关于算法:MTH3025-难点分析

MTH3025: Financial Mathematics ProjectProject: ArbitrageArbitrage is a key concept in financial mathematics. In this project, you are expectedto consider some financial trading opportunities and identify, from the given data set, amispricing that can lead in turn to an arbitrage opportunity. Then you will have to report acorresponding arbitrage strategy for returning a risk-free profit and estimate the magnitudefor the expected profit, both in written and in oral form.1 Report (20% of module mark)In the report, you will have to show the completion of three main tasks:Financial instruments. You will have to explain in your own words what is meantwith the term arbitrage to someone with no prior knowledge of financial mathematics.Then, you are also expected to explain what is meant with the following types offinancial instruments:– Foreign-exchange swap.– A rainbow option.– A lookback option with floating strike price.These financial instruments are not explained in the lectures. You are neverthelessexpected to explain these instruments in your own words following independent con-sultation of external sources (to be duely acknowledged in your bibliography).Misprice identification. For all the four given trading opportunities, you will haveto perform the necessary calculations in order to identify a mispricing in one of them.Arbitrage strategy. You will have to describe the strategy that you can pursue tomake a risk-free profit. You will have to explain why you have chosen a particularstrategy, the asset(s) and derivative(s) to trade in, the investment that needs to bemade at present time, and what will happen to the portfolios at the maturity date(final time).The report should be typed and checked for originality through Turnitin. The submittedfile should be in PDF format. The expected length is no more than 5 pages (referencesexcluded), using a reasonable font-size and reasonable line spacing (e.g., as the presentdocument). Longer reports will be penalised.The marking scheme adopted is the following:Financial instruments: 30%.Misprice identification: 30%.Arbitrage strategy: 30%.quality of the report (grammar, layout, clarity of exposition): 10%.MTH3025: Financial Mathematics Project2 Presentation (10% of module mark)You will also be expected to explain your trading strategy to the lecturer via a presentationthat you have to upload on Canvas (via a separate upload with respect to the report, seecorresponding Assignment). The presentation should highlight the arbitrage strategy thatyou would adopt to make a profit. It should explain what instruments you would prefer totrade in, and what profit you expect to make. You do not need to include trade opportunitiesthat do not lead to a profit. The presentation should last between 5 and 8 minutes, andbe aimed at a third-year student in mathematics with no knowledge of financial mathematics.The presentation will take the form of a Spoken PowerPoint or a pre-recorded video.Your uploaded files should be readable with the tools available within the platform Of-fice365, available via your QUB account, otherwise penalisations will be applied.When you upload your presentation please add a comment that indicate the total durationof your presentation.Specific instructions about the presentation can be found on Canvas (in due time). Themarking scheme adopted is the following:Quality of the slides (fonts, formulas, tables,...): 30%.Quality of the presentation (timing, narrative, visual e?ects, voice, ...): 30%.Quality of the technical explanations (assets to trade in, arbitrage strategy, ...): 40%.MTH3025: Financial Mathematics Project3 DataA trader has access to the following four investment opportunities. One of them features asignificant misprice that needs to be identified. Once identified, an arbitrage strategy canbe devised to make a risk-free profit (see below for further guidance).The trader also has access to bonds at the UK market interest rate at 0.67%.Opportunity 1: Currency tradingOn a currency market, the following currency exchange rates are listed.GBP USD EUR CHF1 GBP = 1.0000 1.2724 1.1491 1.32961 USD = 0.7859 1.0000 0.9031 1.04501 EUR = 0.8702 1.1072 1.0000 1.16381 CHF = 0.7521 0.9569 0.8592 1.0000Opportunity 2: Futures for stocks with dividendFutures are similar to forward contracts. However, futures are traded on an exchange. As-sume that fair futures prices are equal to forward prices (see lecture notes Secs 4.8 and 4.9).The following financial data for the supermarket sector was available on 1 February 2021.The fair strike price for futures contracts is given for delivery of shares on 1 September 2021.All prices are given in GBX (pence).Share Value Dividend Payment date FuturesTesco 217.58 1.75 1 May 216.68Sainsbury’s 280.75 0.75 1 March 281.10Morrisons 245.76 1.25 1 June 245.47Opportunity 3: Futures for commodities with storage costsThe following financial data for trading in a variety of commodities was available on 1 January ...

November 9, 2021 · 8 min · jiezi

关于算法:ECOS3002经济

Faculty of Arts and Social SciencesSchool of EconomicsECOS3002 Development Economics The university exams office is responsible for administering the exam, through the special ‘In-semester Test for:ECOS3002’ Canvas site. All official information on the exam and its administration, comes from them, and overrides anything I say in thisvideo or elsewhere on the ECOS3002 Canvas site. I will not be available on the day of the exam, the Ed site will be offline the day of the exam, and exams cannot besubmitted by email. Any exam-related issues will have to be dealt with through official University systems (e.g., Special Consideration), andapproval of appeals is not guaranteed. This video is providing an informal review of the logistics of the exam, and a review of some of the relevantcontent on the exam. I highly recommend logging in to the exam site as soon as you have access, reading through everything, andmaking sure you have access to all the materials, resources, and software necessary for an online exam.Exam detailsDate of test: 11/10/2021 (Monday)Start: 14:00 AESTDuration: 1 hours and 30 minutes (90 minutes). This includes: 10 minutes reading time, but you are free to start the test as soon as you are ready. 30 minutes of upload time to allow you to upload your files as per your test instructions. Do NOT treat this asextra writing time. The upload time must be used solely to save and upload your files correctly as per the testinstructions. Manage your time carefully. Check that you have saved and named your file correctly and uploadedthe correct file. If your time runs out while you are uploading this is not considered a technical issue. Materials required: (i) scientific calculator, and (ii) a sheet of blank paper with a writing instrument (pen orpencil), OR a digital drawing tool. Your final exam submissions will be in the form of a pdf (only).Analysis The exam will not involve complex calculations or manipulations in Excel, however it willinvolve basic operations that you can implement on a scientific calculator. You will also need to create a figure – you can do that using pen/pencil and paper, or adigital drawing tool. Either way you will need to upload your figure as a pdf.Exam formatQuestion type Points Recommended time spentQuestion 1 Draw, calculate, interpret 15 15 minutesQuestion 2 Short answer: interpret a quasi-experiment 10 10 minutesQuestion 3 & 4 Short answer 5 each 5 minutes eachQuestion 5 Short essay 15 15 minutesAcademic honesty It should go without saying that the exam is to be taken completely individually. Use ofany method to communicate with classmates during the exam is forbidden. Beyond that, it is an open book exam. The exam is designed so that you won’t get a hugebenefit from searching online or in your textbook, so don’t get tempted to plan to justlook things up for your exam responses. But you are certainly welcome to use either tolook up concepts, definitions, etc.Faculty of Arts and Social SciencesSchool of EconomicsECOS3002 Development EconomicsMid-sem exam reviewContent overviewContent of exam Everything up to and including week 7 is fair game: lectures, tutorials, and textbookchapters. In practice we the exam is most heavily focused through week 6, with light coverage of week 7(enough to review the lecture video).Week Week Beginning Lecture Lecture Topic(s) / textbook chapter(s)1 9 Aug Lecture 1 Chapter 1: What is development? Indicators and issuesChapter 4 (part 1): Impact evaluation2 16 Aug Lecture 2 Chapter 4 (part 2): Impact evaluationChapter 3: History of thought in development economics3 23 Aug Lecture 3 Chapter 5: Poverty and vulnerability analysisChapter 6: Inequality and inequity4 30 Aug Lecture 4 Chapter 10: The economics of farm households5 6 Sept Lecture 5 Chapter 18: Agriculture for development6 13 Sept Lecture 6Chapter 11: Population and developmentChapter 12: Labour and migration Chowdhury research vignette7 20 Sept Lecture 7 Chapter 13: Financial services for the poorChapter 1: What is development?Indicators and issues The first question to answer about development is – what is it? How do we define it? How do we quantify it? Our textbook posits 7 dimensions of development: ...

November 8, 2021 · 8 min · jiezi

关于算法:python在Scikitlearn中用决策树和随机森林预测NBA获胜者

原文链接:http://tecdat.cn/?p=5222原文出处:拓端数据部落公众号 在本文中,咱们将以Scikit-learn的决策树和随机森林预测NBA获胜者。美国国家篮球协会(NBA)是北美次要的女子职业篮球联赛,被宽泛认为是名列前茅的女子职业篮球联赛在世界上。它有30个队(美国29个,加拿大1个)。 在 常规赛期间,每支球队打82场较量,每场41场。一支球队每年会有四次面对对手(16场较量)。每个小组在其四次(24场较量)中的其余两个小组中的六个小组中进行较量,其余四个小组三次(12场)进行较量。最初,每个队都会在另一场较量中两次加入所有的球队(30场较量)。 用决策树和随机森林预测NBA获胜者#导入数据集并解析日期df = pd.read\_csv("NBA\_regularGames.csv",parse_dates=\["Date"\])从形容中,咱们能够计算概率。在每场较量中,客队和主队都有一半概率博得较量。 预测类在上面的代码中,咱们将指定咱们的分类。这将帮忙咱们查看决策树分类的预测是否正确。如果客队获胜,咱们将指定咱们的等级为1,如果访客队在另一个名为“客队赢”的列中获胜,咱们将指定为0。 df\["Home Team Win"\] = df\["Visitor Points"\] < df\["Home Points"\]客队胜率:58.4% 数组当初领有scikit-learn能够读取的格局。 特色工程咱们将创立以下性能来帮忙咱们预测NBA的获胜者。 无论是来访者还是客队都博得了最初一场较量。 哪个队更好?scikit-learn软件包实现CART(分类和回归树)算法作为其默认 决策树类 决策树实现提供了一种办法来进行构建树,以避免适度拟合: •min\_samples\_split:能够创立任意叶子,以便在决策树中创立一个新节点。 •min\_samples\_leaf:保障从节点失去的叶子中的样本数量起码 倡议应用min\_samples\_split或min\_samples\_leaf来管制叶节点处的采样数。十分小的数字通常意味着树将适度拟合,而大的数据将阻止树学习。 决策的另一个参数是创立决策的规范。基尼的不纯和信息收益是两种风行的: •基尼:测量决策节点谬误预测样本类别的频率 •信息增益:批示决策节点取得了多少额定信息 函数抉择咱们通过指定咱们心愿应用的列并应用数据框视图的values参数,从数据集中提取因素以与咱们的scikit-learn的DecisionTreeClassifier一起应用。咱们应用cross\_val\_score函数来测试后果。 X\_features\_only = df \[\[ 'Home Win Streak' ,'Visitor Win Streak' ,'Home Team Ranks Higher' ,'Home Team Won Last' ,'Home Last Win' ,'Visitor Last Win' \]\]后果准确性:56.0% 有可能通过增加更多参数来进步准确性。 混同矩阵显示了咱们决策树的正确和不正确的分类。对角线1,295别离示意客队的真正获胜与否。左下角的1示意假阴性的数量。而右上角的195,误报的数量。咱们也能够查看大概0.602的准确性分数,这表明决策树模型曾经将60.2%的样本正确地归类为主队获胜与否。 导入pydotplus 图 出于摸索的目标,较少数量的变量对取得决策树输入的了解会很有帮忙。咱们的第一个解释变量,客队获胜概率更高。如果客队排名低于4.5,那么客队输的概率更高。 如有任何问题、意见,请留言征询  最受欢迎的见解 1.从决策树模型看员工为什么到职 2.R语言基于树的办法:决策树,随机森林 3.python中应用scikit-learn和pandas决策树 4.机器学习:在SAS中运行随机森林数据分析报告 5.R语言用随机森林和文本开掘进步航空公司客户满意度 6.机器学习助推快时尚精准销售工夫序列 7.用机器学习辨认一直变动的股市情况——隐马尔可夫模型的利用 8.python机器学习:举荐零碎实现(以矩阵合成来协同过滤) 9.python中用pytorch机器学习分类预测银行客户散失

November 8, 2021 · 1 min · jiezi

关于算法:R语言估计多元标记的潜过程混合效应模型LCMM分析心理测试的认知过程

原文链接:http://tecdat.cn/?p=24172 背景和定义每个动静景象都能够用一个潜过程((t))来表征,这个潜过程在间断的工夫t中演变。有时,这个潜过程是通过几个标记来掂量的,因而潜过程是它们的独特因素。 多元标记的潜过程混合模型Proust-Lima 等人引入了潜在过程混合模型。(2006 - A Nonlinear Model with Latent Process for Cognitive Evolution Using Multivariate Longitudinal Data - Proust - 2006 - Biometrics - Wiley Online Library 和 2013 - Analysis of multivariate mixed longitudinal data: A flexible latent process approach - Proust‐Lima - 2013 - British Journal of Mathematical and Statistical Psychology - Wiley Online Library ). 应用线性混合模型依据工夫对定义为潜过程的感兴趣量进行建模: 其中: X(t) 和 Z(t) 是协变量的向量(Z(t) 蕴含在 X(t) 中;是固定效应(即总体均匀效应);ui 是随机效应(即个体效应);它们依据具备协方差矩阵 B 的零均值多元正态分布进行散布;(wi(t)) 是一个高斯过程。依据工夫和协变量的 (t) 构造模型与单变量状况完全相同。 ...

November 8, 2021 · 1 min · jiezi

关于算法:05久远讲算法栈后进先出的数据结构

你好我是长远,咱们先来温习一下上周咱们讲的常识。 什么是链表?在计算机科学中,链表是一种常见的根底数据结构,是一种线性表,然而并不会按线性的顺序存储数据,而是在每一个节点里存到下一个节点的指针。 链表的长处因为不必须按顺序存储,链表在插入的时候能够达到O(1)的复杂度,比数组快得多,然而查找一个节点或者拜访特定编号的节点则须要O(n)的工夫,而程序表相应的工夫复杂度别离是O(logn)和O(1)。应用链表构造能够克服数组链表须要事后晓得数据大小的毛病,链表构造能够充沛利用计算机内存空间,实现灵便的内存动静治理。然而链表失去了数组随机读取的长处,同时链表因为减少了结点的指针域,空间开销比拟大。 什么是栈栈有时也被称作堆栈或者重叠。栈是有序汇合,它的增加,移除操作总是产生在同一端,设这一端为顶端,则未执行操作的一端为底端。栈中的元素离底端越近,代表其在栈中的工夫越长,最新增加的元素将被最先移除。这种排序准则被称作 LIFO(last-in first-out),即后进先出。它提供了一种基于在汇合中的工夫来排序的形式。最近增加的元素凑近顶端,旧元素则凑近底端。 生存中的例子: 在咱们的生存中也很常见对于栈的例子,假如咱们有一个放羽毛球的球桶,咱们只能从桶的下面取出球,底部是不能取的,凑近闭口的球,更先被取到。 既然有取出的先后,那么咱们的栈也算是有程序的,咱们仍旧应用列表来实现栈的一些操作。 举例来说,对于列表[1, 5, 3, 7, 8, 6],只须要思考将它的哪一边视为栈的顶端。一旦确定了顶端,所有的操作就能够利用 append 和pop 等列表办法来实现。 在这里咱们视列表的尾部为栈顶,因而当进行 push 操作时,新的元素会被增加到列表的尾部。pop 操作同样会批改这一端。 栈的操作咱们后面曾经介绍了栈的根本状况,既然咱们要实现栈的操作,那咱们必定要新建一个栈,有了这个栈,咱们必定要做一些彰显出栈个性的事件————出栈,入栈。还有咱们常见的操作,判断是否为空,判断栈的大小等等。 以下是咱们要实现的办法: Stack()创立一个空栈。不传任何参数,返回空栈。push(item)将一个元素增加到栈的顶端。它须要一个参数 item,且无返回值。pop()将栈顶端的元素移除。它不须要参数,但会返回顶端的元素,并且批改栈的内容。peek()返回栈顶端的元素,然而并不移除该元素。它不须要参数,也不会批改栈的内容。isEmpty()查看栈是否为空。它不须要参数,且会返回一个布尔值。size()返回栈中元素的数目。它不须要参数,且会返回一个整数。栈的定义class Stack: def __init__(self): self.items = []定义一个 stack 类来通知计算机,咱们当初定义了一个全新的类型叫做 stack ,每个类有一个定义方法即 init__() ,咱们应用 __init 办法来定义栈的一些属性。咱们新建一个栈,栈中最重要的就是元素,多个元素形成栈,而一开始当咱们没有向栈中放入任何元素时,栈是空的,因而有 self.items = [],咱们定义了一个空栈来作为栈的初始化。 栈是否为空既然栈存在,咱们就能够进行栈有无的判断,咱们也像之前的数据结构类型一样,引入 isEmpty() 办法来判断栈中是否有元素,没有元素则为空栈,返回 true ;蕴含有元素,则阐明栈不为空,返回 false。 def isEmpty(self): return self.items == []栈的大小栈的大小实际上就是判断栈中有多少元素,而咱们应用列表来进行栈的实现,因而咱们只须要应用 len() 办法计算引入的列表的长度即可判断栈中元素的多少了,即栈的大小。 def size(self): return len(self.items)入栈操作当初咱们既能够判断栈中是否有元素,又能够判断栈的大小了,那么接下来就要实现栈最次要的两个操作了,入栈和出栈。 进行入栈操作咱们就要想到,既然要把元素退出到栈中,那么咱们就要传入一个参数去示意要退出到栈中的元素,而后将这个参数退出到栈中即可。 def push(self, item): self.items.append(item)咱们传入一个 item 参数,为咱们要退出到栈中的元素,而后将其退出到咱们引入的 items 列表中即可实现栈中元素的退出了。 ...

November 8, 2021 · 1 min · jiezi

关于算法:上岸算法LeetCode-Weekly-Contest-266解题报告

【 NO.1 统计字符串中的元音子字符串】 解题思路签到题。 代码展现 class Solution { public int countVowelSubstrings(String word) { int count = 0; for (int i = 0; i < word.length(); i++) { for (int j = i + 1; j <= word.length(); j++) { count += containsAll(word.substring(i, j)); } } return count;} private int containsAll(String s) { if (s.contains("a") && s.contains("e") && s.contains("i") && s.contains("o") && s.contains("u")) { for (var c : s.toCharArray()) { if (!"aeiou".contains(String.valueOf(c))) { return 0; } } return 1; } return 0;}} ...

November 8, 2021 · 2 min · jiezi

关于算法:30串联所有单词的子串-算法leetode附思维导图-全部解法300题

零 题目:算法(leetode,附思维导图 + 全副解法)300题之(30)串联所有单词的子串一 题目形容 二 解法总览(思维导图) 三 全副解法1 计划11)代码: // 计划1 “一般的滑动窗口法”。// 技巧:// 1)一般来说,字符串挺适宜用 “滑动窗口” 的(“总之,算法与数据结构相适应~”)。// 思路:// 1)状态初始化。后果下标寄存于 数组 resArr 。 // 2)“滑动窗口”,外围:通过下标 i 穷举所有可能的 子串 tempS 。// 2.1)按 单个单词长度(oneWordLength) 去取 tempS 的每个小段(substr) 。// 2.1.1)若 此时 tempWords 不蕴含 以后小段(substr),则 间接退出本次循环解决 。// 2.1.2)若 此时 tempWords 蕴含 以后小段(substr),则 tempWords 清空对应 substr 。// 2.2)判断此时的 tempWords 长度。若 tempWords.length === 0 ,则 阐明符合条件 、将 下标i 放入 后果数组 resArr 。// 3)返回 后果数组 resArr 。var findSubstring = function(s, words) { // 1)状态初始化。后果下标寄存于 数组 resArr 。 const sLength = s.length, oneWordLength = words[0].length, wordsLength = words.length, wordStrLength = wordsLength * oneWordLength; let resArr = []; // 2)“滑动窗口”,外围:通过下标 i 穷举所有可能的 子串 tempS 。 for (let i = 0; i <= (sLength - wordStrLength); i++) { const tempS = s.substr(i, wordStrLength), tempSLength = tempS.length, tempWords = JSON.parse(JSON.stringify(words)); // 2.1)按 单个单词长度(oneWordLength) 去取 tempS 的每个小段(substr) 。 for (let index = 0; index <= (tempSLength - oneWordLength); index += oneWordLength) { const substr = tempS.substr(index, oneWordLength); // 2.1.1)若 此时 tempWords 不蕴含 以后小段(substr),则 间接退出本次循环解决 。 if (!(tempWords.includes(substr))) { break; } // 2.1.2)若 此时 tempWords 蕴含 以后小段(substr),则 tempWords 清空对应 substr 。 else { const deleteIndex = tempWords.indexOf(substr); tempWords.splice(deleteIndex, 1); } } // 2.2)判断此时的 tempWords 长度。若 tempWords.length === 0 ,则 阐明符合条件 、将 下标i 放入 后果数组 resArr 。 if (tempWords.length === 0) { resArr.push(i); } } // 3)返回 后果数组 resArr 。 return resArr;}2 计划21)代码: ...

November 7, 2021 · 3 min · jiezi

关于算法:STAT-361

STAT 361 (Fall 2021)Assignment 3The assignment is due on Nov. 04 (Thursday) at 23:00 (time of Kingston Ontario). Please submit toCrowd Mark.Guidelines for Preparing SolutionsFor questions that needs R coding, please only include the important R output and the necessary results inthe main text of your solutions. Present them in a clear and concise fashion (for example, tabulate modelsand output).Give descriptions and discussions for your important exploration and findings.Put long code and output in an Appendix, at the end of EACH problem.These Appendix sections will NOT be marked, but will be checked as evidence of your independent work.Prepare your assignment solutions so that it is easy for the readers (in this case, TAs) to follow, withouthaving to search everywhere for your answers from lengthy code and output. ...

November 7, 2021 · 4 min · jiezi

关于算法:R语言BUGS序列蒙特卡罗SMC马尔可夫转换随机波动率SV模型粒子滤波METROPOLIS-HASTINGS时间序列分析

原文链接:http://tecdat.cn/?p=24162在这个例子中,咱们思考马尔可夫转换随机稳定率模型。 统计模型设 yt为因变量,xt 为 yt 未察看到的对数稳定率。对于 t≤tmax,随机稳定率模型定义如下 状态变量 ct 遵循具备转移概率的二状态马尔可夫过程 N(m,2)示意均值 m 和方差 2的正态分布。 BUGS语言统计模型文件内容 'vol.bug': dlfie = 'vol.bug' #BUGS模型文件名设置设置随机数生成器种子以实现可重复性 set.seed(0)加载模型和数据模型参数 dt = lst(t\_mx=t\_mx, sa=sima,            alha=alpa, phi=pi, pi=pi, c0=c0, x0=x0)解析编译BUGS模型,以及样本数据 modl(mol\_le, ata,sl\_da=T) 绘制数据plot(1:tmx, y, tpe='l',xx = 'n') 对数收益率 序列蒙特卡罗_Sequential Monte Carlo_运行 n= 5000 # 粒子的数量var= c('x') # 要监测的变量out = smc(moe, vra, n) 模型诊断diagnosis(out) 绘图平滑 ESSplt(ess, tpe='l')lins(1:ta, ep(0,tmx)) SMC:SESS 绘制加权粒子plt(1:tax, out,)for (t in 1:_ax) {  vl = uiq(valest,\])  wit = sply(vl, UN=(x) {    id = utm$$sles\[t,\] == x    rtrn(sm(wiht\[t,ind\]))  })  pints(va)}lies(1t_x, at$xue) 粒子(平滑)汇总统计 summary(out)绘图滤波预计 men = meanqan = quantx = c(1:tmx, _a:1)y = c(fnt, ev(x__qat))plot(x, y)pln(x, y, col)lines(1:tma,x_ean) 滤波预计绘图平滑预计 plt(x,y, type='')polgon(x, y)lins(1:tmx, mean) 平滑预计边缘滤波和平滑密度 denty(out)indx = c(5, 10, 15)for (k in 1:legh) {  inex  plt(x)  pints(xtrue\[k\])} 边缘后验 粒子独立 Metropolis-Hastings运行 mh = mit(mol, vre) mh(bm, brn, prt) # 预烧迭代 mh(bh, ni, n_at, hn=tn) # 返回样本 一些汇总统计 smay(otmh, pro=c(.025, .975))后验均值和分位数 meanquantplot(x, y)polo(x, y, border=NA)lis(1:tax, mean) 后验均值和分位数 MCMC 样本的形迹图for (k in 1:length {  tk = idx\[k\]  plot(out\[tk,\]    )  points(0, xtetk)} 跟踪样本 后验直方图for (k in 1:lngh) {  k = inex\[k\]  hit(mh$x\[t,\])  poits(true\[t\])} 后边缘直方图 后验的核密度估计for (k in 1:lnth(ie)) { idx\[k\]  desty(out\[t,\])  plt(eim)  poit(xtu\[t\])} KDE 后验边缘预计 敏感性剖析咱们想钻研对参数  值的敏感性 算法参数 nr = 50 # 粒子的数量gd <- seq(-5,2,.2) # 一个成分的数值网格A = rep(grd, tes=leg) # 第一个成分的值B = rep(grd, eah=lnh) # 第二个成分的值vaue = ist('lph' = rid(A, B))运行灵敏度剖析sny(oel,aaval, ar) 绘制对数边缘似然和惩办对数边缘似然 # 通过阈值解决防止标准化问题thr = -40z = atx(mx(thr, utike), row=enth(rd)) plot(z, row=grd, col=grd,          at=sq(thr)) 敏感性:对数似然 最受欢迎的见解 1.HAR-RV-J与递归神经网络(RNN)混合模型预测和交易大型股票指数的高频稳定率 2.WinBUGS对多元随机稳定率模型:贝叶斯预计与模型比拟 3.稳定率的实现:ARCH模型与HAR-RV模型 ...

