://github.com/linyi0604/MachineLearning 在做线性回归预测时候,为了提高模型的泛化能力,经常采用多次线性函数建立模型 f = k*x + b 一次函数f = a

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import mixture from sklearn.metrics import adjusted_rand_score from sklearn.datasets.samples_generator import make_blobs def create_data(centers,num=100,std=0.7): X, labels_true = make_b

过拟合现象 一般来说,量化研究员在优化其交易策略参数时难免会面临这样一个问题:优化过后的策略在样本内表现一般来说均会超过其在样本外的表现,即参数过拟合.对于参数优化来说,由于优化时存在噪音,过拟合是不可避免的现象.然而为了追求策略的稳定性,我们应当尽可能地使过拟合风险最小化.     为了检测在一个策略的参数优化过程中的过拟合风险,David H. Bailey等人在2015年发表了一篇名为<THE PROBABILITY OF BACKTEST OVERFITTING>的文章,给出了一种估计

1.多项式拟合 对散点进行多项式拟合并打印出拟合函数以及拟合后的图形import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npx=np.arange(1,17,1) #生成散点列表作为x的值y=np.array([4.00, 6.40, 8.00, 8.80, 9.22, 9.50, 9.70, 9.86, 10.00, 10.20, 10.32, 10.42, 10.50, 10.55, 10.58, 10.60]) #给定y的散点值#用3次多项式拟合z