November 5, 2021 · 1 min · jiezi

关于算法:安装Python那点事最详细的教程

我要学编程小码匠:明天学什么? 老码农:装置环境。 小码匠:为什么还不让我编程啊?我看你今天回来都写代码? 老码农:那是Java的,不是Python的。 小码匠:好麻烦。 装置小码匠:怎么装置? 老码农:看官网文档? 小码匠:都是英文,你是想考验我吗?托付,大哥,我都不意识啊。 老码农:我一个学日语的都不惧,你别说你学过英语啊。 python-install01-00-02 小码匠:行行行,你还拿喇叭喊,我认了,不就他们意识我, 我不意识他们吗? 老码农:这就对了,遇到不会的,一个字:学,三个字:必须学,四个字:必须拿下。 小码匠:大喇叭,怕你了。 老码农:嗯,老码农开课了,仔细听着。 官网官网DocsDownloads最新版本2021年10月4日公布最新版本3.10.0 小码匠:这图好酷啊,310什么意思啊? 老码农:公布的版本,就像你刚出生是个小宝宝,当初是个小女生了。Python也是一步一步成长起来的,通过多年修炼,10月才一统江湖,成为程序员的首选语言。 下载老码农:拜访上面的地址,你就能够下载了,分为 Windows/Mac/Linux多个版本?操作系统你明确吧。 小码匠:No 老码农:百度百科上这样说的 “ 操作系统并不是与计算机硬件一起诞生的,它是在人们应用计算机的过程中,为了满足两大需要:进步资源利用率、加强计算机系统性能,随同着计算机技术自身及其利用的日益倒退,而逐渐地造成和欠缺起来的。 ” 能看懂吗? 小码匠:No 老码农:看懂就不失常了。别着急,慢慢来。 下载地址https://www.python.org/downlo...Windows: https://www.python.org/downlo...Mac: https://www.python.org/downlo... 老码农:点击上图中的链接就能够下载软件了。 小码匠:为啥点击Windows没下载啊,怎么又蹦出这个页面来了。 老码农:电脑很智能的,你间接点击Download Python3.10.0就间接下载Mac版本的软件了。你用的不是Windows零碎,所以下面页面就进去了啊,咱们下载这个文件。 Windows installer (64-bit)Python3.10,我也不会小码匠:你刚提到的版本3.10有新货色吗? 老码农:当然有了,Python也是越来越弱小的,至于哪些新货色当初不能教给你。 小码匠:为什么不教我? 老码农:不会。 小码匠:罗唆。 老码农:先一睹为快有什么新性能 老码农:给我三天工夫,我学会了就教你。你看快下载完了。 装置老码农:装置比较简单,一路回车就行了。 Step1: 点击【持续】按钮 Step2: 持续【持续】按钮 Step3: 持续【持续】按钮 Step4: 点击【批准】按钮 Step5: 点击【装置】按钮 Step6: 静静等一会 Step6: 点击【敞开】按钮 ...

November 4, 2021 · 2 min · jiezi

关于算法:R语言用逻辑回归决策树和随机森林对信贷数据集进行分类预测

原文链接:http://tecdat.cn/?p=17950 原文出处:拓端数据部落公众号在本文中,咱们应用了逻辑回归、决策树和随机森林模型来对信用数据集进行分类预测并比拟了它们的性能。数据集是 credit=read.csv("german_credit.csv", header = TRUE, sep = ",")看起来所有变量都是数字变量,但实际上,大多数都是因子变量, > str(credit)'data.frame': 1000 obs. of  21 variables: $ Creditability   : int  1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ... $ Account.Balance : int  1 1 2 1 1 1 1 1 4 2 ... $ Duration        : int  18 9 12 12 12 10 8  ... $ Purpose         : int  2 0 9 0 0 0 0 0 3 3 ...让咱们将分类变量转换为因子变量, > F=c(1,2,4,5,7,8,9,10,11,12,13,15,16,17,18,19,20)> for(i in F) credit\[,i\]=as.factor(credit\[,i\])当初让咱们创立比例为1:2 的训练和测试数据集 > i_test=sample(1:nrow(credit),size=333)> i\_calibration=(1:nrow(credit))\[-i\_test\]咱们能够拟合的第一个模型是对选定协变量的逻辑回归 > LogisticModel <- glm(Creditability ~ Account.Balance + Payment.Status.of.Previous.Credit + Purpose + Length.of.current.employment + Sex...Marital.Status, family=binomia基于该模型,能够绘制ROC曲线并计算AUC(在新的验证数据集上) > AUCLog1=performance(pred, measure = "auc")@y.values\[\[1\]\]> cat("AUC: ",AUCLog1,"\\n")AUC:  0.7340997 一种代替办法是思考所有解释变量的逻辑回归  glm(Creditability ~ ., +  family=binomial, +  data = credit\[i_calibrat咱们可能在这里过拟合,能够在ROC曲线上察看到 > perf <- performance(pred, "tpr", "fpr> AUCLog2=performance(pred, measure = "auc")@y.values\[\[1\]\]> cat("AUC: ",AUCLog2,"\\n")AUC:  0.7609792 与以前的模型相比,此处略有改善,后者仅思考了五个解释变量。 当初思考回归树模型(在所有协变量上) 咱们能够应用 > prp(ArbreModel,type=2,extra=1) 模型的ROC曲线为 (pred, "tpr", "fpr")> plot(perf)> cat("AUC: ",AUCArbre,"\\n")AUC:  0.7100323 不出所料,与逻辑回归相比,模型性能较低。一个天然的想法是应用随机森林优化。 > library(randomForest)> RF <- randomForest(Creditability ~ .,+ data = credit\[i_calibration,\])> fitForet <- predict(RF,> cat("AUC: ",AUCRF,"\\n")AUC:  0.7682367 在这里,该模型(略)优于逻辑回归。实际上,如果咱们创立很多训练/验证样本并比拟AUC,均匀而言,随机森林的体现要比逻辑回归好, > AUCfun=function(i){+   set.seed(i)+   i_test=sample(1:nrow(credit),size=333)+   i\_calibration=(1:nrow(credit))\[-i\_test\]+   summary(LogisticModel)+   fitLog <- predict(LogisticModel,type="response",+                     newdata=credit\[i_test,\])+   library(ROCR)+   pred = prediction( fitLog, credit$Creditability\[i_test\])+   RF <- randomForest(Creditability ~ .,+   data = credit\[i_calibration,\])+   pred = prediction( fitForet, credit$Creditability\[i_test\])+   return(c(AUCLog2,AUCRF))+ }> plot(t(A)) 最受欢迎的见解 1.从决策树模型看员工为什么到职 2.R语言基于树的办法:决策树,随机森林 3.python中应用scikit-learn和pandas决策树 4.机器学习:在SAS中运行随机森林数据分析报告 5.R语言用随机森林和文本开掘进步航空公司客户满意度 6.机器学习助推快时尚精准销售工夫序列 7.用机器学习辨认一直变动的股市情况——隐马尔可夫模型的利用 8.python机器学习:举荐零碎实现(以矩阵合成来协同过滤) 9.python中用pytorch机器学习分类预测银行客户散失

November 4, 2021 · 1 min · jiezi

关于算法:R语言主成分回归PCR-多元线性回归特征降维分析汽车油耗设计和性能数据和光谱数据

原文链接:http://tecdat.cn/?p=24152什么是PCR?(PCR = PCA + MLR)• PCR是解决许多 x 变量的回归技术 • 给定 Y 和 X 数据: • 在 X 矩阵上进行 PCA – 定义新变量:主成分(分数) • 在 多元线性_回归_(_MLR_)  中应用这些新变量中的一些来建模/预测 Y • Y 可能是单变量或多变量。  例子# 对数据set.seed(123)da1 <- marix(c(x1, x2, x3, x4, y), ncol = 5, row = F)多元线性回归和逐渐剔除变量,手动: # 对于data1:(正确的程序将依据模仿状况而扭转)。lm(y ~ x1 + x2 + x3 + x4)lm(y ~ x2 + x3 + x4)lm(y ~ x2 + x3)lm(y ~ x3)     配对关系图pais(atix, ncol = 5, byrow = F  如果反复:  # 对于data2: lm(y ~ x1 + x2 + x3 + x4) lm(y ~ x1 + x2 + x4) lm(y ~ x2 + x4) lm(y ~ x2)      数据集 2 的绘图:   应用四个 x 的均值作为单个变量来剖析两个数据集:  xn1 <- (dt1\[,1\] + a1\[,2\] + at1\[,3\] + dt1\[,4\])/4 lm(data1\[,5\] ~ xn1) lm(data2\[,5\] ~ xn2)   检查一下X数据的PCA的载荷loading是什么。 # 简直所有的方差都在第一主成分解释。prnmp(dt1\[,1:4\]) # 第一个成分的载荷picp(dta1\[,1:4\])$lads\[,1\] 它们简直雷同,以至于第一个主成分实质上是四个变量的平均值。让咱们保留一些预测的 beta 系数 - 一组来自数据 1 的残缺集和一组来自均值剖析的: c1 <- smry(lm(dta1\[,5\] ~ dta1\[,1\] + dta1\[,2\] + ata1\[,3\] +dt1\[,4\]))$coficns\[,1\]f <- summry(rm2)$cefets\[,1\]咱们当初模仿三种办法(残缺模型、均值(=PCR)和单个变量)在 7000 次预测中的体现: # 对预测进行模仿。误差<- 0.2xn <- (x1 + x2 + x3 + x4)/4yt2 <- cf\[1\] + cf\[2\] * xnyht3 <- cf\[1\] + cf\[2\] * x3bro(c(um((y-hat)^2)/7000 min = "均匀预测误差平方") PCR 剖析误差最小。 示例:光谱类型数据构建一些人工光谱数据:(7 个观测值,100 个波长)   ...

November 4, 2021 · 1 min · jiezi

关于算法:马化腾数实融合腾讯聚力践行实体经济数字化助手

11月3日,2021腾讯数字生态大会在武汉揭幕。本次大会由武汉市人民政府领导,腾讯公司主办,武汉市经济和信息化局、武汉市政务服务和大数据管理局、东湖新技术开发区管委会协办。 大会以“数实交融、绽开新机”为主题。腾讯公司董事会主席兼首席执行官马化腾,腾讯公司高级执行副总裁、云与智慧产业事业群CEO汤道生以及腾讯产业互联网各业务负责人分享了数实交融、产业互联网策略、技术趋势以及行业最佳实际,腾讯研究院还联结腾讯云公布了《数字化转型指数报告2021》。 中国工程院院士、华中科技大学校长尤政,中国国内经济交流中心副理事长、第十三届全国政协经济委员会委员王一鸣,东风汽车团体有限公司副总经理、党委常委陈昊,招商局团体首席数字官张健,武汉市卫生衰弱信息中心主任杨国良,宁德时代智能制作部部长张伟,神州数码集团股份有限公司董事长兼总裁郭为,腾讯研究院总参谋杨健等行业专家及领军人物别离通过视频和线下形式加入大会,探讨数实交融新趋势与新机遇。 马化腾认为,“数实交融”须要兴实业,做实事,靠实干。咱们要把迷信精力与企业家精力联合起来,培养中国的翻新洼地;更要把数字工匠精力与中国传统工匠精力联合起来,建立新时代的“大国工匠精力”。他示意,算力会像一百年前诞生的电力一样,革命性地晋升人类的生产和生存程度,腾讯要有短跑的信念和筹备,致力做好实体经济的“数字化助手”。 会上,腾讯与武汉市人民政府正式签订策略单干协定,将来腾讯将充分发挥技术创新劣势与产业能力,减速推动武汉市产业降级转型及数字经济的高质量倒退。腾讯还与湖北省各地市、重点企业,武汉市各级行政区、重点企业等20+我的项目进行了集中签约,为湖北省、武汉市各层级、各畛域数字化建设注入强劲能源。 数实交融成为行业“必答题”,腾讯将来打造四大引擎 “数实交融”正在从“选答题”,变成每个行业都要面对的“必答题”。 汤道生认为,数字技术和产业互联网的倒退正在从三个方面对社会和经济倒退提供更强助力。在社会公共服务继续倒退,惠普化、即时化成为趋势,产业互联网能够助力晋升公共服务的效率和潜能,帮忙农村振兴、城市治理、应急救灾等畛域;借助云、AI、大数据等工具,生产、制作各环节变得可测量、可优化,助力中国制作向高端智能、绿色低碳降级;消费市场中,“内循环”为外乡品牌提供了高速倒退的土壤,数字化助力生产行业更加了解用户,助推国潮品牌崛起。 (腾讯公司高级执行副总裁、云与智慧产业事业群CEO汤道生) “对实体产业的价值助力是掂量产业互联网倒退的重要规范。”汤道生介绍,腾讯拥抱产业互联网曾经超过1000天,在工业、农业、政务、医疗、教育、出行、金融、批发等30多个行业,与9000家合作伙伴,打造了超过400个行业解决方案。将来,腾讯还将立足劣势能力,打造用户、技术、平安和生态四大引擎,助力各行各业,挖掘数字化新动能。 具体而言,第一,打造用户引擎,将用户了解引入产业研发、生产、营销、服务,助力企业服务于人,激活增长;第二,打造技术引擎,将前沿数字技术与产业落地交融,为产业降级提供更好用、易用的工具;第三,打造平安引擎,以云原生、零信赖为外围,塑造产业互联网时代的平安底座,让有数据的中央就有平安守护;第四,打造生态引擎,通过数字化技术和资源的普惠凋谢,让“数字化营养”滋润产业全生态链条。 其中,在生态方面,将来三年,腾讯将投入超过200亿资源,培养超过1千家年收入冲破1千万的搭档企业。 全真互联夯实数实交融技术底座,平安共建保卫美妙 随同着生产互联网和产业互联网的蓬勃发展,线上线下一体化、数字技术与真实世界交融的全真互联时代正减速到来。 腾讯公司副总裁、云与智慧产业事业群COO兼腾讯云总裁邱跃鹏认为,全真互联时代有三大技术趋势须要关注。首先,算力将延长到网络的每一个角落,变得无处不在;其次,云原生的重要性会进一步凸显,开发者和企业须要更懂得借助云来实现高效数字化转型;最初,超高清、超低延时的网络传输是确保用户沉迷式体验的根底。 目前,腾讯云正在海量算力、实时剖析、极致传输三个方向上,一直夯实全真互联的技术根底。其中,芯片是是产业互联网最外围的基础设施。邱跃鹏走漏,面向AI计算、视频解决、高性能网络这三个存在强烈需要的场景,腾讯芯片研发已有实质性停顿,推出了AI推理芯片紫霄、视频转码芯片桑田、智能网卡芯片玄灵。 邱跃鹏还认为,低代码将成为给数字利用开发降本增效的要害工具。此外,SaaS利用作为连贯工具的重要性也会进一步凸显。 平安是数实交融的要害因素。腾讯副总裁、腾讯平安总裁丁珂指出,平安是数字经济衰弱可继续倒退的根底保障,也是所有企业及政府的“必答题”,通过平安共建,能力为经济的可继续倒退和人们的美好生活提供最松软的保障。 丁珂认为,平安共建分为平安厂商与客户共建、企业业务倒退与平安共建、平安生态共建三个维度,腾讯平安愿依附本身积攒的技术、人才和行业平安建设教训,缩小网络威逼可能带来的毁坏和挫伤,联动产业各界,一起保卫美妙。 激发产业新效力,腾讯摸索数实交融新门路 峰会上,腾讯产业互联网各业务负责人分享了腾讯将来倒退的新思考。 邱跃鹏别离介绍了腾讯云在互联网、金融、教育、政务等方面的业务停顿。目前,腾讯云服务了国内超过90%的音视频公司、超过80%的头部游戏公司以及绝大多数电商平台;客户笼罩银行、保险、证券、生产金融、产业金融等各细分畛域;助力超过30个部委、20个省、500个市县数字化转型;助力超十万所大学建设智慧校园。 智慧交通出行作为数实交融的典型场景,也是产业互联网的重要落地畛域。腾讯副总裁、腾讯智慧交通和出行总裁在会上谈到,腾讯将适应智能汽车、智慧交通、智慧城市的协同发展趋势,基于数字化技术,构建智慧交通出行一张网,实现“一图统览、一云共建,一码通行”,推动交通物流的高效运行,助力城市的高效治理,实现社会的可继续倒退”。 在数字科技助力实体经济方面,一家公司博得短跑的外围实质,在于为服务对象发明价值,这个过程中腾讯始终保持长期主义。“后疫情时代,数字科技正成为企业增长的新引擎。实体经济与数字经济减速实交融,不仅是新的经济增长点,也是传统产业数字化转型的支点”,腾讯副总裁、腾讯智慧工业和服务业总裁李强示意,腾讯将别离从组织高效、生产智能、流程优化和供应链协同四个方面来反对实体企业的数字化。 在智慧批发畛域,腾讯副总裁、腾讯智慧批发产研总裁蒋杰介绍,去年商家自营小程序GMV同比增长了255%,腾讯智慧批发合作伙伴中也呈现了小程序GMV破百亿的商家。“基于过来三年助力数百家企业数字化降级的教训,咱们认为生产批发行业数字化的要害就是以消费者为外围,做好线上线下一体化的全域经营。为了达成这个指标,腾讯智慧批发将致力于推动行业模型转变,打造松软产品矩阵和倒退生态合作伙伴。” 腾讯微信事业群副总裁、企业微信负责人黄铁鸣则分享了企业微信在连贯上的思考。他示意,连贯,能带来信赖、翻新和倒退。比方信息的连贯与买通,不仅进步了顾客服务的满意率,还能进步企业的生产效率;连贯意味着洞察市场需求,捕捉翻新灵感;而在农业和政务场景,从信息员服务农户,再到网格员服务居民,连贯也在助力社会的倒退。 《数字化转型指数报告2021》公布,全方位出现数实交融新特色 峰会上,腾讯研究院联手腾讯云重磅公布了《数字化转型指数报告2021》。报告显示,在数实交融已成为国家中长期重大策略的前提下,全国数字化转型指数继续走高,在2021年一季度达到307.26,同比增长207.4%,全国用云量(云计算指数)和赋智量(AI指数)持续增长,年增长量别离达57%和93%。 另外,广东、上海、北京是全国数字化转型指数排在三甲的省市。河南、湖北、湖南指数规模和增速均位列全国前十,成为“双强”省份,其中,2021年第一季度,湖北因为数字化助力抗疫复原的突出成绩,首次跻身全国前十。 (《数字化转型指数报告2021》局部截图) 行业上,报告显示,数字原生行业的数字化规模显著当先于传统行业,其中电商、金融、文创三大细分行业规模最大、最具典型性,成为推动核心城市产业数字化倒退的中坚力量。但随同新型基础设施减速遍及,传统行业的数字化转型也出现高速增长态势。在过来一年增速排名前十的行业中,广电、医疗、制作、教育、批发和能源等传统行业占据6席,其中广电行业规模同比增长近300%位居各行业之首。 深度交融数字技术的全新办会模式及参会体验 此外,本次数字生态大会还开设了40场行业及产品专场,涵盖了金融、智慧教育、智慧医疗、智慧批发、智慧交通、智能制作等诸多腾讯明星业务,各业务负责人也与各行各业的合作伙伴独特分享行业新机遇,发展深刻单干。在数实交融的大潮中,腾讯正在与各行业合作伙伴乘风破浪,全力助力中国经济腾飞倒退。 往年腾讯数字生态大会也深度交融了腾讯的相干数字技术,让观众参会的同时亦能更间接感触数字技术带来的全新体验。 腾讯电子签为本次大会定制开发了在线签约工具,让参会企业体验数字化签约。腾讯云外围单干签约以及碳中和、智慧地产、智能终端和智能传媒专场签约都通过腾讯电子签实现,签约单方在iPad上签名,电子合同主动存档,无需签订纸质文件。 此外,线上观众亦能通过云渲染计划打造的沉迷式云展厅感触现场展区的魅力。因为其端到端60-80ms的低时延,用户随时随地通过手机、微信小程序等轻量级终端享受高清高帧率体验。 值得一提的是,这次大会在腾讯会议网络研讨会(webniar)实现办会,用户在线上通过腾讯会议网络研讨会性能,能够实时观看生态大会的40个论坛。腾讯会议网络研讨会(webniar)最高5万人在线,保障在各种复杂化环境下用户的稳固参会体验,用户在会议软件端内就可查看大会整体议程,从会前揭示、会中互动都有更多全新体验。还有腾讯云AI数智人、腾讯同传、腾讯云企点的能力植入,腾讯用一场大会,也间接向咱们展现产业数字化带来的全新高效工作与便当生存。

November 3, 2021 · 1 min · jiezi

关于算法:R语言集成模型提升树boosting随机森林约束最小二乘法加权平均模型融合分析时间序列数据

原文链接:http://tecdat.cn/?p=24148特地是在经济学/计量经济学中,建模者不置信他们的模型能反映事实。比方:收益率曲线并不遵循三因素的Nelson-Siegel模型,股票与其相干因素之间的关系并不是线性的,稳定率也不遵循Garch(1,1)过程,或者Garch(?,?)。咱们只是试图为咱们看到的景象找到一个适合的形容。 模型的倒退往往不是由咱们的了解决定的,而是由新的数据的到来决定的,这些数据并不适宜现有的认识。有些人甚至能够说,事实没有根本的模型(或数据生成过程)。正如汉森在《计量经济学模型抉择的挑战》中写道。 “模型应该被视为近似值,计量经济学实践应该认真对待这一点”所有的实践都自然而然地遵循 "如果这是一个过程,那么咱们就显示出对实在参数的收敛性 "的思路。收敛性很重要,但这是一个很大的假如。无论是否存在这样的过程,这样的实在模型,咱们都不晓得它是什么。同样,特地是在社会科学畛域,即便有一个真正的GDP,你能够认为它是可变的。 这种探讨引起了模型的组合,或者预测将来的组合。如果咱们不晓得潜在的假相,联合不同的抉择,或不同的建模办法可能会产生更好的后果。   模型均匀让咱们应用 3 种不同的模型对工夫序列数据进行预测。简略回归 (OLS)、晋升树和随机森林。一旦取得了三个预测,咱们就能够对它们进行均匀。 # 加载代码运行所需的软件包。如果你短少任何软件包,先装置。tem <- lappy(c("randomoest", "gb", "quanteg"), librry, charter.oly=T)# 回归模型。 moelm <- lm(y~x1+x2, data=f)molrf <- ranmFrst(y~x1+x2, dta=df)mogm <- gb(ata=df, g.x=1:2, b.y=4faiy = "gssian", tre.comle = 5, eain.rate = 0.01, bg.fratn = 0.5)# 当初咱们对样本外的预测。#-------------------------------Tt_ofsamp <- 500boosf <- pbot(df\_new$x1, df\_new$x2)rfft <- pf(df\_new$x1, df\_new$x2)lmt <- pm(df\_new$x1, df\_new$x2)# 绑定预测mtfht <- cbind(bo\_hat, f\_fat, lm_at)# 命名这些列c("Boosting", "Random Forest", "OLS")# 定义一个预测组合计划。# 为后果留出空间。resls <- st()# 最后的30个观测值作为初始窗口# 从新预计新的观测值达到it_inw = 30for(i in 1:leth(A_shes)){A\_nw$y, mt\_fht,Aeng\_hee= A\_scmes\[i, n_wiow = intwdow )}# 该函数输入每个预测均匀计划的MSE。# 让咱们检查一下各个办法的MSE是多少。atr <- apy(ma\_ht, 2, fucon(x) (df\_wy - x)^2 )apy(ma\_er\[nitnow:Tou\_o_saple, \], 2, fncon(x) 100*( man(x) ) ) 在这种状况下,最精确的办法是晋升。然而,在其余一些状况下,依据状况,随机森林会比晋升更好。如果咱们应用束缚最小二乘法,咱们能够取得简直最精确的后果,但这不须要当时抉择 Boosting 、Random Forest 办法。持续介绍性探讨,咱们只是不晓得哪种模型会提供最佳后果以及何时会这样做。 加权均匀模型交融预测  是你的预测变量,  是工夫预测  ,从办法 , 和  例如OLS,  晋升树和  是随机森林。您能够只取预测的平均值:    通常,这个简略的平均值体现十分好。 在 OLS 均匀中,咱们简略地将预测投影到指标上,所得系数用作权重:    这是相当不稳固的。所有预测都有雷同的指标,因而它们很可能是相干的,这使得预计系数变得艰难。稳固系数的一个不错的办法是应用束缚优化,即您解决最小二乘问题,但在以下束缚下:    另一种办法是依据预测的精确水平对预测进行平均化,直到基于一些指标如根MSE。咱们反转权重,使更精确的(低RMSE)取得更多权重。    您能够绘制各个办法的权重: 这是预测均匀办法。 ## 须要的子程序。er <- funcion(os, red){ man( (os - ped)^2 ) }## 不同的预测均匀计划##简略  rd <- aply(a_at, 1, an)  wehs <- trx( 1/p, now = TT, ncl = p)  ## OLS权重   wgs <- marx( nol=(p+1)T)  for (i in in_wnow:TT) {  wghs\[i,\] <- lm $oefpd <- t(eigs\[i,\])%*%c(1, aht\[i,\] )## 持重的权重   for (i in iitnow:T) {    whs\[i,\] <- q(bs\[1:(i-1)\]~ aft\[1:(i-1),\] )$cef   prd\[i\] <- t(wihs\[i,\] )*c(1, atfha\[i,\])   ##基于误差的方差。MSE的倒数  for (i in n_no:TT) {   mp =aply(aerr\[1:(i-1),\]^2,2,ean)/um(aply(mter\[1:(i-1),\]^2,2,man))  wigs\[i,\] <- (1/tmp)/sum(1/tep)  ped\[i\] <- t(wits\[i,\] )%*%c(maat\[i,\] )  ##应用束缚最小二乘法for (i in itd:wTT) {  weht\[i,\] <- s1(bs\[1:(i-1)\], a_fat\[1:(i-1),\] )$wigts  red\[i\] <- t(wehs\[i,\])%*%c(aht\[i,\] )  ##依据损失的平方函数,挑选出迄今为止体现最好的模型    tmp <- apy(mt\_fat\[-c(1:iit\_wdow),\], 2, ser, obs= obs\[-c(1:ntwiow)\] )    for (i in it_idw:TT) {    wghs\[i,\] <- rp(0,p)    wihts\[i, min(tep)\] <- 1    ped\[i\] <- t(wiht\[i,\] )*c(mht\[i,\] )    } }MSE <- sr(obs= os\[-c(1:intiow)\], red= red\[-c(1:itwiow)\]) 最受欢迎的见解 1.在python中应用lstm和pytorch进行工夫序列预测 2.python中利用长短期记忆模型lstm进行工夫序列预测剖析 3.应用r语言进行工夫序列(arima,指数平滑)剖析 4.r语言多元copula-garch-模型工夫序列预测 5.r语言copulas和金融工夫序列案例 6.应用r语言随机稳定模型sv解决工夫序列中的随机稳定 7.r语言工夫序列tar阈值自回归模型 8.r语言k-shape工夫序列聚类办法对股票价格工夫序列聚类 9.python3用arima模型进行工夫序列预测

November 3, 2021 · 1 min · jiezi

关于算法:R语言用贝叶斯线性回归贝叶斯模型平均-BMA来预测工人工资

原文链接:http://tecdat.cn/?p=24141背景贝叶斯模型提供了变量抉择技术,确保变量抉择的可靠性。对社会经济因素如何影响支出和工资的钻研为利用这些技术提供了充沛的机会,同时也为从性别歧视到高等教育的益处等主题提供了洞察力。上面,贝叶斯信息准则(BIC)和贝叶斯模型平均法被利用于构建一个扼要的支出预测模型。  这些数据是从 935 名受访者的随机样本中收集的。该数据集是_计量经济学数据集_系列的一部分 。 加载包数据将首先应用该dplyr 包进行摸索 ,并应用该ggplot2 包进行可视化 。稍后,实现逐渐贝叶斯线性回归和贝叶斯模型均匀 (BMA)。 数据数据集网页提供了以下变量形容表: 变量 形容 wage 每周支出(元) hours 每周均匀工作工夫 IQ 智商分数 kww 对世界工作的理解得分 educ 受教育年数 exper 多年工作教训 tenure 在现任雇主工作的年数 age 年龄 married =1 如果已婚 black =1 如果是黑人 south =1 如果住在北方 urban =1 如果寓居在都市 sibs 兄弟姐妹的数量 brthord 出世程序 meduc 母亲的教育(年) feduc 父亲的教育(年) lwage 工资自然对数 wage 摸索数据与任何新数据集一样,一个好的终点是规范的探索性数据分析。汇总表是简略的第一步。 # 数据集中所有变量的汇总表--包含连续变量和分类变量summary(wage) 因变量(工资)的直方图给出了正当预测应该是什么样子的。 #工资数据的简略柱状图hst(wge$wae, breks = 30) 直方图还可用于大抵理解哪些地方不太可能呈现后果。 # 查看图表 "尾部 "的点的数量sm(wage$ge < 300)## \[1\] 6sm(wae$wge > 2000)## \[1\] 20简略线性回归因为周工资('wage')是该剖析中的因变量,咱们想摸索其余变量作为预测变量的关系。咱们在数据中看到的工资变动的一种可能的、简略的解释是更聪慧的人赚更多的钱。下图显示了每周工资和 IQ 分数之间的散点图。 gplot(wae, es(iq, wge)) + gom\_oint() +gom\_smoth() IQ 分数和工资之间仿佛存在轻微的正线性关系,但仅靠 IQ 并不能牢靠地预测工资。尽管如此,这种关系能够通过拟合一个简略的线性回归来量化,它给出: 工资 i = + ⋅iqi + iwagei = + ⋅iqi + i ...

November 2, 2021 · 1 min · jiezi

关于算法:r语言中对LASSO回归Ridge岭回归和弹性网络Elastic-Net模型实现

原文链接:http://tecdat.cn/?p=3795原文出处:拓端数据部落公众号Glmnet是一个通过惩办最大似然关系拟合狭义线性模型的软件包。正则化门路是针对正则化参数的值网格处的lasso或Elastic Net(弹性网络)惩办值计算的。该算法十分快,并且能够利用输出矩阵中的稠密性 x。它适宜线性,逻辑和多项式,泊松和Cox回归模型。能够从拟合模型中做出各种预测。它也能够拟合多元线性回归。 glmnet 解决以下问题 在笼罩整个范畴的值网格上。这里l(y,)是察看i的负对数似然奉献;例如对于高斯分布是。 _弹性网络_惩办由管制,LASSO(= 1,默认),Ridge(= 0)。调整参数管制惩办的总强度。 家喻户晓,岭惩办使相干预测因子的系数彼此放大,而套索偏向于抉择其中一个而抛弃其余预测因子。_弹性网络_则将这两者混合在一起。  glmnet 算法应用循环坐标降落法,该办法在每个参数固定不变的状况下间断优化指标函数,并重复循环直到收敛,咱们的算法能够十分疾速地计算求解门路。 代码能够解决稠密的输出矩阵格局,以及系数的范畴束缚,还包含用于预测和绘图的办法,以及执行K折穿插验证的性能。 疾速开始首先,咱们加载 glmnet 包: library(glmnet)包中应用的默认模型是高斯线性模型或“最小二乘”。咱们加载一组事后创立的数据以进行阐明。用户能够加载本人的数据,也能够应用工作空间中保留的数据。 该命令 从此保留的R数据中加载输出矩阵 x 和因向量 y。 咱们拟合模型 glmnet。 fit = glmnet(x, y)能够通过执行plot 函数来可视化系数 : plot(fit) 每条曲线对应一个变量。它显示了当变动时,其系数绝对于整个系数向量的ℓ1范数的门路。上方的轴示意以后处非零系数的数量,这是套索的无效自由度(_df_)。用户可能还心愿对曲线进行正文。这能够通过label = TRUE 在plot命令中进行设置来实现 。 glmnet 如果咱们只是输出对象名称或应用print 函数,则会显示每个步骤的门路 摘要 : print(fit)## ## Call:  glmnet(x = x, y = y) ## ##       Df   %Dev  Lambda##  \[1,\]  0 0.0000 1.63000##  \[2,\]  2 0.0553 1.49000##  \[3,\]  2 0.1460 1.35000##  \[4,\]  2 0.2210 1.23000##  \[5,\]  2 0.2840 1.12000##  \[6,\]  2 0.3350 1.02000##  \[7,\]  4 0.3900 0.93300##  \[8,\]  5 0.4560 0.85000##  \[9,\]  5 0.5150 0.77500## \[10,\]  6 0.5740 0.70600## \[11,\]  6 0.6260 0.64300## \[12,\]  6 0.6690 0.58600## \[13,\]  6 0.7050 0.53400## \[14,\]  6 0.7340 0.48700## \[15,\]  7 0.7620 0.44300## \[16,\]  7 0.7860 0.40400## \[17,\]  7 0.8050 0.36800## \[18,\]  7 0.8220 0.33500## \[19,\]  7 0.8350 0.30600## \[20,\]  7 0.8460 0.27800它从左到右显示了非零系数的数量(Df),解释的(零)偏差百分比(%dev)和(Lambda)的值。 咱们能够在序列范畴内取得一个或多个处的理论系数: coef(fit,s=0.1)## 21 x 1 sparse Matrix of class "dgCMatrix"##                     1## (Intercept)  0.150928## V1           1.320597## V2           .       ## V3           0.675110## V4           .       ## V5          -0.817412## V6           0.521437## V7           0.004829## V8           0.319416## V9           .       ## V10          .       ## V11          0.142499## V12          .       ## V13          .       ## V14         -1.059979## V15          .       ## V16          .       ## V17          .       ## V18          .       ## V19          .       ## V20         -1.021874还能够应用新的输出数据在特定的处进行预测: predict(fit,newx=nx,s=c(0.1,0.05))##             1       2##  \[1,\]  4.4641  4.7001##  \[2,\]  1.7509  1.8513##  \[3,\]  4.5207  4.6512##  \[4,\] -0.6184 -0.6764##  \[5,\]  1.7302  1.8451##  \[6,\]  0.3565  0.3512##  \[7,\]  0.2881  0.2662##  \[8,\]  2.7776  2.8209##  \[9,\] -3.7016 -3.7773## \[10,\]  1.1546  1.1067该函数 glmnet 返回一系列模型供用户抉择。穿插验证可能是该工作最简略,应用最宽泛的办法。 cv.glmnet 是穿插验证的次要函数。 cv.glmnet 返回一个 cv.glmnet 对象,此处为“ cvfit”,其中蕴含穿插验证拟合的所有成分的列表。 咱们能够绘制对象。 它包含穿插验证曲线(红色虚线)和沿序列的高低标准偏差曲线(误差线)。垂直虚线示意两个选定的。 咱们能够查看所选的和相应的系数。例如, cvfit$lambda.min## \[1\] 0.08307lambda.min 是给出最小均匀穿插验证误差的值。保留的另一个是 lambda.1se,它给出了的模型,使得误差在最小值的一个标准误差以内。咱们只须要更换 lambda.min 到lambda.1se 以上。 coef(cvfit, s = "lambda.min")## 21 x 1 sparse Matrix of class "dgCMatrix"##                    1## (Intercept)  0.14936## V1           1.32975## V2           .      ## V3           0.69096## V4           .      ## V5          -0.83123## V6           0.53670## V7           0.02005## V8           0.33194## V9           .      ## V10          .      ## V11          0.16239## V12          .      ## V13          .      ## V14         -1.07081## V15          .      ## V16          .      ## V17          .      ## V18          .      ## V19          .      ## V20         -1.04341留神,系数以稠密矩阵格局示意。起因是沿着正则化门路的解通常是稠密的,因而应用稠密格局在工夫和空间上更为无效。 能够依据拟合的cv.glmnet 对象进行预测 。让咱们看一个示例。 ##            1## \[1,\] -1.3647## \[2,\]  2.5686## \[3,\]  0.5706## \[4,\]  1.9682## \[5,\]  1.4964newx 与新的输出矩阵 s雷同,如前所述,是预测的值。 线性回归这里的线性回归是指两个模型系列。一个是 gaussian正态_散布_,另一个是 mgaussian多元正态_散布_。 正态_散布_假如咱们有观测值xi∈Rp并且yi∈R,i = 1,...,N。指标函数是 其中≥0是复杂度参数,0≤≤1在岭回归(=0)和套索LASSO(=1)之间。 利用坐标降落法解决该问题。具体地说,通过计算j=〜j处的梯度和简略的演算,更新为 其中。 当x 变量标准化为具备单位方差(默认值)时,以上公式实用 。 glmnet 提供各种选项供用户自定义。咱们在这里介绍一些罕用的选项,它们能够在glmnet 函数中指定 。 alpha 示意弹性网混合参数,范畴∈[0,1]。=1是套索(默认),=0是Ridge。weights 用于察看权重。每个察看值的默认值为1。nlambda 是序列中值的数量。默认值为100。lambda 能够提供,但通常不提供,程序会构建一个序列。主动生成时,序列由lambda.max 和 确定 lambda.min.ratio。standardize 是x 在拟合模型序列之前进行变量标准化的逻辑标记 。例如,咱们设置=0.2,并对后半局部的观测值赋予两倍的权重。为了防止在此处显示太长时间,咱们将其设置 nlambda 为20。然而,实际上,倡议将的数量设置为100(默认值)或更多。 而后咱们能够输入glmnet 对象。 print(fit)## ## Call:  glmnet(x = x, y = y, weights = c(rep(1, 50), rep(2, 50)), alpha = 0.2,      nlambda = 20) ## ##       Df  %Dev  Lambda##  \[1,\]  0 0.000 7.94000##  \[2,\]  4 0.179 4.89000##  \[3,\]  7 0.444 3.01000##  \[4,\]  7 0.657 1.85000##  \[5,\]  8 0.785 1.14000##  \[6,\]  9 0.854 0.70300##  \[7,\] 10 0.887 0.43300##  \[8,\] 11 0.902 0.26700##  \[9,\] 14 0.910 0.16400## \[10,\] 17 0.914 0.10100## \[11,\] 17 0.915 0.06230## \[12,\] 17 0.916 0.03840## \[13,\] 19 0.916 0.02360## \[14,\] 20 0.916 0.01460## \[15,\] 20 0.916 0.00896## \[16,\] 20 0.916 0.00552## \[17,\] 20 0.916 0.00340这将显示生成对象的调用 fit 以及带有列Df (非零系数的数量),  %dev (解释的偏差百分比)和Lambda (对应的值) 的三列矩阵 。 咱们能够绘制拟合的对象。 让咱们针对log-lambda值标记每个曲线来绘制“拟合”。 这是训练数据中的偏差百分比。咱们在这里看到的是,在门路末端时,该值变动不大,然而系数有点“收缩”。这使咱们能够将注意力集中在重要的拟合局部上。 咱们能够提取系数并在某些特定值的状况下进行预测。两种罕用的选项是: s 指定进行提取的值。exact 批示是否须要系数的准确值。一个简略的例子是: ## 21 x 2 sparse Matrix of class "dgCMatrix"##                    1         1## (Intercept)  0.19657  0.199099## V1           1.17496  1.174650## V2           .        .       ## V3           0.52934  0.531935## V4           .        .       ## V5          -0.76126 -0.760959## V6           0.46627  0.468209## V7           0.06148  0.061927## V8           0.38049  0.380301## V9           .        .       ## V10          .        .       ## V11          0.14214  0.143261## V12          .        .       ## V13          .        .       ## V14         -0.91090 -0.911207## V15          .        .       ## V16          .        .       ## V17          .        .       ## V18          .        0.009197## V19          .        .       ## V20         -0.86099 -0.863117左列是,exact = TRUE 右列是 FALSE。从下面咱们能够看到,0.01不在序列中,因而只管没有太大差别,但还是有一些差别。如果没有特殊要求,则线性插补就足够了。 用户能够依据拟合的对象进行预测。除中的选项外 coef,主要参数是 newx的新值矩阵 x。type 选项容许用户抉择预测类型:*“链接”给出拟合值 因变量与正态分布的“链接”雷同。“系数”计算值为的系数 s例如, ##            1## \[1,\] -0.9803## \[2,\]  2.2992## \[3,\]  0.6011## \[4,\]  2.3573## \[5,\]  1.7520给出在=0.05时前5个观测值的拟合值。如果提供的多个值, s 则会生成预测矩阵。 用户能够自定义K折穿插验证。除所有 glmnet 参数外, cv.glmnet 还有非凡的参数,包含 nfolds (次数),  foldid (用户提供的次数),  type.measure(用于穿插验证的损失):*“ deviance”或“ mse” “ mae”应用均匀绝对误差举个例子, ...

November 1, 2021 · 2 min · jiezi

关于算法:R语言因子实验设计nlme拟合非线性混合模型分析有机农业施氮水平

原文链接:http://tecdat.cn/?p=24134 测试非线性回归中的交互作用因子试验在农业中十分广泛,它们通常用于测试试验因素之间相互作用的重要性。例如,能够在两种不同的施氮程度(例如高和低)下进行基因型评估,以理解基因型的排名是否取决于营养的可用性。对于那些不太理解农业的人,我只会说这样的评估是相干的,因为咱们须要晓得咱们是否能够举荐雷同的基因型,例如,在传统农业(高氮可用性)和有机农业中农业氮的可用性。 让咱们思考一个试验,在该试验中,咱们在残缺的区组因子设计中以两种氮含量(“高”和“低”)测试了三种基因型(为了简便起见,咱们称它们为 A、B 和 C),并进行四次反复。在八个不同的工夫(收获后天数:DAS)从 24 个地块中的每一个中取出生物量子样本,以评估生物量随工夫的增长。 加载数据并将“Block”变量转换为一个因子。 head(dataset) 数据集由以下变量组成: 'Id':察看的数字代码'DAS':即收获后的天数。这是采集样本的时刻'Block', 'Plot', 'GEN' 和 'N' 别离代表每个察看的块、图、基因型和氮程度“产量”代表播种的生物量。查看察看到的增长数据,如下图所示。 咱们看到增长是对称的(大略是逻辑的)并且察看的方差随着工夫的推移而减少,即方差与冀望因变量成正比。 问题是:咱们如何剖析这些数据? 模型咱们能够凭教训假如生物量和工夫之间的关系是逻辑的: 其中Y是第i个基因型、第j个氮程度、第k个区块和第l个小区在X工夫察看到的生物量产量,d是工夫进入无穷大时的最大渐进生物量程度,b是拐点处的斜率,而e是生物量产量等于d/2时的工夫。咱们次要对参数d和e感兴趣:第一个参数形容基因型的产量后劲,而第二个参数给出成长速度的测量。   每个小区都有反复测量,因而,模型参数可能显示出一些变动,取决于基因型、氮程度、区块和小区。特地是,假如b是相当恒定的,并且独立于上述因素,而d和e可能依据以下公式发生变化,这是能够承受的。 其中,对于每个参数,是截距,gg是第i个基因型的固定效应,NN是第j个氮程度的固定效应,gNgN是固定交互效应,是区块的随机效应,而是区块边疆块的随机效应。这两个方程齐全等同于通常用于线性混合模型的方程,在双因素因子区块设计的状况下,其中是残差误差项。事实上,原则上,咱们也能够思考两步法的拟合程序,即咱们。 将逻辑模型拟合到每个图的数据并取得 d 和 e 的估计值应用这些预计来拟合线性混合模型咱们不会在这里谋求这种两步法,咱们将专一于一步拟合。 谬误的办法如果察看是独立的(即没有块和没有反复测量),这个模型能够通过应用传统的非线性回归来拟合。 编码报告如下。产量 "是(∼)DAS的函数,通过一个三参数的Logistic函数。对于基因型和氮程度的不同组合必须拟合不同的曲线(id = N:GEN),只管这些曲线应该局部地基于独特的参数值('models = ...)。model"参数须要一些补充阐明。它必须是一个矢量,其元素数与模型中的参数数一样多(在本例中是三个:B、D和E)。每个元素代表一个变量的线性函数,并按字母程序指向参数,即第一个元素指b,第二个指d,第三个指e。参数b不依赖于任何变量('~1'),因而在不同的曲线上拟合出一个常数;d和e依赖于基因型和氮程度的齐全因子组合(~N*GEN = ~N + GEN + N:GEN)。最初,咱们应用参数'bcVal = 0.5'来指定咱们打算应用转换两边办法,即对方程的两边进行对数转换。这对于思考异方差是必要的,但它不影响参数估计。 rm(Yield ~ DAS, dta =daas,           id = GEN:N,            model = c( ~ 1,  ~ N\*GEN,  ~ N\*GEN))这个模型对于其余状况(无区块和无反复测量)可能是有用的,但在咱们的例子中是谬误的。事实上,观测值在区块和地块内是聚在一起的;如果疏忽这一点,咱们就违反了模型残差独立的假如。残差与拟合值的图显示,不存在异方差的问题。   思考到上述情况,咱们必须在这里应用不同的模型,只管我将证实这种拟合可能会很有用。 非线性混合模型拟合为了解释察看的类,咱们切换到非线性混合效应模型(NLME)。一个不错的抉择是'nlme()' 函数(Pinheiro 和 Bates,2000),只管有时语法可能很麻烦。咱们须要指定以下内容: 模型参数的线性函数。nlme'函数中的'fixed'参数与下面函数中的'models'参数十分类似,即它须要一个列表,其中每个元素都是变量的线性函数。惟一的区别是,参数名称须要在函数的左侧指定。模型参数的随机效应。这些是通过应用 "随机 "参数来指定的。在这种状况下,参数d和e无望在一个区块内的不同区块和不同地块之间显示随机变动。为了简略起见,因为参数b不受基因型和氮程度的影响,咱们也心愿它在区块和地块之间不显示任何随机变动。模型参数的起始值。咱们须要指定模型参数的初始值。在这种状况下,我决定应用下面非线性回归的输入。方程两边的变换。 nlme(sqtYld ~ srtLS.L3(DAS, b, d, e)tTable 从上图中,咱们看到整体拟合良好。随机效应的固定效应和方差重量按如下形式取得: summary(mdnle1) 当初,让咱们回到咱们最后的目标:测试 "基因型x氮 "交互作用的显著性。事实上,咱们有两个可用的测试:一个是参数d,一个是参数e。首先,咱们对两个 "简化 "模型进行编码。为此,咱们把固定效应从'~ N*GEN'改为'~ N + GEN'。同样在这种状况下,咱们应用非线性回归拟合来取得模型参数的起始值,用于上面的NLME模型拟合。 ...

November 1, 2021 · 1 min · jiezi

关于算法:上岸算法LeetCode-Weekly-Contest-265解题报告

【 NO.1 值相等的最小索引】 解题思路签到题。 代码展现 class Solution { public int smallestEqual(int[] nums) { for (int i = 0; i < nums.length; i++) { if (i % 10 == nums[i]) { return i; } } return -1;}} 【 NO.2 找出临界点之间的最小和最大间隔】 解题思路遍历链表即可。 代码展现 class Solution { public int[] nodesBetweenCriticalPoints(ListNode head) { if (head.next == null) { return new int[]{-1, -1}; } List<Integer> pos = new ArrayList<>(); int last = head.val; int p = 1; for (ListNode i = head.next; i.next != null; i = i.next) { if (last < i.val && i.next.val < i.val) { pos.add(p); } else if (i.val < last && i.val < i.next.val) { pos.add(p); } last = i.val; p++; } if (pos.size() < 2) { return new int[]{-1, -1}; } int[] res = new int[]{pos.get(1) - pos.get(0), pos.get(pos.size() - 1) - pos.get(0)}; for (int i = 2; i < pos.size(); i++) { int dis = pos.get(i) - pos.get(i - 1); res[0] = Math.min(res[0], dis); } return res;}} ...

November 1, 2021 · 3 min · jiezi

关于算法:拓端tecdat数据评估三方科技公司开发人员能力

原文链接:http://tecdat.cn“  各公司信息科技的建设离不开三方科技公司的参加,而三方科技公司提供的开发人员能力高下不一,为提前辨认高素质人员、进步后续工作效率,本文通过对现有人员根本状况、缺勤状况、人员能力评分进行剖析,构建相干模型,达到初选的目标。 ” 要点提醒本文对现有三方科技公司人员能力评分数据进行数据分析,提炼外围人员特色,对标签化流程、建模流程等工作流程中的分项工作进行论述。 主题一三方科技人员各维度能力评分关系为了剖析两两定量工作能力评分之间的趋势,咱们将各个维度的定量变量配对,理解这些配对之间的关系。咱们有两个对应于两个不同总体评级的定量工作能力变量,并心愿通过线连接成对的数据点,来查看不同定性评估的三方科技人员之间的差别。 图一  咱们将在每个样本的 工作效率、工作品质和 工作态度之间制作散点图,并将来自同一工作我的项目、组别的样本用线连接起来。咱们按评级对数据点进行了着色。咱们能够看到,对于评级较高的样本,各个维度的评分较高。还要留神,优良评级的数据与个别评级的人员工作能力大不相同。通过箭头连贯同组的样本点。箭头能够帮忙咱们更分明地理解随评级工作能力变动的方向。如测试工具建设组优良人员和个别人员的差异次要在工作效率评分上。专项组优良人员和个别人员的差异次要在工作态度评分上。 主题二三方科技人员各维度能力评级关系咱们对评分的散布可视化。构建评分流动图,在本文中,咱们抉择工作能力评级为源,工作事项、组别被选为指标,各维度评分被选为值。 图二  能够看到大多数三方科技人员的工作态度和工作品质的评分是优良,然而工作效率评分较低。三方科技人员工作效率有待进步。 工作效率优良的三方人员中,87%工作态度优良,75%工作品质优良。 从总评分(定性评估)来看,数据库治理运维、基础设施治理和资产治理三方人员是评分最高的前三名。 保理信贷反洗钱、治理组、零售业务和汽金乘用车组的优良人员比例较低,其中零售业务组的优良人员比例最低。 主题三三方科技人员各维度能力聚类为了从数据的聚类中提取更多有用的见解,依据所做的聚类来评估两个特色之间的趋势。在聚类后果上创立散点图是一种常见的做法,能够直观地验证聚类的品质和它们的决策边界。咱们剖析三方科技人员的工作效率、工作态度和工作品质之间的聚类趋势。 先采纳零碎聚类法对各指标进行聚类分析,把指标聚为肯定数目的类,而后抉择每一类中的代表指标作为指标,按相关系数的平方来抉择代表性的指标。用零碎聚类分析法进行聚类,确定类与类之间间隔时,采纳了最长距离法、最短距离法、类均匀间隔法、Ward’S法,以类均匀间隔法最为持重,计算间隔用计算相关系数(Pearson correlation)。 图三 咱们能够看到,K-means发现了四个群组。聚类的视觉体现证实了4个聚类的后果,能够认为聚类性能比拟好,聚类只有轻微的重叠,而且聚类的调配比随机的要好得多。请留神,对于所有的三方科技人员样本来说,他们的工作效率、品质和态度之间仿佛都存在着线性关系。总的来说,你能够说聚类后果充沛代表了不同工作评级的样本,因为第一类红色样本(最优类别)大多散布在每个维度的右上方,第四类(不合格类别)大多散布在每个维度的左下方。聚类的群组代表了理论评级之间的对应关系。 这种类型的信息对心愿针对特定三方科技人员评估的公司十分有用。例如,如果大多数UI组工作品质评分参差不齐,效率评分较高而态度评分较低,公司就能够通过提前辨认高素质人员、进步后续工作效率。

November 1, 2021 · 1 min · jiezi

关于算法:CS260-Algorithms-分析

CS260 AlgorithmsClass Test30 November 2020Answer: BOTH Question 1. AND EXACTLY ONE of Questions 2. or 3.MAKE IT CLEAR on the first page whether you have answered Question 2. or Question 3.Only one of them will be marked so do not attempt to answer both.Submit ONE PDF FILE to Tabula after 9am and BEFORE 9:45am.Late submissions will receive 0 marks.(Further instructions have been discussed on the General channelin the CS260: Algorithms (20/21) group on Teams.) ...

November 1, 2021 · 5 min · jiezi

关于算法:看动画学算法之双向队列dequeue

简介dequeue指的是双向队列,能够别离从队列的头部插入和获取数据,也能够从队列的尾部插入和获取数据。 本文将会介绍一下怎么创立dequeue和dequeue的一些基本操作。 双向队列的实现和一般队列我的项目,双向队列能够别离在头部和尾部进行插入和删除工作,所以一个dequeue须要实现这4个办法: insertFront(): 从dequeue头部插入数据insertLast(): 从dequeue尾部插入数据deleteFront(): 从dequeue头部删除数据deleteLast(): 从dequeue尾部删除数据同样的咱们也须要一个head和一个rear来指向队列的头部和尾部节点。 也就是说实现了这四个办法的队列就是双向队列。咱们不论它外部是怎么实现的。 接下来咱们来直观的感受一下dequeue的插入和删除操作: 在头部插入 在尾部插入 在头部删除 在尾部删除 双向队列也能够有很多种实现形式,比方循环数组和链表。 双向队列的数组实现因为数组自身曾经有前后关系,也就是说晓得head能够拿到它前面一个数据,晓得rear也能够拿到它后面一个数据。 所以数组的实现中,存储head和rear的index值曾经够了。 咱们只须要增加向头部插入数据和向尾部删除数据的办法即可: //从头部入队列 public void insertFront(int data){ if(isFull()){ System.out.println("Queue is full"); }else{ //从头部插入ArrayDeque head = (head + capacity - 1) % capacity; array[head]= data; //如果插入之前队列为空,将real指向head if(rear == -1 ){ rear = head; } } } //从尾部取数据 public int deleteLast(){ int data; if(isEmpty()){ System.out.println("Queue is empty"); return -1; }else{ data= array[rear]; //如果只有一个元素,则重置head和real if(head == rear){ head= -1; rear = -1; }else{ rear = (rear + capacity - 1)%capacity; } return data; } }双向队列的动静数组实现动静数组能够动静扭转数组大小,这里咱们应用倍增的形式来扩大数组。 ...

November 1, 2021 · 2 min · jiezi

关于算法:Ice-Rift-Revision-task

Ice Rift_Revision Ice Rift: Revision task The Primary Key field in the Orders table is incorrect. Fix this mistake.You want your customers to be able to purchase more than one product in a singletransaction, thus, another table Items Ordered is necessary to be able to record all theproducts purchased in the one transaction. Identify and write down all the fields you willhave in your Orders and Items Ordered tables. Through the process of normalisationcreate a schema diagram which represents the data structure for the business.By referring to your schema diagram, split the Orders table in two to create an ItemsOrdered table.By referring to your schema diagram, create relationships between all the tables showingwhat type of relationship exists (eg 1 to 1, 1 to many or many to many)Create forms for the Customers, Orders and Products tables.Create navigation buttons to view first, last, next and previous records on the Customersand Products forms.Create add, save and delete record buttons on the Customers and Products forms.Create a Combo box to input Customer ID in your Orders form. Select the Customer IDfrom a combo box containing 3 columns – Customer ID, Surname (sorted in ascendingorder) and First Name (sorted in ascending order).Create a Combo box to input Tour ID in your Items Ordered table. Select the Tour IDfrom a combo box containing 3 columns – Tour ID (sorted in ascending order), TourName and Tour Price. The Items Ordered table should be included in the Orders form.Make sure the Combo Box Control is used to display the tours so they can be added toeach order.Create List boxes for the Payment Method and Payment Status fields.Create a minimum of 15 records in your Items Ordered table. To do this you will needto include sales where more than one tour was purchased in the one transaction eg., OrderID 2 may include both Tour ID 3 and Tour ID 7 being purchased.Create the following Queries:• 10 DAY TOURS• ALL TOURS WHICH GO TO AN ISLAND• CREDIT CARD PURCHASES• CUSTOMERS BORN AFTER 1990• CUSTOMERS WHO ARE NOT FROM VIETNAM• CUSTOMERS WHO MADE A 50% DEPOSIT ON 28/10/2017• CUSTOMERS WHO REQUESTED A PICKUP• SHIPS ALLOWING MORE THAN 300 PASSENGERS• ALL ORDERS WHERE MORE THAN 1 TOUR WAS PURCHASED (Hint:You may need to create a new field in the Orders table to do this)Create Reports based on all the Tables & Queries.Format the Customers report so that each customer’s details fit on one A4 page.Adjust the image to fit in the background of the Main Menu form.Display the Main Menu form when the database file is opened.Ice Rift_Revision task.docx 12/05/21Create the following in the Main Menu form:• The date and time showing in the header.• Button controls to navigate to the Customers, Orders and Products forms.• Button controls to navigate to the Customers, Orders and Credit CardPurchases reports.• Button control to run the 10 Day Tours query.• Button control to navigate to the 10 Day Tours report.• Button control to show a list of tours in ascending order.• Button control to exit the database.http://www.daixie0.com/conten... ...

November 1, 2021 · 3 min · jiezi

关于算法:算法笔记二出现基数次的数字

算法形容在左程云左神的算法课上,有这样一道例题:已知数组int[] arr :Q1:在arr中,只有一种数呈现了奇数次,其余数均呈现偶数次,请找出这个呈现了奇数次的数。Q2:在arr中,有两种数呈现了奇数次,其余数均呈现偶数次,请找出这两个呈现了奇数次的数。例:int[] {2,2,3,3,4,4,5,5,5},5呈现了3次,奇数次。其余数字均呈现两次,偶数次。异或运算的性质异或运算:按位运算,如果a、b两个值不雷同,则异或后果为1。如果a、b两个值雷同,异或后果为0。符号xor,记作^。例:a=00101011b,b=10110100b,a^b=10010001b**性质:**1.归零率:a^a=0;2.恒等率:a^0=a;3.交换律:a^b=b^a;4.结合律:a^b^c=(a^b)^c=a^(b^c);5.自反:a^b^a=b;Q1:一种数呈现了奇数次利用异或运算的性质1归零率,偶数次呈现的数顺次纳闷,后果为0。奇数次呈现的数顺次异或,后果为数自身。再依据性质2恒等率,一个数异或0则等于其自身。 这样将数组里所有的数顺次异或,失去的后果则是呈现了基数次的那个数。public static void PointOddTimesNumQ1Func(int[] arr){ int eor = 0; for (int cur : arr) { eor^=cur; } System.out.println(“呈现基数次的数为:”+eor); }Q2两种书呈现了奇数次假如a呈现了奇数次,b呈现了奇数次,首先表明a≠b,所以a^b不等于0。由此可得,a与b的二进制数,必然存在某一位不雷同。第一步:咱们首先,将数组内的所有元素顺次异或,依据异或运算的性质,得int[] arr顺次异或的后果=a^b;咱们记作eor=a^b;第二步,找到a与b的二进制数不雷同的最低位例:a = 10001000b,b=0110000b,a与b的第三位不同,则这一位的异或后果为1,咱们去尝试找到这一位。eor=a^b=11101000,则最低位=eor&(~eor+1)=00001000b,咱们记作rightBit,咱们可失去,a与b的二进制的第3位必定是不雷同的。第三步:遍历整个数组,每一个数字与rightBit进行与运算(cur&rightBit),如果失去的后果为0,则示意,有可能这个数为a/b其中的一个,然而如果是a,则示意a的二进制在第3位必定为0,则b的第3位必定为1。这样咱们就能将a和b划分分明界线。或者用cur&rightBit==rightBit判断,这样筛选进去的所有数,都是第3位为1的数,因为a和b是绝对独立的,则非a即b。第四步,将第三步筛选进去的所有数进行顺次异或运算。因为其余数都是偶数次呈现,所以不论筛选进去其余数第三位是什么,他们本身异或的后果都是0。这样就相当于,对a或者b做了一次独立异或。异或的后果则是a或b,这样就找出了a/b。eor=a^b,咱们用a/b其中的一个,去异或eor,则失去另外一个数。留神:第三四步的核心思想,其实是怎么将a和b这两个呈现了奇数次的数字进行宰割。 public static void PointOddTimesNumQ2Func(int[] arr) { int eor = 0; for (int cur : arr) { eor^=cur; } int rightBit =0; rightBit = eor & (~eor+1); int eorAnother=0; for (int cur : arr) { if ((cur&rightBit)==rightBit) eorAnother^=cur; } System.out.println(eorAnother +"and"+ (eorAnother^eor)); }测试数组:new int[]{1,1,2,2,50,50,50,60,60,60}以上为(cur&rightBit)==rightBit去宰割a和b,测试后果为:依照(cur&rightBit)==0条件去宰割a和b,测试后果为: ...

October 31, 2021 · 1 min · jiezi

关于算法:COSC-43726370-算法

COSC 4372/6370 Algorithmic Medical ImagingAssignment 1Type: N/ADeadline: See Instructors’ EmailDo this assignment after reviewing the lecture material, then study and comprehend the basictheory that follows below.Theory: An imaging scanner has the purpose of generating an image of the structure of anobject. The image generation process of generic scanner may include the following stepsPart 1: Data or Image Collection “Cut” the object in small pieces each corresponding to a voxel Vi,j,k For each voxel Vi,j,k measure the signal intensity (SI) Si,j,k that originates from material ofthe object contained in this voxelPart 2: Image Reconstruction Organize the Si,j,k so they correspond to known relative or absolute positionsPart 3: Image Visualization Arrange the Si,j,k in assemblies and visualize them as 1D, 2D or 3D objects ‘objects”, theeare 1D, 2D or 3D images!In modern imaging scanner, especially MRI scanners, the user can control (and program)parameters and specifics in any of these three parts. We focus on the first two parts: how tocollect the data and how to reconstruct them and generate an image. A virtual scanner will be apiece of code that when executed it generates an image based on: The anatomy of the Virtual Object (this is the phantom) The properties of the Virtual Object that relate to the particular imaging modality How the data are collected and reconstructed (the Scanner Control Code)The Scanner Control Code is a list of scanner-functions: when each scanner-function isexecuted, it performs one of the fundamental tasks needed in the sequence of events to collectand generate the image. In an actual scanner, scanner functions often control actual hardware:RF power emitters, cotnrolelrs of magnetic field gradients, ADC parameters etc.Our first scanner-functions will beSelect_OneVoxel() can select a voxel (i.e. a tiny cube) from inside the objectAcquire_Signal_OnePoint() it acquires the signal from a single point in spaceScanner Control Code A:Let’s now put together a first version of the Scanner Control Code to acquire a 2D image withsize N1xN2. This image will be generated by collecting the signal from N1xN2 voxels thatbelong to the same slice!/ Algorithm to acquire a slice /For I = 1 to N1For j = 1 to N2Select_OneVoxel()Acquire_Signal_OnePoint()Next N2Next N1 COSC 4372/6370 Algorithmic Medical ImagingProf. Nikolaos V TsekosTask1Update the above Scanner Control Code A(a) What should be the arguments for functions:Select_OneVoxel() and Acquire_Signal_OnePoint()?(b) Based on your answer to 1(a), what other pieces of code (well lines …) you should add tocomlwte thae code so that all arguments are known (and passed) to the functions?Let’s call the updated code as Scanner Control Code BTask 2Modify the updated Scanner Control Code B (from Task 1), to scan a 3D using the line-scan.In case you were not able to perform Task 1, for partial credit you can do the same to theoriginal Scanner Control Code ATo perform Tasks 3 and 4 refer to text starting below in page 3 of this documentTask 3Modify Control Code B to collect an YZ slice. Hint: Consider the assignment of indices in thetable in page 3.For this particular algorithm, how do you determine where is the slice?Task 4Assume you want to collect a multislice set that is composed of 3 slices on XY that are parallelto XY and along axis Z (Figure 3). Re-write algorithm 2 to perform this task COSC 4372/6370 Algorithmic Medical ImagingProf. Nikolaos V TsekosAdditional Info about Tasks 3 and 4Axis & index Finding the Axes Using yourRight HandAxis 1 or X i First or index fingerAxis 2 Y j Second fingerAxis 3 Z k ThumbWX:codehelp ...

October 30, 2021 · 3 min · jiezi

关于算法:R语言用加性多元线性回归随机森林弹性网络模型预测鲍鱼年龄和可视化

原文链接:http://tecdat.cn/?p=24127介绍 鲍鱼是一种贝类,在世界许多中央都被视为美味佳肴。铁和泛酸的极好起源,是澳大利亚、美国和东亚的营养食品资源和农业。100 克鲍鱼可提供超过 20% 的每日举荐摄入量。鲍鱼的经济价值与其年龄呈正相干。因而,精确检测鲍鱼的年龄对于养殖者和消费者确定其价格十分重要。 然而,目前决定年龄的技术是相当低廉且低效的。 养殖者通常会切开贝壳并通过显微镜计算环数来预计鲍鱼的年龄。因而,判断鲍鱼的年龄很艰难,次要是因为它们的大小不仅取决于它们的年龄,还取决于食物的供给状况。而且,鲍鱼有时会造成所谓的“发育不良”种群,其成长特色与其余鲍鱼种群十分不同。这种简单的办法减少了老本并限度了其遍及。咱们在这份报告中的指标是找出最好的指标来预测鲍鱼的环,而后是鲍鱼的年龄。 数据集背景介绍这个数据集来自一项原始(非机器学习)钻研。 数据集可在UCI机器学习资源库网站上找到。 有30多篇论文援用了这个数据集。 从原始数据中删除了有缺失值的例子(大多数预测值缺失),间断值的范畴被缩放用于NA(通过除以200)。在本剖析中,咱们将通过乘以200的形式将这些变量复原到其原始模式。 数据集中的观测值总数:4176 数据集中的变量总数:8个 给出的是属性名称、属性类型、测量单位和简要形容。环数是要预测的值,是一个间断值。 变量列表变量 数据类型 测量 形容 性别 分类(因子) M、F 和 I(婴儿) 长度 间断 毫米 最长壳测量 直径 间断 毫米 垂直长度 高度 间断 毫米 带壳肉 整体分量 间断 克 整只鲍鱼 去壳分量 间断 克 肉的分量 内脏分量 间断 克 肠道分量 外壳分量 间断 克 晒干后 鲍鱼的环 间断 +1.5 给出以年为单位的年龄 上面是剖析 “应用回归预测鲍鱼的年龄”办法#加载所有必要的软件包 library(readr)library(dplyr)library(car)library(lmtest)library(ggplot2)数据汇总与统计readcsv("abalone.csv")balne$Sx <- s.acor(aalne$Sex) kale(abaoe\[1:10,\],fomt 'madw') 分类变量 数值变量 看一下数据集的摘要,咱们能够看到,数据在雄性、雌性和婴儿这三个因素程度之间的散布是相当平均的。 此外,咱们还看到有四种不同的分量测量方法,即:全重、去壳重、内脏重和壳重。全重是其余分量预测指标与剥壳过程中损失的未知水/血品质的线性函数。咱们还察看到,预测器高度的最小值是0。 因变量 因果变量Rings蕴含在数据集中。它被测量为切割和查看鲍鱼后察看到的环的数量。尽管它不能间接示意一个给定的鲍鱼的年龄,但它能够或多或少完满地确定它。一个鲍鱼的年龄等于环数+1.5。因为这种关系是牢靠的,环数将被视为因变量。数据中测量的环数从1到29不等,大多数鲍鱼的环数在5到15之间。散布也有轻微的正偏斜,但没有问题。(见上面的图) 配对图pairs(aalone, es(colour =Sex, aph = 0.) 从配对图中察看到的状况。 首先要留神的是数据的高度相关性。例如,直径和长度之间的相关性十分高(约98.7)。 同样,Whole\_weight仿佛与其余分量预测因子高度相干,是Shucked\_weight、Viscera\_weight和Shell\_weight之和。 其次,预测因子Sex的散布与所有其余预测因子的因子程度值雌性和雄性十分类似。 对于雌性和雄性的因子程度,散布的形态也是十分类似的。 咱们能够思考从新定义这一特色,将性别定义为婴儿与非婴儿(其中非婴儿=雌性和雄性都是)。 ...

October 29, 2021 · 4 min · jiezi

关于算法:写一个简单的冒泡排序

次要的思路其实就是从最右边开始,顺次比拟相邻两个元素的大小,若右边的数大于左边的数就进行替换,这样把所有的相邻元素都比拟一遍当前,最左边的数就是其中最大的数了。 紧接着又持续从最右边开始,顺次比拟各个相邻元素,并判断是否须要替换地位,但与第一遍不同的是,最左边的数不须要进行比拟,因为它曾经是最大的了。因而第二遍比拟完后从右往左数第二个数是其中第二大的数。 以此类推,就能将数据按从小到大的程序排好了 咱们来看一下如何封装冒泡排序的函数吧 function bubbleSort(arr) { if(!Array.isArray(arr)){ return arr; } let length = arr.length; for(let i=length-1; i>0; i--) { for(let j=0; j<i; j++) { if(arr[j]>arr[j+1]){ [arr[j], arr[j+1]] = [arr[j+1], arr[j]] } } } return arr;}console.log(bubbleSort([25,16,30,16,40,8]));// [8, 16, 16, 25, 30, 40]

October 29, 2021 · 1 min · jiezi

关于算法:STA-471

STA 471STA 471 Due: 5/15/2019Final ExamWhen compiling your answers to the following questions, follow all guidelines for homeworkassignments listed in the syllabus. A hard copy of your work is to be turned in to my office(Kimball 810) by 5:00 PM on the due date. You are not permitted to collaborate on thesequestions with another student. One method used to identify whether a patient requires a hearing aid is to play a recording ofa set of words being pronounced quietly, then request that the patient repeat those words.The number of words correctly identified ("Hearing”) by a set of patients is recorded inhearing.txt (UBLearns). Four different recordings (“ListID”) were used, containing differentsets of words. The purpose of this study is to determine whether the lists of words areequally difficult to hear. (15 pts)a) Produce side-by-side boxplots of the hearing scores by list ID.b) State the hypotheses to be tested in this study.c) Fit an appropriate model to address the study question, and present output that displaysthe test statistic and p-value. Also state the conclusion in context.d) Reproduce the p-value from part (c) using the pf(.) function.e) What percentage of total variability in hearing scores is explained by list ID?f) Identify which pairs of lists have mean hearing scores that differ significantly.g) Test whether the model residuals are normally distributed.h) Test the assumption of constant variance using the Levene test, providing the hypotheses,p-value, and conclusion.The following data are from a study carried out decades ago regarding attitudes toward sexeducation being instituted in public schools. (10 pts)Disposition Sex EducationFavor OpposeConservative 645 142Moderate 812 129Liberal 766 65a) Produce a single barplot that displays all the datab) Create a labeled matrix object to store the data.c) Carry out the chi-square test for association. Give the hypotheses, test statistic, p-value,and conclusion in context.d) Reproduce the p-value from part (b) using the pchisq(.) function.e) Examine the standardized Pearson residuals from the chi-square test, and describe howthe observed data depart from independence.This question will involve a comparison of the two-sample procedures we have considered inthis course. (15 pts)a) Set the randomization seed to 4444. Generate one sample of size 1 = 35 fromand another sample of size 2 = 35 from . Wewish to test. Obtain the p-value for this test using each of the followingprocedures:i. The two-sample t-test (equal variances).ii. The two-sample t-test (unequal variances).iii. The paired t-test.b) Obtain a fourth p-value, this time using the Wilcoxon rank sum test of whether the twopopulation medians are the same.c) Generate data and carry out the four tests a large number of times, say ?? = 10,000 (takecare that you are no longer using a randomization seed). At the end of the simulation,you should have 10,000 p-values for each of the four procedures. Report the simulationbasedtype I error rate for each procedure.d) Based on your simulation, how do these four procedures perform when the twopopulations have the same location parameters?e) Now change the value of 2 to 22, and re-run the simulation, again using = 10,000.Report the simulation-based estimates of power for all four procedures in this scenario.f) Describe your power results – are they different than you expectedWhen MRI brain scans first became available, an interesting research question involved therelationship between measurable brain size and IQ. Forty psychology students volunteeredfor MRI scans of their brains, and brain size was recorded in terms of the number of pixelsmapped by the scan (brain_size.txt). (10 pts)a) Fit the simple linear regression model:and provide the estimated regression coefficients.b) Test for a linear relationship between IQ and pixel count. Give the hypotheses, teststatistic, p-value, and conclusion in context.c) There are additional variables present in the data set that may be related to IQ. Use thesimple linear regression model fit previously as your base model. Use the forwardselection technique to determine whether any of Height, Weight, or Gender can beincluded as significant predictors of IQ. Do not include excessive output.d) Obtain thestatistic for your final model.Nerds frequently impersonate fantasy characters and roll dice to determine what happens intheir silly adventure game. Usually this involves rolling a single 20-sided die. Other times,the player may need to roll, for example, eight 6-sided dice. It would be nice to have a wayto quickly simulate the rolling of multiple dice. (10 pts)a) Write a program to simulate rolling a single 20-sided die. The possible outcomes are allintegers between 1 and 20, and each outcome should be equally likely. While notrequired, you may wish to use existing functions like runif(.) and floor(.).b) To give evidence that your program works properly, execute it 10,000 times, store thevalue of each roll, and use them to build a barplot. Use your barplot to make an argumentthat the code works as intended.c) Write a function called “roll1” that simulates rolling a single die with a user-suppliednumber of sides (i.e., the single argument passed to the function is the number of sides onthe die.) For example, the code “roll1(sides=20)” should simulate rolling a single 20-sided die.d) Write a more general function called “roll” which takes two arguments: the number ofidentical dice to be rolled, and the number of sides on one of the dice. For example, thecode “roll(number=8, sides=6)” should roll 8 standard six-sided dice.e) In nerdy fantasy games, it’s a really big deal when your 20-sided die lands on 20. It isextremely rare for a player to roll 20’s on consecutive throws. It is unheard of to rollthree straight 20’s. Use your “roll” function and a while loop to count how manyattempts (an attempt is the rolling of three 20-sided dice) it takes to roll three straight 20’sin simulation. Call this value “number_of_attempts”.f) Store = 1,000 values of “number_of_attempts” and create a histogram. (This will takequite a while to run. Go get some lunch; no joke.)WX:codehelp

October 28, 2021 · 5 min · jiezi

关于算法:拓端tecdatProphet在R语言中进行时间序列数据预测

原文链接:http://tecdat.cn/?p=7327原文出处:拓端数据部落公众号您将学习如何应用Prophet(在R中)解决一个常见问题:预测公司明年的每日订单。  数据筹备与摸索Prophet最适宜每日数据以及至多一年的历史数据。 咱们将应用SQL解决每天要预测的数据: \`select\`\`  date,  valuefrom modeanalytics.daily_ordersorder by date`咱们能够将SQL查问后果集通过管道传递R数据框对象中。首先,将您的SQL查问重命名为Daily Orders。而后,在R 中,咱们能够应用以下语句将查问后果集传递到数据帧df中: df <- datasets\[\["Daily Orders"\]\]为了疾速理解您的数据框蕴含多少个观测值,能够运行以下语句: #  dim(df)Prophet输出DataFrame中有两列:别离蕴含日期和数值。   str(df)在此示例中,您将须要进行一些手动的日期格局转换:  df <- mutate (df,date = ymd_hms(date) #  )当初您曾经筹备好要与Prophet一起应用的数据,在将数据输出到Prophet中之前,将其作图并检查数据。  2017年5月左右,趋势轨迹产生了显著变动。默认状况下,Prophet自动检测到此类“ 趋势变动点 ”,并容许趋势进行适当调整。每周和每年都有显著的季节性。如果工夫序列长于两个周期以上,则Prophet将主动适应每周和每年的季节性。咱们的察看后果的均值和方差随工夫减少。 Box-Cox变换通常在预测中,您会明确抉择一种特定类型的幂变换,以将其利用于数据以打消噪声,而后再将数据输出到预测模型中(例如,对数变换或平方根变换等)。然而,有时可能难以确定哪种变换适宜您的数据。  Box-Cox变换是一种数据变换,用于评估一组Lambda系数()并抉择可实现最佳正态性近似值的值。 如果咱们将新转换的数据与未转换的数据一起绘制,则能够看到Box-Cox转换可能打消随着工夫变动而察看到减少的方差: 预测应用Prophet通过Box-Cox转换的数据集拟合模型后,当初就能够开始对将来日期进行预测。  当初,咱们能够应用该predict()函数对将来数据帧中的每一行进行预测。 forecast <- predict(m, future)此时,Prophet将创立一个预测变量的新数据框,其中蕴含名为的列下的将来日期的预测值yhat。 plot(m, forecast)在咱们的示例中,咱们的预测如下所示: 如果要可视化各个预测成分,则能够应用plot_components:   预测和成分可视化显示,Prophet可能精确地建模数据中的潜在趋势,同时还能够准确地建模每周和每年的季节性(例如,周末和节假日的订单量较低)。 逆Box-Cox变换因为Prophet用于Box-Cox转换后的数据,因而您须要将预测值转换回其原始单位。要将新的预测值转换回其原始单位,您将须要执行Box-Cox逆转换。 当初,您已将预测值转换回其原始单位,当初能够将预测值与历史值一起可视化: 最受欢迎的见解 1.在python中应用lstm和pytorch进行工夫序列预测 2.python中利用长短期记忆模型lstm进行工夫序列预测剖析 3.应用r语言进行工夫序列(arima,指数平滑)剖析 4.r语言多元copula-garch-模型工夫序列预测 5.r语言copulas和金融工夫序列案例 6.应用r语言随机稳定模型sv解决工夫序列中的随机稳定 7.r语言工夫序列tar阈值自回归模型 8.r语言k-shape工夫序列聚类办法对股票价格工夫序列聚类 9.python3用arima模型进行工夫序列预测

October 28, 2021 · 1 min · jiezi

关于算法:matlab数据可视化交通流量分析天气条件共享单车时间序列数据

 原文链接:http://tecdat.cn/?p=24121 此示例阐明如何应用从传感器取得的数据分析共享单车交通模式, 来预处理带工夫戳的数据。数据来自传感器。 此示例展现了如何执行各种数据清理、调整和预处理工作,例如删除缺失值和同步具备不同工夫步长的工夫戳数据。此外,突出显示数据摸索,包含应用timetable 数据容器的可视化和分组计算 : 摸索日常自行车交通将自行车交通与当地天气条件进行比拟剖析一周中不同天数和一天中不同工夫的自行车流量将自行车交通数据导入时间表从逗号分隔的文本文件中导入自行车交通数据示例。应用该head 函数显示前八行 。 head(bkTb) 数据有工夫戳,方便使用时间表来存储和剖析数据。时间表相似于表,但包含与数据行关联的工夫戳。工夫戳或行工夫由datetime 或 duration 值示意 。 datetime 和 duration 别离是用于示意工夫点或通过工夫的举荐数据类型。 转换 为时间表 。您必须应用转换函数,因为 readtable 返回一个表。 行工夫是标记行的元数据。然而,当您显示时间表时,行工夫和时间表变量以相似的形式显示。请留神,该表有五个变量,而时间表有四个。  tabe2tmeabe(biel); 拜访工夫和数据将Day 变量转换 为分类变量。分类数据类型专为蕴含无限离散值集的数据而设计,例如一周中的日期名称。列出类别,以便它们按天程序显示。应用点下标按名称拜访变量。 在时间表中,工夫与数据变量离开解决。拜访 Properties 时间表的 显示行工夫是时间表的第一维,变量是第二维。该 DimensionNames 属性显示两个维度的名称,而该 VariableNames 属性显示沿第二个维度的变量的名称。 bkDta.Poetis  默认状况下,  在将表转换为时间表时table2timetable 指定 Timestamp为第一个维度名称,因为这是原始表中的变量名称。您能够通过 Properties. 将维度的名称更改为 Time 和 Data。 DmesiNams = {'Time' 'Data'}; 显示时间表的前八行。 确定最晚和最早的行工夫之间通过的天数。一次援用一个变量时,能够通过点表示法拜访这些变量。 lpsTie = max(bkeDa.Tme) - min(bkData.me) 要查看特定日期的典型自行车数量,请计算自行车总数以及向西和向东行驶的数量的平均值。 通过对bikeData 应用大括号的内容进行索引,将数字数据作为矩阵返回 。显示前八行。应用标准表下标拜访多个变量。 cs(1:8,) 因为均值仅实用于数值数据,因而您能够应用该 vartype 函数来抉择数值变量。 vartype 比手动索引到表或时间表以抉择变量更不便。计算平均值并疏忽 NaN 值。 mean(cots,'omitn') 按日期和工夫抉择数据要确定假期期间有多少人骑自行车,请查看 7 月 4 日假期的数据。按  7 月 4 日的行工夫索引时间表。当您索引行工夫时,必须齐全匹配工夫。能够将工夫索引指定为 datetime 或 duration 值,或者指定为能够转换为日期和工夫的字符向量。能够屡次指定为数组。 bikeData 应用特定日期和工夫进行索引 以提取 7 月 4 日的数据。如果仅指定日期,则假设工夫为午夜或 00:00:00。 d = {'208:00:00','09:00:00'};bieDta(d,:) 应用这种策略来提取一整天会很麻烦。您还能够指定工夫范畴而不对特定工夫进行索引。创立工夫范畴下标,应用 timerange 函数。 应用  7 月 4 日一整天的工夫范畴在时间表中下标。指定开始工夫为 7 月 4 日午夜,完结工夫为 7 月 5 日午夜。默认状况下, timerange 涵盖从开始工夫开始的所有工夫和直到但不包含完结工夫。绘制一天中的自行车数量。 jul4 = bikeData(tr,'Total');hea(jl4)bar(4Tie,jl4otl) 从图中能够看出,全天成交量更大,下午趋于平稳。因为许多企业都关门了,所以图中没有显示通勤工夫的典型交通状况。早晨晚些时候的峰值可归因于在早晨的庆贺流动。为了更认真地查看这些趋势,应将数据与典型日子的数据进行比拟。 将 7 月 4 日的数据与 7 月其余工夫的数据进行比拟。 plot(jul.Time,ju.Toal)hold oplot(jl.Tme,ju4.otal) 该图显示了工作日和周末之间交通差别的变动。7 月 4 日和 5 日的交通模式与周末交通模式统一。通过进一步的预处理和剖析,能够更认真地查看这些趋势。 ...

October 28, 2021 · 1 min · jiezi

关于算法:ISIT312-Big-Data-大数据管理

ISIT312 Big Data ManagementSpring 2021Assignment 3 All files left on Moodle in a state "Draft(not submitted)" will not be evaluated. Please refer tothe submission dropbox on Moodle for the submission due date and time. This assessment contributes to 20% of the total evaluation in the subject. The deliverable isspecified in the task(s). It is a requirement that all Laboratory and Assignment tasks in this subject must be solvedindividually without any cooperation with the other students. If you have any doubts, questions,etc. please consult your lecturer or tutor during lab classes or office hours. Plagiarism will resultin a FAIL grade being recorded for that assessment task. ...

October 28, 2021 · 5 min · jiezi

关于算法:matlab用马尔可夫链蒙特卡罗-MCMC-的Logistic逻辑回归模型分析汽车实验数据

原文链接:http://tecdat.cn/?p=24103此示例阐明如何应用逻辑回归模型进行贝叶斯推断。 统计推断通常基于最大似然预计 (MLE)。MLE 抉择可能使数据似然最大化的参数,是一种较为天然的办法。在 MLE 中,假设参数是未知但固定的数值,并在肯定的置信度下进行计算。在贝叶斯统计中,应用概率来量化未知参数的不确定性,因此未知参数被视为随机变量。 贝叶斯推断贝叶斯推断是联合无关模型或模型参数的先验常识来剖析统计模型的过程。这种推断的根基是贝叶斯定理: 例如,假如咱们有正态观测值 其中 sigma 是已知的,theta 的先验散布为 在此公式中,mu 和 tau(有时也称为超参数)也是已知的。如果察看 X 的 n 个样本,咱们能够取得 theta 的后验散布 下图显示 theta 的先验、似然和后验。 y = norpdf(thta, posMan,psSD);plot(theta'-', theta,'--', theta,'-.') 汽车试验数据在一些简略的问题中,例如后面的正态均值推断示例,很容易计算出关闭模式的后验散布。然而,在波及非共轭先验的个别问题中,后验散布很难或不可能通过剖析来进行计算。咱们将以逻辑回归作为示例。此示例蕴含一个试验,以帮忙建模不同分量的汽车在里程测试中的未通过比例。数据包含被测汽车的分量、汽车数量以及失败次数等观测值。咱们采纳一组通过变换的分量,以缩小回归参数估值的相关性。 % 一组汽车的分量% 每个分量下测试的汽车数量\[48 42 31 34 31 21 23 23 21 16 17 21\]';% 在每个分量上有不良mpg体现的汽车数量\[1 2 0 3 8 8 14 17 19 15 17 21\]';逻辑回归模型逻辑回归(狭义线性模型的一种特例)适宜这些数据,因为因变量呈二项分布。逻辑回归模型能够写作: 其中 X 是设计矩阵,b 是蕴含模型参数的向量。咱们能够将此方程写作:  @(b,x) exp(b(1)+b(2).\*x)./(1+exp(b(1)+b(2).\*x));如果您有一些先验常识或者曾经具备某些非信息性先验,则能够指定模型参数的先验概率散布。例如,在此示例中,咱们应用正态先验值示意截距 b1 和斜率 b2,即 @(b1) normpdf(b1,0,20); % 截距的先验。@(b2) normpdf(b2,0,20); % 斜率的先验。依据贝叶斯定理,模型参数的联结后验散布与似然和先验的乘积成正比。 请留神,此模型中后验的归一化常数很难进行剖析。然而,即便不晓得归一化常数,如果您晓得模型参数的大抵范畴,也能够可视化后验散布。 msh(b2,b1,sipot)view(-10,30) 尔后验沿参数空间的对角线伸长,表明(在咱们察看数据后)咱们认为参数是相干的。这很有意思,因为在咱们收集任何数据之前,咱们假如它们是独立的。相关性来自咱们的先验散布与似然函数的组合。 _切片_采样蒙特卡罗办法罕用于在贝叶斯数据分析中汇总后验散布。其想法是,即便您不能通过剖析的形式计算后验散布,也能够从散布中生成随机样本,并应用这些随机值来预计后验散布或推断的统计量,如后验均值、中位数、标准差等。_切片_采样是一种算法,用于从具备任意密度函数的散布中进行抽样,已知项最多只有一个比例常数 - 而这正是从归一化常数未知的简单后验散布中抽样所须要的。此算法不生成独立样本,而是生成马尔可夫序列,其安稳散布就是指标散布。因而,切片抽样器是一种马尔可夫链蒙特卡罗 (MCMC) 算法。然而,它与其余家喻户晓的 MCMC 算法不同,因为只须要指定缩放的后验,不须要倡议散布或边缘散布。 此示例阐明如何应用切片抽样器作为里程测试逻辑回归模型的贝叶斯剖析的一部分,包含从模型参数的后验散布生成随机样本、剖析抽样器的输入,以及对模型参数进行推断。第一步是生成随机样本。  sliesmle(inial,nsapes,'pdf');采样器输入剖析从切片采样获取随机样本后,很重要的一点是钻研诸如收敛和混合之类的问题,以确定将样本视为是来自指标后验散布的一组随机实现是否正当。察看边缘轨迹图是查看输入的最简略办法。 plot(trace(:,1)) 从这些图中能够显著看出,在处理过程趋于平稳之前,参数起始值的影响会维持一段时间(大概 50 个样本)才会隐没。 查看收敛以应用挪动窗口计算统计量(例如样本的均值、中位数或标准差)也很有帮忙。这样能够产生比原始样本轨迹更平滑的图,并且更容易辨认和了解任何非平稳性。 mvag = fier( (1/50)*os(50,1), 1, tace);plot(moav(:,1)) 因为这些是基于蕴含 50 次迭代的窗口计算的挪动平均值,因而前 50 个值无奈与图中的其余值进行比拟。然而,每个图的其余值仿佛证实参数后验均值在 100 次左右迭代后收敛至安稳散布。同样不言而喻的是,这两个参数彼此相干,与之前的后验密度图统一。 因为磨合期代表指标散布中不能正当视为随机实现的样本,因而不倡议应用切片采样器一开始输入的前 50 个左右的值。您能够简略地删除这些输入行,但也能够指定一个“预热”期。在已知适合的预热长度(可能来自先前的运行)时,这种形式很简便。 slcsapl(inial,nsmes,'pf',pot, ..'brin',50);plot(trace(:,1)) 这些跟踪图没有显示出任何不安稳,表明预热期已实现。 然而,还须要理解跟踪图的另一方面。尽管截距的轨迹看起来像高频噪声,但斜率的轨迹如同具备低频重量,表明相邻迭代的值之间存在自相干。尽管也能够从这个自相干样本计算均值,但咱们通常会通过删除样本中的冗余数据这一简便的操作来升高存储要求。如果它同时打消了自相干,咱们还能够将这些数据视为独立值样本。例如,您能够通过只保留第 10 个、第 20 个、第 30 个等值来浓缩样本。 ...

October 27, 2021 · 1 min · jiezi

关于算法:Synchronisation-CSSE7610

Assignment 2: Synchronisation CSSE7610Answer questions 1 to 3 below. This assignment is worth 25% of your finalmark. It is to be completed individually, and you are required to read and un-derstand the School Statement on Misconduct, available on the School’s websiteat: http://www.itee.uq.edu.au/ite...Due date and time: Friday 22 October, 4pm A bounded buffer is frequently implemented as a circular buffer, which isan array that is indexed modulo its length:One variable, in, contains the index of the first empty space (if any)and another, out, the index of the first full space. If in > out , thereis data in buffer[out..in-1]; if in < out , there is data in buffer[out..N-1]and buffer[0..in-1]; if in = out , the buffer is either empty (when in is theindex of an empty space) or full. Consider the following algorithm for theproducer-consumer problem with a circular buffer:Producer-consumer (circular buffer)dataType array [0..N-1] bufferinteger in, out ← 0semaphore notEmpty ← (0,?)semaphore notFull ← (N ,?)p qdataType d dataType dloop forever loop foreverp1: d ← produce q1: wait(notEmpty)p2: wait(notFull) q2: d ← buffer[out]p3: buffer[in] ← d q3: out ← (out+1) modulo Np4: in ← (in+1) modulo N q4: signal(notFull)p5: signal(notEmpty) q5: consume(d)1(a) The algorithm is essentially the same as the standard semaphoresolution to the producer-consumer problem, except that appendingand taking items from the buffer is not atomic. Explain why thealgorithm is still correct, or provide a counter-example to show howit can fail.(b) A deque (pronounced “deck”) is a double-ended queue. It allowsitems to be enqueued and dequeued from either end. Modify the al-gorithm above to have a second consumer process r which consumesitems from the same end that they are enqueued. Your modified pro-gram must use a circular buffer, and must ensure that processes donot interfere with each others’ operation. You may use semaphoresand/or monitors to achieve the latter, however no process shouldever be blocked unnecessarily. Briefly justify each synchronisa-tion mechanism introduced.Deliverable: A file circular.pdf containing your answers to (a) and (b),and your name and student number. ...

October 27, 2021 · 5 min · jiezi

关于算法:看动画学算法之队列queue

简介队列Queue是一个十分常见的数据结构,所谓队列就是先进先出的序列构造。 设想一下咱们日常的排队买票,只能向队尾插入数据,而后从队头取数据。在大型项目中罕用的消息中间件就是一个队列的十分好的实现。 队列的实现一个队列须要一个enQueue入队列操作和一个DeQueue操作,当然还能够有一些辅助操作,比方isEmpty判断队列是否为空,isFull判断队列是否满员等等。 为了实现在队列头和队列尾进行不便的操作,咱们须要保留队首和队尾的标记。 先看一下动画,直观的感受一下队列是怎么入队和出队的。 先看入队: 再看出队: 能够看到入队是从队尾入,而出队是从队首出。 队列的数组实现和栈一样,队列也有很多种实现形式,最根本的能够应用数组或者链表来实现。 先考虑一下应用数组来存储数据的状况。 咱们用head示意队首的index,应用rear示意队尾的index。 当队尾一直插入,队首一直取数据的状况下,很有可能呈现上面的状况: 下面图中,head的index曾经是2了,rear曾经到了数组的最初面,再往数组外面插数据应该怎么插入呢? 如果再往rear前面插入数据,head后面的两个空间就节约了。这时候须要咱们应用循环数组。 循环数组怎么实现呢?只须要把数组的最初一个节点和数组的最后面的一个节点连贯即可。 有同学又要问了。数组怎么变成循环数组呢?数组又不能像链表那样前后连贯。 不急,咱们先思考一个余数的概念,如果咱们晓得了数组的capacity,当要想数组插入数据的时候,咱们还是照常的将rear+1,然而最初除以数组的capacity, 队尾变到了队首,也就间接的实现了循环数组。 看下java代码是怎么实现的: public class ArrayQueue { //存储数据的数组 private int[] array; //head索引 private int head; //real索引 private int rear; //数组容量 private int capacity; public ArrayQueue (int capacity){ this.capacity=capacity; this.head=-1; this.rear =-1; this.array= new int[capacity]; } public boolean isEmpty(){ return head == -1; } public boolean isFull(){ return (rear +1)%capacity==head; } public int getQueueSize(){ if(head == -1){ return 0; } return (rear +1-head+capacity)%capacity; } //从尾部入队列 public void enQueue(int data){ if(isFull()){ System.out.println("Queue is full"); }else{ //从尾部插入 rear = (rear +1)%capacity; array[rear]= data; //如果插入之前队列为空,将head指向real if(head == -1 ){ head = rear; } } } //从头部取数据 public int deQueue(){ int data; if(isEmpty()){ System.out.println("Queue is empty"); return -1; }else{ data= array[head]; //如果只有一个元素,则重置head和real if(head == rear){ head= -1; rear = -1; }else{ head = (head+1)%capacity; } return data; } }}大家留神咱们的enQueue和deQueue中应用的办法: ...

October 27, 2021 · 2 min · jiezi

关于算法:详解记录历史的可持久化数据结构

文本编辑器里的 "undo" 和 "redo",数据库系统的 MVCC,git 的历史记录,mac 的Time Machine,等等性能,他们都有一个共同点,就是记录历史。这个性能依赖一种数据结构:长久化数据结构 (Persistent data structure)。长久化数据结构记录所有历史版本,你能够读取任意版本的数据。 原文地址 "长久化" 的含意"长久化(persistence)" 是指领有查问数据历史版本的能力,它有以下4个级别: 半长久化 (Partial Persistance) - 能够读数据结构过来任意版本,只能在最新版本写。全长久化 (Full Persistance) - 能够读数据结构过来任意版本,能够在数据结构任意版本写。可合并长久化 (Confluent Persistent) - 不光能够在任何版本上读写,还能够将两个版本合并以创立一个新的版本。函数式长久化 (Functional Persistance) - 函数式编程中实现的长久化数据结构,对象都是只读的,任意批改都是创立一个新的节点,而不是在旧节点上批改。参考Puerly functional data structure。以上四种长久化是逐渐加强的,函数式长久化蕴含可合并长久化,合并长久化蕴含全长久化,全长久化蕴含半长久化。函数式长久化蕴含合并长久化是因为在函数式长久化中咱们只限度了实现形式。如果在合并长久化中咱们不容许合并,那么它就是全长久化。在全长久化中限制只能在最新版本上写,它就变成了半长久化。 4种长久化示意图如下所示。 半长久化就像是 undo 和 redo,它是线性的记录历史。 全长久化就像是 emacs 上的undo-tree,它记录了分支。合并长久化就像是 gitflow,它容许分支与合并操作。 gitflow: 半长久化数据结构先看半长久化链表的实现,很容易扩大出其余数据结构半长久化版本。 半长久化链表的实现办法失常链表节点蕴含三个成员: (val, next, prev), val 示意节点值,next 指向链表下一个节点, prev 指向链表上一个节点。 要实现半长久化,还须要一个区域 mods,用来保留节点的批改历史。 (1) 写操作, new_version = write(node, variable, value) ...

October 26, 2021 · 4 min · jiezi

关于算法:MCD4720-算法

MCD4720 - Fundamentals of C++Assignment 3 - Trimester 1, 2019Submission guidelinesThis is an individual assignment, group work is not permittedDeadline: May 17, 2019, 11:55pmWeighting: 25% of your final mark for the unitLate submission:● By submitting a Special Consideration Form or visit this link: https://goo.gl/xtk6n2● Or, without special consideration, you lose 5% of your mark per day that you submit late(including weekends). Submissions will not be accepted more than 5 days late.This means that if you got Y marks, only (0.95n)×Y will be counted where n is the number of daysyou submit late.Marks: This assignment will be marked out of 50 points, and count for 10% of your total unit marks.Plagiarism: It is an academic requirement that the work you submit be original. If there is any evidenceof copying (including from online sources without proper attribution), collaboration, pasting from websitesor textbooks, Zero marks may be awarded for the whole assignment, the unit or you may be suspendedor excluded from your course. Monash Colleges policies on plagiarism, collusion, and cheating areavailable here or see this link: https://goo.gl/bs1ndFFurther Note: When you are asked to use Internet resources to answer a question, this does not meancopy-pasting text from websites. Write answers in your own words such that your understanding of theanswer is evident. Acknowledge any sources by citing them.1Task Details:This assignment consists of one main programming task. The purpose of this assignment is tohave you design and implement an object-oriented program in C++, as well as reflect on yourapproach and design choices. The assignment comprises the following components:● A diagram with annotation that describes your object-oriented design● The completed program● A 300 word reflection on your programSuccessful completion of the fundamentals of the task as described may obtain you up to amaximum of 80% of the total assignment marks. The last 20% of the mark will be allocated toadditional functionality that you can design. The additional functionality should demonstrateadvanced or more complex application of principles covered to date. It need not be largeamounts of work but should demonstrate a willingness to explore new and advanced concepts.You must detail what you have done in an accompanying “readme” file.The assignment must be created and submitted as a Visual Studio 2017 project. You maycomplete the exercises in your preferred IDE, however you should create a Visual Studio projectin order to submit. This project must then be zipped up into one zip file for submission named“YourFirstNameLastNameA2.zip”. This zip file must be submitted via the Moodle assignmentsubmission page.● Explicit assessment criteria are provided, however please note you will be assessed on thefollowing broad criteria:● Meeting functional requirements as described in the assignment description● Demonstrating a solid understanding of C++ concepts, including good practice● Demonstrating an understanding of specific C++ concepts relating to the assignment tasks,including object-oriented design and implementation and the use of Pointers\● Following the unit Programming Style Guide● Creating solutions that are as efficient and extensible as possible● Reflecting on the appropriateness of your implemented designNOTE! Your submitted program MUST compile and run. This means you should continuallycompile and test your code as you do it, ensuring it compiles at every step of the way.If you have any questions or concerns please contact your lecturer as soon as possible.2Assignment Task: Farkle (a dice game)Game Overview:In this assignment, you are to write dice game, where you roll six dice to create a range ofscoring combinations. The first player to reach or exceed the target score is declared thewinner! Any number of players may play, however, for the basic assignment you only need toimplement one.Basic Game Play:In this program, you will control a set of six dice. On your turn, you must make as many scoringcombinations (as outlined below) as you wish to score points towards the winning target score.The basic game play is as follows:● One player is randomly chosen to go first. Players take turns in clockwise order. Thegame is played in rounds in which each player has a turn to roll the dice and scorepoints.● On your turn:■ Roll all six dice and set aside at least one die of a scoring value, (as shownbelow):Dice Points Dice Points1’s 100 each 3x3's 3005’s 50 each 3x4's 4003x1's 1000 3x5's 5003x2's 200 3x6's 600Combinations only count when made in a single throw.■ You may now decide whether to score your points and end your turn or you canre-roll the remaining dice.If you choose to roll again, you can keep rolling the dice, until you choose to stopor you roll no scoring values. Rolling no scoring values is called a FARKLE.If you roll a FARKLE, you score NO POINTS for this round and your turn ends.Pass the dice to the next player.If you set aside all 6 dice, you may re-roll all 6 dice and continue adding to yourscore, following all the rules above.● The first player to score 5,000 or more points wins the game.There are many variations to this basic game, some of which you will be able to implement aspart of the extra functionality for your assignment.3 A Typical Player Turn:During a player’s turn, the logic is as follows:1) First, the player must roll all 6 dice to produce 6 random numbers from 1-6.2) Next, they set aside at least one die that scores points (a single 1 or 5, or 3-of-a-kind).The points for which are stored in a running total for the player’s turn. These dice cannotbe rolled again, until after all 6 dice are set aside (see Step 4).3) The player is presented with 2 options – roll the dice or score their points.If they choose to score, the running total is added to their player score and their turn ends.If they roll again, only those dice not set aside are rolled. Steps 2 and 3 may be repeatedas often as the player wishes, until they use all 6 dice (Step 4) or roll a Farkle (Step 5).4) If the player sets aside all 6 dice, they start again with all 6 dice and continue scoring asbefore this is called a Bonus Roll. Steps 2 and 3 may be repeated as often as the playerwishes.5) A Farkle is a roll with no scoring values – the player cannot take a single 1 or 5, or3-of-a-kind. When this happens, the player ends their turn immediately and does notscore the points rolled during that turn. Their saved score is not changed.Here is an example roll for a player’s turn:● On their first roll, the player rolls a 1, 2, 3, 3, 5, 5.● They can score 100 points for the 1, or 100 points for both 5s, or 50 points for 1 of the 5s,or 200 points for the 1 and both 5s.● They choose to set aside just the 1 for 100 points and roll the 5 remaining dice again.● This time they roll a 2, 3, 6, 6, 6. They decide to take the 600 points for the 3-of-a-kind in6s.● Their running total is now 700 points. This is a good score so they opt to save their pointsand end their turn.Extra FunctionalityThe marking criteria indicates that you should make some individual additions to this in order toachieve the final 20% of the mark.Following is a list of additional features you can include, with the maximum number of marks [x]you can earn for each one. You may implement one or more features from the list, but you willonly be able to score a maximum of 20% of the marks (a total of 20 marks).● Include multiple human players making the game playable by 1 to 4 people. At thebeginning of the game the player order must be randomised. Each player must track theirown score and display their name and game score when required. [3]● If a player rolls three Farkles in a row (on three consecutive turns) they lose 1000 pointsfrom their saved score. Once they lose the points the counter for Farkles is reset to zero.[3]● Allow the players to choose the target score and the minimum points required to rollbefore saving points. Targets = 5,000 points, 10,000 points or 15,000 points. Minimumroll required = 350 points, 500 points, 750 points or 1000 points. [4]● Display the dice using ASCII art, showing the faces as pips not as numbers. [4]4● When the first player reaches or exceeds the target score, all other players (in amulti-player game) have one final turn to try and beat that score. In this case, the playerat the end of the round with the highest score wins. [5]● The basic game includes the minimal scoring options to make the game playable.However, you can include three or more of the following scoring combinations to makethe game more interesting. [5]Dice Points Dice Points3 pairs 1000 straight* 15002x3-of-a-kind 2000 4-of-a-kind 2x points5-of-a-kind 3x points 6-of-a-kind instant win ...

October 26, 2021 · 13 min · jiezi

关于算法:MATH-240

Extending Justin’s Guide to MATLAB in MATH 240 - Part 4 MethodWe assume you are comfortable with (and remember or can review) commands used in the earlierprojects.New Commands(a) Eigenvalues can be found easily. If A is a matrix then: eig(A)will return the eigenvalues. Note that it will return complex eigenvalues too. So keep an i openfor those.(b) If we have an eigenvalue for A, we can use rref on an augmented matrix [A I | 0] to leadus to the eigenvectors. For example if A is 4 × 4 and = 3 is an eigenvalue, then we can obtainthe coefficient matrix of this system by entering A - 3*eye(4).(c) Even better: MATLAB can do everything in one go. If you recall from class, diagonalizing amatrix A means finding a diagonal matrix D and an invertible matrix P with A = P DP ?1.The diagonal matrix D contains the eigenvalues along the diagonal and the matrix P containseigenvectors as columns, with column j of P corresponding to the eigenvalue in column j of D.To do this we use the eig command again but demand different output. The format is:[P,D]=eig(A)which assigns P and D for A, if possible. If it’s not possible MATLAB returns very strange-lookingoutput.(d) We can compute the dot product of two vectors using the command dot. For example:dot([1;2;4],[-2;1;5])(e) We can find the length of a vector from the basic definition. If v is a vector then:sqrt(dot(v,v))(f) Or we can just use the norm command:norm(v)(g) To get the transpose of a matrix A we do:transpose(A)orA’(h) To find the rank of a matrix A we dorank(A)(i) When A is a matrix with linearly independent columns, the command[Q,R]=qr(A,0)will create and exhibit the matrices Q, R which give the QR factorization of A as defined in thetext of Lay.(j) MATLAB lets you define vectors and submatrices from matrices. For example, suppose A is anm × n matrix and we enter the commandsF=A(1:3,2:4), G = A(1:3, :), H = A(:,2)Then F is the 3 × 3 matrix built from entries of A in rows 1-3 and columns 2-4; G is the 3 × nmatrix built out of the first 3 rows; and H is 1 × n matrix (column vector) which equals columnof A.(k) If you already have a coefficient matrix A and a vector b stored in MATLAB, then you can formthe augmented matrix M of the system Ax = b with the command ...

October 26, 2021 · 7 min · jiezi

关于算法:程序员如何玩转力扣刷题

前言大家好,我是bigsai,好久不见!明天就给各位小伙伴分享我本人刷题力扣的一些小办法,不肯定很有用然而能够参考,祝你更高效的变强! 最近在一些群聊、私聊中遇到很多的一个问题就是:刷题,大家也都器重到算法刷题对冲击大厂的重要性,越来越多的人开始卷起来了! 但有的人是这样卷起来的,卷的本人都懵了。 明天,我就给偏初学者的各种问题谈谈集体刷力扣这方面的观点。 刷哪些题?大家刷力扣,指标必定就是为了冲击大厂的面试口试,小局部就是为了保持刷题放弃感觉晋升本人算法编程能力,那么你必定要把重点内容先把握,哪些是重点内容呢? 剑指offer: 首先是剑指offer(https://leetcode-cn.com/probl...),剑指offer的优先级还是很高的,待业必刷。在牛客上和力扣平台上都能够刷剑指offer的题,然而我集体更举荐力扣这个平台,我第一次刷剑指offer就是和大家在牛客平台上刷的(尽管有点工夫不晓得还有没有人记得),然而前一段时间在力扣上刷剑指offer,有局部题(很少)把本人很久前的代码提交试了一下发现wa了。所以牛客测试数据绝对还是比拟弱的,力扣上的测试数据绝对较多,在大部分状况,你过了代码基本上就没有什么逻辑破绽了。 除了剑指offer名气大,我举荐你刷剑指offer的一个起因是剑指offer的题目是真的经典!短短六十多道题,内容笼罩常见数据结构比方链表、二叉树、图、队列、栈、哈希表等等,常见的算法和经典问题包过二分、动静布局、全排列问题、滑动窗口、贪婪、分治、排序、位运算、dfs、bfs等等,刷完这些题,是真的能够播种和学到很多! 另外一方面就是剑指offer在面试口试中呈现是真的十分高频 ,面试官考查的题目个别都是经典题,面试官不发明题目,只抽选题目,而抽选题目标题目根本就是力扣和剑指offer的题目,剑指offer就是十分高频的题库之一。 力扣HOT100|力扣前200 力扣HOT100:https://leetcode-cn.com/probl... 力扣前200:https://leetcode-cn.com/probl... 优先力扣HOT100,力扣HOT100是对力扣某一时间(因为力扣题始终在减少)题库选出的100道优质题,这些题跟剑指offer相似,都是一些高频问题,有不少问题的确还是有难度的,对于不少人来说特地容易卡壳。然而如果力扣HOT100能刷完,那你其实加上剑指offer快200的题量就挺可观的了。 力扣目前曾经有两三千道题目,并且还在减少,所以想刷完力扣,简直是不太可能的,如果想程序刷,还是举荐前200,力扣前200和力扣HOT100重合很大,前两百品质还是很高的(不是意思前面品质不高,只是那么大题库刷到前面就会呈现很多同类型、同套路的题目),所以还是举荐刷完力扣前200的。 刷完这几个局部大略可能领有靠近300高质量题的刷题量,我感觉应答大部分的互联网公司面试是足够足够了,出一些变换本人也可能绝对容易的看进去。 刷题程序?下面列举了待刷的题库,既然晓得了要刷哪些题,有没有一个比拟举荐的刷题程序呢?是否须要分类刷? 是否要分专题分类我感觉这个看人的。 如果你有数据结构与算法根底,比方考研或者平时数据结构学的还不错,常见数据结构与算法原理明确可能实现局部,又或者有局部刷题教训,那么我举荐你间接程序着刷就完了。从主观来说,力扣和剑指offer下面的题目有难题,也有须要高级数据结构的,但更多的是在数据结构或者逻辑根底上的奇妙思维题型更多,如果你有数据结构与算法的根底,你还是比拟容易get到考察点的。程序刷的途中遇到某个不会的技巧或者数据结构,学习一下退出本人的"脑库"中即可。 如果你是真的小白,那你就要为本人手动找到一条可行走的路,那我举荐你能够依照一些专题去各个击破。因为你是小白如果程序刷这个题不会,学了,在刷下一题,又学了个齐全生疏的新货色。没有根底短期内学习太多比拟生疏的新货色很难排汇,很容易忘,就会陷入怎么学不会的苦恼中。所以你能够把刷题当成一个台阶,一层一层往上爬,刚开始找easy easy 那种a+b类型的题求过。对于数据结构方面的题,从链表开始先学透单链表、双链表、循环链表各种插入删除实现,而后在题库中找链表相干题进行一一攻破(链表中的也可细分链表插入、删除、反转、合并、查找、排序等等),链表大专题之后二叉树大专题、哈希…… 这样你短期内学习某一个数据结构或者算法技巧,多去刷题坚固排汇成果比拟好!在这种状况切勿感觉简略就草草下一个,你不敲代码,可能不会晓得本人会呈现什么问题。 三个为什么为什么见到一个题没思路? 这种状况大概率是因为见少了,刷题也是个迟缓的过程,见得多刷的多些,来的感觉能力更快一些。还有一部分可能因为给本人安顿的刷题路线不够温和。你上来去肝hard难度的没思路不是很失常。 简略题很容易懂实现起来很难? 这种状况可能根底逻辑可能不足训练,对编程语言的汇合框架把握也有所欠缺。有些题可能波及到汇合框架(Map、Set、List、Stack、Queen)各种嵌套、联立须要你有个清晰的层次感和逻辑。 你刷题,须要纯熟应用一门编程语言,相熟这个编程语言的常见操作api、汇合框架、函数,这些是解决问题的工具帮忙咱们提高效率(不至于每次手写个队列、手写个哈希表吧)。 这个问题举荐能够先刷几道简略的字符串解决问题,字符串解决问题很多波及到的汇合框架和逻辑管制比拟多,如果工夫短缺举荐PAT乙级的题目刷一些练手锤炼逻辑和编程语言把握。 看了很多题解为啥还是不会刷题? 看了很多题没刷那跟没刷区别不太大,印象强劲。从学习角度,刷题和咱们学数学的形式有点类似,学会了数学题公式和例题,但还须要大量练习能力真正把握。 只有本人亲自敲了每一行代码,每一行代码逻辑是什么,是本人思考进去的而不是看懂他人的思考。从0到1残缺实现整个程序,这能力行成一个残缺逻辑,而后可能呈现各种bug本人调试看看找出问题。 能够看题解,看了本人要能齐全写进去才行,如果刷了1000+题,你看了题解不刷没问题,看个思路过了被卡的中央就行。但如果刷了100不到,那你看懂还是老老实实依照他人的逻辑闭卷式的复现一遍。不去实现说有很多问题,记不住,也没啥奇怪的。 总结一下,如果刷题量不到100感觉状态不行就简略粗犷多刷题先,如果刷了两三百状态还是很差那么就要好好找一下其余起因。 拿到一道题的解决流程拿到一道题,正确的刷和学习办法是怎么样的呢? 确定考察点、确定思路 读到一个题,读完题意后首先就是要理解这个题到底考查的内容是什么?当然如果你依照专题来刷,那可能这方面就容易很多。首先能够确定下题型大类型,是图论的,还是二叉树,还是字符串的,还有最常见数组给的一堆数据。就要拿着这个类型的题目往这方面常见算法考察点靠。比方给个数组数据让你查找计算,有可能是双指针,有可能是哈希,有可能还是位运算,还可能是动静布局,还可能是要贪婪解决。不过大部分题是在各个经典算法的经典问题上进行一些变动,要晓得经典算法解决的哪些经典问题。 如果能确定考察点,能够想想细节开始实现;如果确定不了考察点,没思路,先别间接看题解,看看题目标签的提醒。有时你看一个题可能说:这题啥办法啊我只会暴搜,有的的确就是搜寻剪枝…… 除了标签,还要看数据范畴!数据范畴内的数据都是可能呈现的,不同数据范畴可能应用办法不同(这点数组题较多,有些题巧用哈希、原地置换对数据有要求)。 如果本人看了标签想想来灵感那最好,如果还是没有灵感,那点一下题解。能够从标签题目中看看能不能有灵感,有不少题解会给足够多的暗示有些人看到就能明确了。 如果还是不会那就老老实实点进去看看他人的思路,有的是视频,有的是图文,看懂为止,要是还本人看不懂,要么销假一下他人,要么放弃吧! 编写代码、测试 编写代码的过程不要有任何参考!编写代码的过程不要有任何参考!重要的话说两遍,思路能够看,他人的代码也能够看,你本人写代码不要参考和ctrl c + ctrl v,工程项目能跑起来就行为了效率都是cv大法,然而面试口试题根本要你闭卷,有的还要你用在线IDE连提醒都不全的。 写代码经常要思考常见问题:测试数据边界(比方Integer.MAX_VALUE,Integer.MIN_VALUE这种边界数值),循环管制边界解决,开端数据处理(有时候会被忘记解决),非凡异常情况思考,数值范畴是否正当,算法复杂度是否可能跑进去,数据深浅拷贝,简化反复遍历和操作,变量命名清晰,正文较为残缺…… 写完代码,用测试案例多测测,确保十拿九稳。力扣常常出空值测试案例,因为这个wa了很屡次…… 如果呈现和设想中不一样的问题,先看一遍本人代码逻辑看看是否看出问题,如果看得出正好,看不出的话本人打印输出或者debug找找问题,直到改对为止,有很多题须要思考比拟全能力ac。 办法、后果比照 不要认为ac了就完了,你要看看本人工夫上超过了多少人,举荐从这两个维度来掂量本人的代码: 要超过70%以上的人(依据本人要求适当进步):大部分题超过70%阐明你的办法上是没问题的,可能有些小的方面能够进行优化。比方StringBuilder代替String进行字符串拼接,应用char[]数组代替String进行遍历枚举等等。 本人的办法在好办法工夫范畴内:有些题比拟卷,大家都是最快办法你的代码可能比他人差1ms就显得很慢,这时你只有确定你的办法很优良就能够不肯定要谋求100%,并且这个工夫花销不同评测姬进去后果可能也不同的。能够看看大家的工夫花销区间,如果你的办法跟最快的在几ms或者30%工夫范畴,其实都是ok的。他人4ms,你5ms没啥问题,他人50ms,你70ms也没啥问题,然而如果他人80ms你800ms那差的太多就要看看本人逻辑和代码了。 另外,力扣你点击后面工夫的柱状图是能够看到他人工夫开销较小的代码(有的当初跑可能因为测试数据变动没那么快了),能够参考学习一下他人的解决形式。 坚固进步 过了这道题,能够看看题解区别人有没有更奇妙的解决办法,当你本人ac之后和他人有个间接比照印象会比拟粗浅:还能够这样! 如果感觉这类题型把握不扎实还想再练一下能够看类似题型去及时坚固一下。 结语下面的一些办法仅限于给一些初学者倡议,不肯定很精确高效能够参考,如果下面题差不多有闲余之力,举荐能够跟着每日一题打卡,半年就是180+题量,一年就是365题量,相当主观! 首发原创公众号bigsai,欢送关注,一起提高!

October 26, 2021 · 1 min · jiezi

关于算法:FIT1045算法分析

FIT1045 Algorithms and programming in Python, S1-2019Assignment 2 (value 18%).Due: Friday 17th May, 2019, 11:55 pmObjectivesThe objectives of this assignment are: To demonstrate the ability to implement algorithms using basic data structures and operations on them. To gain experience in designing an algorithm for a given problem description and implementing thatalgorithm in Python.Submission Procedure Put you name and student ID on each page of your solution.Save your files into a zip file called yourFirstName yourLastName.zipSubmit your zip file containing your solution to Moodle.Your assignment will not be accepted unless it is a readable zip file.Important Note: Please ensure that you have read and understood the university’s policies on plagiarismand collusion available at http://www.monash.edu.au/stud... Youwill be required to agree to these policies when you submit your assignment.Marks: This assignment will be marked both by the correctness of your code and by an interview withyour lab demonstrator, to assess your understanding. This means that although the quality of your code(commenting, decomposition, good variable names etc.) will not be marked directly, it will help to write cleancode so that it is easier for you to understand and explain.This assignment has a total of 30 marks and contributes to 12% of your final mark. Late submission will have10% off the total assignment marks per day (including weekends) deducted from your assignment mark. (In thecase of Assignment 1, this means that a late assignment will lose 3 marks for each day (including weekends)).Assignments submitted 7 days after the due date will normally not be accepted.Detailed marking guides can be found at the end of each task. Marks are subtracted when you are unable toexplain your code via a code walk-through in the assessment interview. Readable code is the basis of aconvincing code walk-through.1Task 1: Talent Acquisition (15 Marks)BackgroundIn this task we investigate algorithmic solutions to what is called a constrained optimisation problem. Specifi-cally, we look into the problem of automatically composing a team to work on a given project. We want to makesure that between the team members, we have people who are capable of doing all the work that the projectrequires (constraint), but we also want to keep our total costs as low as possible in terms of the combined dailyrate charged by all team members (optimisation). For instance, a problem input might look like this:pythonmysqlmarketingweb designroboticsmysqlmarketingpythonweb designmysqlmarketing700$required:pythonphpweb design2000$ 300$Superman Daisy Mattall skills coveredcombined rate: 1000$marketingsales450$Sandymatlabstatisticspythontensorflow900$TracyMore formally, the problem can be stated as: Given a set of required skills and a set of possible candidates,each of which has a set of skills they posses and a daily rate, find a set of candidates such thatEvery skill required for the project is possessed by at least one of the candidates in the set.The total daily rate of all candidates in the set is minimum, i.e., there is no set satisfying Condition 1with a smaller total rate.As for all computational problems, there are various strategies to tackle it. In this task we will look at twoapproaches: one which tries to find a reasonably cheap team quickly (relaxing Condition 2 above), and onewhich takes more time but is guaranteed to compute the best possible team.InstructionsCreate a Python module called hiring.py. Your module must contain the six functions described in thesubtasks below, but you are allowed, and in fact encouraged, to implement additional functions as you deemappropriate. The module must not contain any imports. Throughout this task we will adhere to the followingconventions: We will represent a skill simply by a string (e.g., "java", "lua", or "marketing") and a set of skills willbe given by a list of strings. A candidate will be represented by a pair (skills, rate) consisting of a list of skills skills and apositive integer rate representing their daily rate. We will assume and ensure that lists of skills do not contain duplicates and that each required skill forthe input project is at least possessed by one of the available candidates.a) Write functions cost(candidates), skills(candidates) and uncovered(project, skills) for workingwith the basic ingredients of our constrained optimization problem as follows. The function cost(candidates)takes as input a list of candidates and produces as output the combined daily rates of all the given candidates.The function skills(candidates) takes as input a list of candidates and produces as output the list ofskills possessed by at at least one of the candidates (again, the output list should not have any duplicates).The function uncovered(project, skills) takes as input a list of required skills project and a list ofprovided skills skills and produces as output a new list of skills that contains all skills in project notcontained in skills.b) Write a function team of best individuals(project, candidates) that solves our problem approximatelyby iteratively finding the best next candidate evaluated in isolation, i.e., by only considering the number ofrelevant skills covered per dollar daily rate—without taking into account what it will cost to complete theteam around that candidate. To represent this evaluation metric, write another functionbest individual candidate(project, candidates) that accepts as input a list of required skills projectand a list of candidates candidates and that returns as output the index of the candidate with the maximumnumber of skills covered per dollar daily rate. If there is a tie, return the earliest candidate involved in thetie. Based on that evaluation metric, the function team of best individuals(project, candidates) has2Input: A list of strings project representing the required skills and a list of available candidates candidates.Output: A list of candidates team=[c1, c2, c3, ..., ck] taken from the input candidates such that For all the skills in project there is at least one candidate in team that has that skill. Candidate c1 is the best individual candidate for the required skills, c2 is the best individualcandidate for the skills required that are not covered by candidate c1 and so on. Every candidate possesses at least one skill relevant to the project that is not covered by all previouscandidates in the list.c) Write a function best team(project, candidates) that solves our optimization problem optimally. Thatis, function best team(project, candidates) hasInput: A list of strings project representing the required skills and a list of available candidates candidates.Output: A list of candidates team taken from the input candidates such that For all the skills in project there is at least one candidate in team that has that skill. The total daily rate cost(team) is less or equal to to all other possible sets of candidates fromcandidates which satisfy the first property.Hint: Think about how you can relate the problem of finding the best team for a project to itself. Relatedto that, can you come up with a criterion to determine whether an individual candidate is part of the bestteam?Examples Assume we have the following candidates and required skills for a project:jess = (["php", "java"], 200)clark = (["php", "c++", "go"], 1000)john = (["lua"], 500)cindy = (["php", "go", "word"], 240)candidates = [jess, clark, john, cindy]project = ["php", "java", "c++", "lua", "go"]a) Calling cost([john, cindy]) returns 740, the total daily rate of john and cindy.b) Calling skills([clark, cindy]) returns a permutation of the list ["php", "c++", "go", "word"] becausethese are the skills covered by at least one of clark and cindy.c) Calling uncovered(project, skills([clark])) returns ["java", "lua"] because these are the skills notcovered by clark.d) Calling best individual candidate(project, candidates) would return 0 because jess covers 2 requiredskills for a daily rate of $200 or 1/100 useful skills per dollar. Thus, jess covers more skills per dollarthan clark (3/1000), john (1/500), or cindy (1/120).e) Calling team of best individuals(project, candidates) returns a list equal to [jess, cindy, john,clark] because, as we know from Example d above, best individual(project, candidates)==0 and thenbest individual(uncovered(project, skills([jess])), [clark, john, cindy])==2 and so on.f) Calling best team(project, candidates) returns a list team equal to some permutation (same elementsbut possibly different order) of [jess, clark, john] because uncovered(project, skills(team))=[]and cost(team)=1700, which is less than the cost of all other feasible teams (i.e., those that cover all skills).Marking Guide (total 15 marks)Marks are given for the correct behaviour of the different functions:a) 1 mark for cost and 2 marks for each of skills and uncoveredb) 2 marks for best individual candidate and 2 marks for team of best individualsc) 6 marks for best teamAll functions are assessed independently to the degree possible. For instance, even if function skills does notalways produce the correct output, function team of best individuals can still be marked as correct.3Task 2: Calculator (15 Marks)BackgroundIn this task we explore a simple parsing problem. “Parsing” refers to the task of correctly interpreting structuredinformation that is given in a flat unstructured form such as a string. A simple example of this is the evaluationof arithmetic expressions. Arithmetic expressions involving the operations of addition (+), subtraction (?),multiplication (?), division (/), and exponentiation (∧) are normally written in “infix” notation, i.e., with theoperation symbol in-between the two operands that it is applied to. This leads to the problem that an expressioncould principally be interpreted in multiple ways and we have to decide which operator to give precedence to.For example, according to the standard arithmetic rules, we have5 4∧2 + 100/4 = 45because ∧ has a higher precedence than ? and / which in turn have a higher precedence than + and . Thesestandard precedence-based rules can be overridden by parentheses. For instance, we have((10 5) 4∧2 + 100)/4 = 45because expressions inside parentheses are evaluated first in a recursive manner before standard operator precedencerules are applied.In this task, we will implement these rules in Python to create a calculator that can evaluate well-formed infixexpressions given as a string that contains non-negative floating-point numbers (e.g, "0.0", "92", "7.5" or"943.2543"), operators "+", "-", "*", "/", "∧", parentheses "(" and ")", and whitespaces " ". We evaluatethe operators in the typical order outlined above (and in addition from left to right in case of equal operatorprecedence, which is relevant for the non-associative operator ∧).InstructionsCreate a python module parsing.py. Within that module create the five functions described in the subtasksbelow. The only import statement in the module must be from math import pow.a) Write a function tokenization(expr) that maps an arithmetic expression to its “tokens”, i.e., the individualsyntactic units it contains. This function takes as input a string representing a mathematical expressionconsisting of non-negative numbers and the symbols listed in the background including potentially spaces. Itreturns a list of tokens corresponding to the given expression. A token can either be a string correspondingto an operator from the set {"+", "-", "*", "/", "∧"}, a string containing a single opening or closingparenthesis ({"(", ")"}), or a non-negative float. Whitspace from the input string do not appear amongthe tokens.b) Write functions has precedence(op1, op2) and simple evaluation(tokens) that together can evaluatesimple arithmetic expression without parentheses. Function has precedence(op1, op2) takes as input two operator tokens, i.e., strings from the set {"+","-", "*", "/", "∧"} and outputs True if op1 has higher precedence than op2; otherwise False. Function simple evaluation(tokens) takes as input a list of tokens (excluding parentheses) and returnsthe single floating point number corresponding to the result of the tokenized arithmetic expression.c) Write functions complex evaluation(tokens) and evaluation(string) that put everything together andallow to evaluate strings representing well-formed arithmetic expressions. As an intermediate step, the functioncomplex evaluation(tokens) takes as input a list of tokens (this time including parentheses) andreturns the single floating point number corresponding to the result of the tokenized arithmetic expression.Finally, the function evaluation(string) has as input a string containing a well-formed arithmeticexpression and as output the single float corresponding to its result.Example:a) Calling tokenization("(3.1 + 62∧2) (2 - 1)") would return the list ["(", 3.1, "+", 6.0, "*",2.0, "∧", 2.0, ")", "*", "(", 2.0, "-", 1.0, ")"]. Note that the symbols are strings while thenumbers are floats.b) Calling has precedence("*","+") and has precedence("∧","+") both return True. In contrast, callinghas precedence("", "∧") as well as has precedence("","/") both return False.4c) Calling simple evaluation([2, "+", 3, "*", 4, "∧", 2, "+", 1]) would return 51.0. This is becausewe first evaluate ‘∧’, giving 2 + 3 16 + 1, then we evaluate ”*”, giving 2 + 48 + 1, and lastly we evaluate thetwo ”+” left to right giving 51. Returned as a float, this is 51.0.d) Calling complex evaluation(["(", 2, "-", 7, ")", "*", 4, "∧", "(", 2, "+", 1, ")"]) as well asevaluation("(2-7) * 4∧(2+1)") both return ?320.0. This is because we first evaluate the terms in parentheses,giving 5 4∧3. Then we evaluate the ∧, giving 5 64. Evaluating the ‘*’ gives ?320.0.Marking Guide (total 15 marks)Marks are given for the correct behaviour of the different functions:a) 3 marks for tokenizationb) 5 marks for simple evaluation and 1 mark for has precedence()c) 5 marks for complex evaluation and 1 mark for evaluationAll functions are assessed independently to the degree possible. For instance, even if function simple evaluationdoes not always produce the correct output, function complex evaluation can still be marked as correct.5Task 3: FIT1053 Students Only (5 Marks)In addition to the above work, you are required to complete one of the following two tasks:Argue the correctness of the function simple evaluation from Task 2. To do this, annotate loop invariantsas comments in your code and provide a complete argument in a block comment at the beginning of yourfunction. Your complete argument should refer to invariants you identify in your code.Marking Guide (total 5 marks)a) 2.5 marks for correctly identifying appropriate invariants within codeb) 2.5 marks for using invariants to formulate a proof of correctnessorThe aim of this task is to test your best team function from Task 1 and your complex evaluation functionfrom Task 2. To start, create a third module test modules.py. In this module, import your best teamfunction from your hiring.py module and your complex evaluation function from your parsing.py module.If you have followed the correct naming requirements, this can be done by having all three of yourmodules in the same folder and placing the following two lines of code at the start of your test modules.pymodule:from hiring import best_teamfrom parsing import complex_evaluationYou will now be able to use these functions from within your new module. You now need to write thefunction test(func, input, output) to be used to test an input function, func. Here, input is a validproblem input for the function being tested and output is the output we would expect from the function.If a test fails, appropriate information should be displayed to the user, such as what function was called,what the input was, what output the function produced, and the output that was expected.Provide at least 4 test cases (input and expected output) for each of your best team and complex evaluationfunctions. It is expected that these test cases cover a board range of problems of various difficulty. For example,the test cases for your complex evaluation function could start by testing each of the operationsseparately then build up to testing expressions that include a mixture of operations and parentheses.Marking Guide (total 5 marks)a) 2 marks for correct implementation of testb) 1.5 marks for providing at least 4 test cases for your best team function of various difficultyc) 1.5 marks for providing at least 4 test cases for your complex evaluation function of various difficulty

October 26, 2021 · 12 min · jiezi

关于算法:Python-用ARIMAGARCH模型预测分析股票市场收益率时间序列

原文链接: http://tecdat.cn/?p=24092前言在量化金融中,我学习了各种工夫序列剖析技术以及如何应用它们。 通过倒退咱们的工夫序列剖析 (TSA) 办法组合,咱们可能更好地理解曾经产生的事件,_并对_将来做出更好、更无利的预测。示例利用包含预测将来资产收益、将来相关性/协方差和将来波动性。 在咱们开始之前,让咱们导入咱们的 Python 库。  import pandas as pdimport numpy as np让咱们应用pandas包通过 API 获取一些示例数据。 # 原始调整后的收盘价daa = pdDatrme({sx(sm)for sm i syos})# 对数收益率ls = log(dta/dat.sit(1)).dropa()基础知识什么是工夫序列?工夫序列是按工夫顺序索引的一系列数据点。——Wikipedia平稳性为什么咱们关怀平稳性?  安稳工夫序列 (TS) 很容易预测,因为咱们能够假如将来的统计属性与以后的统计属性雷同或成比例。咱们在 TSA 中应用的大多数模型都假如协方差安稳。这意味着这些模型预测的描述性统计数据(例如均值、方差和相关性)仅在 TS 安稳时才牢靠,否则有效。“例如,如果序列随着工夫的推移一直减少,样本均值和方差会随着样本规模的减少而增长,并且他们总是会低估将来期间的均值和方差。如果一个序列的均值和方差是没有明确定义,那么它与其余变量的相关性也不是。” 话虽如此,咱们在金融中遇到的大多数 TS 都不是安稳的。因而,TSA 的很大一部分波及辨认咱们想要预测的序列是否是安稳的,如果不是,咱们必须找到办法将其转换为安稳的。(稍后会具体介绍) 自相干实质上,当咱们对工夫序列建模时,咱们将序列合成为三个局部:趋势、季节性/周期性和随机。随机重量称为残差或误差。它只是咱们的预测值和察看值之间的差别。序列相干是指咱们的 TS 模型的残差(误差)彼此相干。  为什么咱们关怀序列相关性? 咱们关怀序列相关性,因为它对咱们模型预测的有效性至关重要,并且与平稳性有着外在的分割。回忆一下,依据定义,_安稳_TS的残差(误差)是间断_不相干_的!如果咱们在咱们的模型中没有思考到这一点,咱们系数的标准误差就会被低估,从而夸张了咱们的 T 统计量。后果是太多的 1 类谬误,即便原假如为真,咱们也会回绝原假如!艰深地说,疏忽自相干意味着咱们的模型预测将是胡言乱语,咱们可能会得出对于模型中自变量影响的谬误论断。  白噪声和随机游走白噪声是咱们须要理解的第一个工夫序列模型(TSM)。依据定义,作为白噪声过程的工夫序列具备间断不相干的误差,这些误差的预期平均值等于零。对间断不相干的误差的另一种形容是,独立和雷同散布(i.i.d.)。这一点很重要,因为如果咱们的TSM是适合的,并且胜利地捕获了根本过程,咱们模型的残差将是i.i.d.,相似于白噪声过程。因而,TSA的一部分实际上是试图将一个模型适宜于工夫序列,从而使残差序列与白噪声无奈辨别。 让咱们模仿一个白噪声过程并查看它。上面我介绍一个不便的函数,用于绘制工夫序列和直观地剖析序列相关性。 咱们能够轻松地对白噪声过程进行建模并输入 TS 图查看。  np.random.seed(1)# 绘制离散白噪声的曲线ads = radooral(size=1000)plot(ads, lags=30) 高斯白噪声咱们能够看到该过程仿佛是随机的并且以零为核心。自相干 (ACF) 和偏自相干 (PACF) 图也表明没有显着的序列相干。请记住,咱们应该在自相干图中看到大概 5% 的显着性,这是因为从正态分布采样的纯必然性。上面咱们能够看到 QQ 和概率图,它们将咱们的数据分布与另一个实践散布进行了比拟。在这种状况下,该实践散布是规范正态分布。显然,咱们的数据是随机散布的,并且应该遵循高斯(失常)白噪声。  p("nmean: {:.3f}\\{:.3f}\\stde: {:.3f}".format(ademean(), nerva(), der.td())) 随机游走的意义在于它是非安稳的,因为观测值之间的协方差是工夫相干的。如果咱们建模的 TS 是随机游走,则它是不可预测的。 让咱们应用“random”函数从规范正态分布中采样来模仿随机游走。  # 没有漂移的随机行走np.rao.sed(1)n = 1000x = w = np.aonral(size=n)for t in rnge(_sples):    x\[t\] = x\[t-1\] + w\[t\]splt(x, las=30) 无漂移的随机行走显然,咱们的 TS 不是安稳的。让咱们看看随机游走模型是否适宜咱们的模仿数据。回忆一下随机游走是xt = xt-1 + wt。应用代数咱们能够说xt - xt-1 = wt。因而,咱们随机游走系列的第一个差别应该等于白噪声过程,咱们能够在咱们的 TS 上应用“ np.diff()” 函数,看看这是否成立。  # 模仿的随机游走的第一个差值plt(p.dffx), las=30) 随机行走的一阶差分咱们的定义成立,因为这看起来与白噪声过程齐全一样。如果咱们对 SPY 价格的一阶差分进行随机游走会怎么样? ...

October 26, 2021 · 3 min · jiezi

关于算法:COSC-1107-R数据分析

Computing TheoryCOSC 1107/1105Sample Exercise 2 Answers1 Assessment details Consider the grammar derivations below.(a) From the above derivations, construct rules that must exist in any context-free grammar Gfor which these derivations are correct.Answer: From the first derivation we can see that the rules must include S → aSb,S → cSd and S → . From the second derivation we can add the rules S → A, A → xAy,A → B@, B → xB and B → x. From the third derivation we can add the rules A → @C,C → Cy and C → y.As this covers all the derivation steps in all three derivations above, we get the rules below.S → aSb | cSd | A | A→ xAy | B@ | @CB → xB | xC → Cy | y(b) Assuming that these are all the rules in G, give L(G) in set notation.Answer: L(G) = {wxi@yj(bd(w))Rorw(bd(w))R | i 6= j, i, j ≥ 0, w ∈ {a, c}?} where bd(w)is w with all a’s replaced by b’s and all c’c replaced by d’s, and wR is the reverse of w.This may seem a little complicated but consider a string like aabax@yycdcc. If we replacedall d’s in the grammar with c’s and b’s with a’s, then the language would be {wxi@yjwR|i 6=j, i, j ≥ 0, w1 ∈ {a, c}?}. So all we need to do to get the language of the original grammar isreplace the a’s and c’s in wR with b’s and d’s respectively.Another point to note is that this language is not the same as the one below.{w1xi@yjw2 | i 6= j, i, j ≥ 0, w1 ∈ {a, c}?, w2 ∈ {b, d}?, |w1| = |w2|}Note that this latter language contains strings such as aabxx@yddd, which cannot be derivedby the grammar.where na(w) is the number of a’s in w, and similarly for b, c and d.(c) Is there a regular grammar for L(G)? Explain your answer.Answer: There is no regular grammar for L(G). This language is context-free but notregular because there is a need to count the number of x’s and y’s to make sure that theyare different, as well as counting the number of a’s or c’s and making sure there is an equalnumber of b’s or d’s.(d) Construct a context-free grammar for the language below.L = {xi w1@w2 yj | i 6= 2j, i, j ≥ 0, |w1| = |w2|, w1 ∈ {a, c}?, w2 ∈ {b, d}?}Answer: It is best to split this up into two cases and then combine the two grammars. Solet L = L1 ∪ L2 whereL1 = {xi w1@w2 yj | i < 2j, i, j ≥ 0, |w1| = |w2|, w1 ∈ {a, c}?, w2 ∈ {b, d}?}and L2 = {xi w1@w2 yj | i > 2j, i, j ≥ 0, |w1| = |w2|, w1 ∈ {a, c}?, w2 ∈ {b, d}?}For a constraint like i < 2j it can be helpful to use a table like the one below.i j 2j1 21 22 42 43 63 6So for L1 we get G1 below.S → xxSy | XAA→ Ay | ByX → x | B → aBb | aBd | cBb | cBd | @For L2 with the constraint i > 2j the corresponding table is below.i j 2j0 01 22 43 6This leads us to the grammar G2 below.S → xxSy | CC → xC | xDD → aDb| | aDd | cDb | cDd | @We can then combine these together for a grammar G for L = L1 ∪ L2.S → T | UT → xxTy | XAA→ Ay | ByX → x | B → aBb| | aBd | cBb | cBd | @ U → xxUy | CC → Cy | DyD → aDb | aDd | cDb | cDd | @There are ways this could be simplified, but that is not required. Constructing the grammarthis way gives confidence in its correctness, which is less obvious otherwise.2Drogo the Dreary, a distant relative of Thorin Oakenshield, has written the following discussionof intractability. There are 5 incorrect statements in the paragraph below. Identify all 5 incorrectstatements and justify each of your answers.“There are a number of problems which can be solved in principle, but in practice can be verydifficult to solve. These problems are often referred to as NP-complete problems, and includethe Travelling Salesperson problem, 3-SAT, factorisation and vertex cover. These problems arecertainly intractable, i.e. all algorithms for these problems have exponential running times. Thismeans that they can be solved for small instances, but the rate of growth of their complexity is sofast that they cannot be solved in practice for any reasonable size. For example, the best knownalgorithm for the Travelling Salesperson problem can take up to 2n10 +7n2 operations for a graphof size n. This means it is in the class O(n10) and is thus intractable. Fortunately it is possible touse approximation and heuristic algorithms to find some kind of solutions to these problems, eitherby removing the guarantee that an optimal solution will be found, or by removing the constraintthat the running time will be polynomial or less (or removing both). There are also some similarproblems, such as the Hamiltonian circuit problem, which are known to be simpler to solve thanthe Travelling Salesperson problem and are tractable. The name NP-complete problems comesfrom the property that such problems have run in at most polynomial-time on a nondeterministicTuring machine.”Answer:(a) Factorisation is probably intractable, but it is not known to be NP-complete. So it is incorrectto list it as an NP-complete problem.(b) NP-complete problems are almost certainly intractable, but it is incorrect to say that theseare certainly intractable.(c) The best known algorithm for the Travelling Salesperson problem is exponential, and so thestatement of the running time here is certainly incorrect.(d) Algorithms with a running time of O(n10) are in the polynomial class, and hence are con-sidered tractable.(e) The Hamiltonian Circuit problem is NP-complete, as is the Travelling Salesperson problem.So these are either both intractable or both tractable, i.e. in the same complexity class.The generalised Platypus game with Gandalf the White is played as follows (we will abbreviatethe name of this to GPGGW). There are three machines, with two being the usual platypusmachines (as in the generalised Platypus game from Assignment 2), with the third machine beingGandalf the White (which we will abbreviate to GW ), which has the transition table as below.For simplicity we assume all three machines have the same alphabet . The tape is infinite inboth directions, and is initially blank.q0 blank blank R q1q0 X X R q1q1 blank blank L q0q1 X X L q0where X denotes any non-blank symbol in .(a) Show that the halting problem for the GPGGW is undecidable. You may use any reductionyou like. Note that you may assume that the generalised Platypus problem from Assignmentis undecidable if you would find that helpful.3Answer: The simplest proof of this will be to reduce the generalised Platypus problemfrom Assignment 2 (which you can assume is undecidable) to this problem. The key obser-vation is that the Gandalf the White machine never changes any cell on the tape, and neverterminates. This means that the generalised Platypus game with Gandalf the White haltsiff the generalised Platypus game (from Assignment 2) halts. In terms of machines, considerthe diagram below. Note that the machine the GPGGW only needs the machines M1 andM2 as input.It is also possible to use a reduction from the blank tape problem to the GPGGW problemas follows. Let M be the machine we want to analyse for the blank tape problem. ThenM will halt on the blank tape iff the generalised Platypus problem with Gandalf the Whitehalts for M and GW .In terms of machines, consider the diagram below.(b) Suppose the GPGGW is played on a Turing machine with a finite tape (making the haltingproblem decidable), and also that there is a decidable problem A for which there is a reductionfrom A to the GPGGW. This information could be used as an argument that the GPGGWis NP-complete, provided that some further information is known. What further informationis needed? Explain your answer.4Answer: To show that a problem is NP-complete, we need to show that the problem isin NP, and that the problem is NP-hard, i.e. that there is a polynomial-time reduction to itfrom every other problem in NP. The simplest way to show the latter property is to find apolynomial-time reduction from a known NP-complete problem to it.So given the information above, we also need to know the following.i. That GPGGW is in NP.ii. That the problem A is NP-complete.iii. That the reduction from A to the GPGGW is polynomial-time.(c) Freddo the optimistic Frog likes playing Platypus tournaments. He particularly likes the 3-player version, for which a tournament of n machines will require n(n+1)(n+2)/6 matches.He ran a tournament for 100 machines which took 42.42 seconds on the family desktopcomputer. Encouraged with his success, he attempts to run a tournament with 10,000machines, but when it was discovered the computer took well over a day without comingclose to finishing, he was given a strict limit of 8 hours for all such tournament play (so thattournaments could be run at night when all the other frogs were asleep). What is the largesttournament size that Freddo can play within this limit? Show your working. We will callthis number n1.Answer: A tournament of 100 machines will require 100×101×102/6 = 171, 100 matches.Doing this in 42.42 seconds means that this takes 0.000247059 seconds per match. An 8-hourlimit gives Freddo 8 × 60 × 60 = 28, 800 seconds, and hence 8 × 60 × 60/(0.000247059) =116, 571, 345 matches. When n = 886, the numebr of matches is 116, 310, 536, and forn = 887 it is 116,704,364. So n1 = 886, i.e. Freddo can play a tournament of up to 886machines.(d) Having despaired of realising his dream of a complete 3-player tournament, Freddo hearsof a similar tournament game, known as Krazy Koalas. His friend Choco tells him that hecan also run a 100-machine tournament in 42.42 seconds, but the Koala tournament “only”requires n6/(1000000) matches. Given Freddo’s time limit of 8 hours, what is the largestKoala tournament he can run? Show your working. We will call this number n2.Answer: From the previous answer we know that Freddo can run up to 116, 571, 345matches. When n = 221, we have n6/(1000000) = (221)6/(1000000) = 116, 507, 435, andwhen n = 222, it is 119, 706, 531. So n2 = 221, i.e. Freddo can play a tournament of up tomachines.(e) Freddo, being an optimist, decides he wants to investigate the two types of tournament alittle further. Given he knows it takes just under 8 hours to run a Platypus tournament withn1 machines and a Koala tournament of n2 machines, how long will it take to run a Platypustournament with n2 machines? And how long will it take to run a Koala tournament withn1 machines? Show your working in each case.Answer: A Platypus tournament with n2 = 221 machines will take 1,823,471 matches,which will take 450.5 seconds, i.e. 7.5 minutes. A Koala tournament with n1 = 886 machineswill take 483,729,230,338 matches which will take 119, 509, 574.55 seconds, i.e. 3.78 years.(f) Freddo’s activities attract the attention of a spambot (secretly installed on the family desk-top), and gets an unsolicited offer from Hammy Spam Solutions to provide a host serverfor running his tournaments, at a cost of $(1.01)n for a Platypus tournament of n machines,where n could be as high as 10,000. After a small amount of thought, Freddo deletes the offer5and tells all his family and friends to avoid Hammy Spam Solutions at all times. Explainwhy Freddo did this, with particular reference to the cost for a tournaments involving 100,1,000 and 10,000 machines.Answer: The cost is exponential, and sooner or later will become far too expensive. Freddoknows he can run a Platypus tournament of 886 machines at no cost (apart from 8 hours onthe familiy desktop). Consider the table below.Machines Cost ($s)2.701,000 20,959.162,000 439286205.053,000 9207067941189.814,000 192972369947324000.005,000 4044537935523770000000.006,000 84770100073685200000000000.007,000 1776709720877430000000000000000.008,000 37238335563086900000000000000000000.009,000 780484070759879000000000000000000000000.0010,000 163,58,287,111,890,900,000,000,000,000,000,000,000,000,000.00Enough said!(a) Construct a Turing machine M1 which recognises your student number. This machine shouldaccept only your student number; it should reject any string of length 6 or less, and anystring of length 8 or more. The only string of length 7 which it should accept is your studentnumber.Answer: We will assume your student number is 7654321. A Turing machine whichrecognises this is below. There are others of course, but note that this machine rejects anystring of length 6 or less, as well as rejecting any string of lenth 8 or more.(b) Which of the following machines could also be used to recognise your student number, asabove? Briefly justify each of your answers. A non-deterministic PDA A deterministic PDA A non-deterministic finite state automaton (NFA) A deterministic finite state automaton (DFA) A linear-bounded automatonAnswer: All of these can be used to recognise your student number. There is no memoryrequired, and it is simple to write a DFA for it. This means that all other types of automatacan be used as well.6(c) Consider the following machine M2, where q2 is the first state of your machine M1 above (sothe states q0 and q1 below are added to your M1, with machine constructed this way startingin q0).Explain why M2 on input xxxxxxx will always eventually terminate with success, no matterwhat your student number is.Answer: This machine nondeterministically replaces every x on the input tape with oneof the digits 0-9. Given the input of xxxxxx to the machine, this has the effect of guessinga 7-digit number, no matter what that number is.(d) Given an input of xn (i.e. n consecutive x’s), calculate the maximum time it will take M2to terminate, assuming that it can process 1 transition from the above machine in 3× 10?5seconds. Show your working and explain your reasoning.Show your answers for n = 7, 10, 15 and 20 in the table below. Use the most appropriateunits of time in each case.n Transitions TimeAnswer: As the deterministic execution of M2 may take up to n× 10n transitions to guessthe correct n-digit number, the maximum time for it to terminate will be n×10n×3×10?5 =3n× 10n?5 seconds. Note that each number takes n transitions.n Transitions Time7 70,000,000 2100s = 35 minutes10 1011 34.7 days15 1.5× 1016 14,259 years20 2× 1021 1,901,285,269 years ...

October 26, 2021 · 13 min · jiezi

关于算法:PYTHON贝叶斯推断计算用BETA先验分布推断概率和可视化案例

原文链接:http://tecdat.cn/?p=24084 在这篇文章中,我将扩大从数据推断概率的示例,思考 0 和 1之间的所有(间断)值,而不是思考一组离散的候选概率。这意味着咱们的先验(和后验)当初是一个 probability density function (pdf) 而不是 probability mass function (pmf)。 我思考了从数据序列推断 p0,即零的概率: _我_应用 p0的不同先验来_解决雷同的问题,该_先验容许 0 和 1 之间的间断值而不是一组离散的候选值。 概率咱们推理问题的终点是 _似然_ ——察看到的数据序列的概率,写成就像我晓得 p0 的值一样:   为了分明起见,咱们能够插入 p0=0.6,并找到给定未知概率值的指定数据序列的概率: 可能性的更个别模式,不是特定于所思考的数据序列,是 其中 n0 是零的数量,n1 是思考的任何数据序列 D 中的 1 的数量。 先验 - Beta 散布咱们应用贝塔散布来示意咱们的先验假如/信息。其数学模式是 其中 0 和 1 是咱们必须设置的超参数,反映咱们对于 p0 值的假如/信息。然而,只需将p0 视为咱们想要推断的参数——疏忽参数是概率。 请留神 后验 pdf 也将是 Beta Distribution,因而值得致力适应 pdf。 先验均值—— 大多数人想要一个数字或点估计来示意推理后果或先验中蕴含的信息。然而,在贝叶斯推理方法中,先验和后验都是 pdf 或 pmf。取得点估计的一种办法是取 相干参数绝对于先验或后验的 _平均值_。例如,对于 Beta 先验咱们失去: pdf 被归一化—— 这意味着如果咱们将 p0 从 0 积分到 1,咱们会失去一个: 因为以下关系: ...

October 25, 2021 · 2 min · jiezi

关于算法:算法通关之路邀请你来试读

新书出版曾经有一段时间了,也陆续收到了一些读者的反馈。明天咱就答复一些读者常见的问题以及《算法通关之路》一些内容剧透。 其实出版后曾经有不少读者看完了并且给了十分优质的读后感。上面我筛选几个章节的优质留言给大家。 读者留言第 6 章二分法,尽管二分法是一个比拟经典的算法,但对于大部分人始终是个头痛的问题。我每次刷 LeetCode 的时候,经常看不出来要应用二分法,或者晓得要用二分法,但花了很长的工夫在调试二分法的边界问题。通过学习此章很大水平上解决了我的懊恼,让我对二分法有了全方面的理解。它从二分法的经典问题开始讲起,再到前面的二分法的变种问题。其中具体介绍了什么时候用二分法,以及编写二分法的过程中所须要留神的边界问题。如果你也对二分法感到懊恼,非常举荐你浏览它,置信能够从这一章节学习到二分法的精华。第 7 章位运算,与很多经典算法相比位运算的算法普适性并不高,很多程序员对此并不相熟,这一章节由一位音视频架构师主笔,音视频的解决里,充斥着大量对二进制数据的解决。听他的说法,每次看到位运算的问题,都有亲切的感觉,让人忍不住想看一看他的见解。人们习惯了应用十进制的计算规定,但如果可能有二进制的思维,可能将数据二进制话,而后使用位运算进行解决,肯定能关上新的思路。十分喜爱第 8 章设计这一章节,让我更深刻的理解了高级数据结构的设计。从我入行开始,在经验的面试当中,算法(algos)和零碎设计(system design) 根本是必考的两个方向,尤其是在面北美、欧洲的公司的时候。而且这两年发现,国内的巨头也开始应用算法题和零碎设计题来作为面试的内容。对于要做“卷中王者”的咱们来讲,这是必须要把握的常识。这一章由浅入深地解说了常见的几种高级数据结构。集体尤其喜爱对于 LRU、LFU 和 跳表的解说,一步步让你去理解设计的原因和取舍。其中的每个知识点,既能够出在算法的面试题外面,也能够作为 system design 的根底考点。另外值得一说的是,这一章节的工夫复杂度的推理十分周密,并且在延展局部给出了相干畛域的论文。总而言之,很值得一看。双指针和滑动窗口在 LeetCode 中是两个 tag,但实质上能够将滑动窗口看做双指针的非凡利用。实质上,能够将双指针看做对数组、链表、字符串的两个索引,按照这个思路,甚至能够呈现多个索引的状况。而滑动窗口是利用两个索引,来实现两索引内的一系列操作。思考到窗口的大小是否固定、窗口的起始地位等,能够对这类问题进行很多优化。本书的这两节,也都给出了不同的解题思路。十分举荐钻研一下外面的题目。说说公认最难的动静布局题目,这本书中不仅有专门的章节带你循序渐进的学习,还通过游戏、博弈和股票系列专题带你坚固根底,举一反三。始终懵懵懂懂对于动静布局与其余几种算法思维的异同和关联,通过读完此书取得了不少答案。在刷 leetcode 当中,以 分治法 作为 tag 的题目并不多,并且总和 dp、dfs 等算法常识混起来,减少了解难度。十分喜爱这本书对于分治的解说,尤其是结尾总结了在口试、面试中可能面临的大部分分治类型题目,替我省了很多的精力。比方对于“合并 k 个排序列表”的题目,一步步从暴力法到最优解法,学习坡度变得平缓,而不是难度的陡增,十分举荐一观。贪婪法是一个最让我摸不着头脑的算法,每道题的题解都相差较大,很难找到一个共性的货色。第十五章解说了很多常见的贪婪策略,例如问题拆解,限度条件等等,这些贪婪策略让我面对贪婪题目有了更加清晰的思路,以及更多的抉择方向。此外,章节开端还有对解题技巧的总结,这些技巧比拟精炼,启发了我当前如何进步贪婪题目的解题能力,十分贴心,举荐大家好好浏览这一章节。相比于其它算法,回溯法的算法思维比拟固定,但怎么了解回溯法,疾速利用回溯法是一个较大的难点。第十六章开篇就具体介绍了回溯法的解题模板,并在一道经典的组合问题上利用,让我对回溯法有了很直观的了解。同时,后文还解说了不同背景下回溯法的利用题目,在进步利用模板能力的同时,学习到各种场景下的回溯技巧,置信可能在当前更加灵便地利用回溯模板,举荐大家浏览。第十八章是我比拟喜爱的一个章节,它总结了常见的解题模板,帮忙我疾速地学习各种套路,加深解题模板的了解。这些解题模板能够作为温习的资料,在面试或者口试前从新理顺套路题目的思路。同时,解题模板来自于后面章节的内容,集体认为能够遮住代码,尝试依据套路背景本人编写代码,以此测验后面内容是否把握。非常感谢大家的认可,也心愿大家拿到本人称心的 offer! 最初来答复几个读者感兴趣的问题。 1. 须要依照程序看么?齐全不须要。实际上,我也十分倡议大家跳着看。优先看本人正在学习的内容。 比方你正在学习动静布局,能够间接看动静布局章节,股票章节以及游戏章节。比方你对复杂度剖析不太懂就能够先看第一章。 我做了一个”脑图“给大家疾速预览书的次要内容。如果大家切实不晓得浏览程序,举荐用这个脑图中的程序从上到下看。 2. 我曾经看了你的 Github 了,还须要这本书么?不论你是看了我的 Github(地址:https://github.com/azl3979858...),还是加入了我的 《91 天学算法》流动。我都强烈建议你购买一本。 起因有三: 尽管知识点还是那么多,简直没有新增知识点。然而雷同的主题,书的讲述形式和格调齐全不同。书内容更加谨严,搭配 Github 和《91 天学算法》讲义进行学习效果更好。比方书中二分章节中《153. 寻找旋转排序数组中的最小值》,这道题是一个很简略的二分。然而在证实复杂度的时候就应用了两种办法来证实。 这种谨严的态度贯通整本书。通常来说,简单的工夫复杂度我也会给出剖析,而不是间接贴出一个答案给大家。尽管不肯定会像这个二分一样给出多种证实形式,然而也力求残缺和精确。 简略来说,这本书在很大水平上都是和 Github 以及我的其余算法材料的补充,具体内容须要大家能够买到书后本人翻翻来领会啦。 很多题目因为我在书中做了解说,因而就没有公开到 Github 等材料。因而如果你想看这些题目的题解就要通过书来看。书的代码比拟全。很多同学反馈想减少 xx 语言,然而的确没有太多精力减少语言。然而我给这本书所有的题目都减少了三种支流语言的代码,包含 Python,CPP 和 Java,另外局部题目也提供了 JS 版本。最初强烈建议大家搭配《算法通关之路》来学习,尤其是那些加入《91 天学算法》的同学。 哦,对了!《91 天学算法》每个月都会在保持每天打卡的人中抽取 3 人收费获取咱们的《算法通关之路》! ...

October 25, 2021 · 1 min · jiezi

关于算法:字符串匹配简单算法-bm-kmp-哈希

问题形容字符串匹配,是开发工作中最常见的问题之一。它要求从一个较长的字符串中查找一个较短的字符串的地位。例如从字符串 \( T=bacbababaabcbab \) 中查找字符串\( P=ababaca \) 的地位。 \( T \) 称为*主串*, 字符串 \( P \) 称为*模式串*。 这个问题历史悠久而且经常出现,因而有很多解决这个问题的算法。 原文地址 暴力求解通常最容易想到的是奢侈匹配算法,也叫暴力求解。简略地说,就是对 \( T \) 中所有可能位置逐个与 \( P \) 匹配。 例如 \( T=badcab \) , \( P=dca \) : badcabdca -- 比拟 dca 与 bad, 不匹配 dca -- 比拟 dca 与 adc, 不匹配 dca -- 比拟 dca 与 dca,匹配,返回以后地位 2匹配代码如下: int search(const string &T, const string&P) { if (P.empty()) { // 模式串为空,匹配任意字符串 return 0; } if (P.size() > T.size()) { // 模式串比主串还大,必定不匹配 return -1; // 不匹配返回 -1 } for (size_t i = 0; i < T.size(); ++i) { for (size_t j = 0; j < P.size(); ++j) { if (T[i + j] != P[j]) { break; } if (j == P.size() - 1) { return i; } } } return -1; // -1 示意没有匹配}设 \( n=T.size() \) , \( m=P.size() \) , 显然这个算法的复杂度是 \( O(nm) \) 。 ...

October 25, 2021 · 5 min · jiezi

关于算法:上岸算法LeetCode-Weekly-Contest-264解题报告

【 NO.1 句子中的无效单词数】 解题思路签到题。 代码展现 class Solution { public int countValidWords(String sentence) { String[] words = sentence.split(" "); int count = 0; for (var word : words) { char[] chars = word.trim().toCharArray(); boolean invalid = false; int index = -1; for (int i = 0; i < chars.length && !invalid; i++) { char c = chars[i]; if ('0' <= c && c <= '9') { invalid = true; } else if (c == '-') { if (index == -1) { index = i; } else { invalid = true; } } else if (isNotAlpha(c) && i != chars.length - 1) { invalid = true; } } if (invalid || index == 0 || index == chars.length - 1) { continue; } if (index > 0 && (isNotAlpha(chars[index - 1]) || isNotAlpha(chars[index + 1]))) { continue; } count++; } return count;} ...

October 25, 2021 · 3 min · jiezi

关于算法:拓端tecdat使用R语言对进行地理空间数据可视化

原文链接:http://tecdat.cn/?p=12299 最近咱们始终在摸索空间数据。事实证明,有一些很棒的R包可用于可视化此类数据。 以下是我汇总的一组图表。 每次shooting的地位在上面的地图上用红色圆圈标记。圆圈的大小取决于死亡人数。 在绝大多数状况下,shooter是有精神病史的白人男性,他们非法取得了武器。 较大的圆圈示意较高的死亡率。  plot(US,xlim=c(-125,-65),ylim=c(39,39), asp=1.31803)title(main="Mass Shootings 1982-2013") points(d$longitude,d$latitude,col="red",cex=d$Fatalities*.25) text(-69.31142,37.21232,"Newtown")text(-72.41394,30.22957,"Virginia Tech")text(-111.04308,38.55200,"San Ysidro \\n McDonald's Massacre")text(-89.72780,25.9,"Luby's Massacre") #应用 locator() -- 将圆增加到标签points(c(-77.67630,-72.99422),c(36.08547,31.16065),type='l')points(c(-71.71729, -69.05702),c(39.79927,37.94237),type='l')points(c(-96.51104, -92.68024),c(29.62669,26.23582),type='l')points(c(-115.8778, -111.4086),c(33.98637, 36.73135),type='l')R对空间数据具备灵活性。它能够放大范畴并显示寰球数据。去年,马航曾多次成为新闻焦点,因而这是一个十分热门的例子。咱们能够应用路线的暗影来显示频率。返回热门目的地的路线是亮堂的蓝色暗影。 我还绘制了法航和美国航空的路线。 attach(gs)for(i in 1:length(S_Long)){  inter<- gcIntermediate(cbind(gs\[i,\]$S\_Long, gs\[i,\]$S\_Lat),  cbind(gs\[i,\]$D\_Long, gs\[i,\]$D\_Lat), n=100)    index<-round( (Dest\_Count/max(Dest\_Count))*length(colors))    lines(inter, col=colors\[index\], lwd=.2)}title(main="American Airline Routes",col.main="Blue")Ggmap容许R间接从Google获取地图并放大特定的城市。以下是波士顿的地图,显示了2014年的立功地点。红色圆点示意事件,蓝色圆点示意drug立功。较深的红色区域示意该地位有更多事件。 蓝色标记示意drug,红色点示意shooting事件。 如果咱们放大波士顿市中心,将会看到更少的shooting事件。依然有很多drug圆圈,但它们次要集中在地区:唐人街,波士顿。 bos\_plot+geom\_point(data=bos\_2,aes(x=bos\_2$Lat,y=bos_2$Long),  col='red',alpha=.5, size=5)+geom\_point(data=bos\_3,aes(x=bos\_3$Lat,y=bos\_3$Long),  col='blue',alpha=.5, size=2) 最受欢迎的见解 1.R语言动态图可视化:如何、创立具备精美动画的图 2.TABLEAU的骑行路线天文数据可视化 3.用数据通知你出租车资源配置是否正当 4.R语言GGMAP空间可视化机动车交通事故地图 5.用R语言制作交互式图表和地图 6.基于出租车GPS轨迹数据的钻研:出租车行程的数据分析 7.R语言动静可视化:制作历史寰球平均温度的累积动静折线图动画gif视频图 8.把握出租车的数据脉搏 9.共享单车大数据报告

October 22, 2021 · 1 min · jiezi

关于算法:R语言非线性混合效应-NLME模型固定效应随机效应对抗哮喘药物茶碱动力学研究

原文链接:http://tecdat.cn/?p=24074简介茶碱数据茶碱数据文件报告来自抗哮喘药物茶碱动力学钻研的数据。给 12 名受试者口服茶碱,而后在接下来的 25 小时外在 11 个工夫点测量血清浓度。 head(thdat) 此处,工夫是从抽取样品时开始给药的工夫(h),浓度是测得的茶碱浓度(mg/L),体重是受试者的体重(kg)。 12 名受试者在工夫 0 时承受了 320 mg 茶碱。 让咱们绘制数据,即浓度与工夫的关系: plot(data=theo.data2) +eo_ine(oaes(group=id)) 数据的个体差异咱们还能够在 12 个独自的图上绘制 12 个独自的浓度分布图, pl + geom\_line() + facet\_wrap(~id) 这12集体的模式是类似的:浓度首先在排汇阶段减少,而后在打消阶段缩小。然而,咱们分明地看到这些曲线之间的一些差别,这不仅仅是因为残差造成的。咱们看到病人排汇和打消药物的速度或多或少。 一方面,每个独自的特色将通过_非线性_ 药代动力学 (PK) 模型正确形容 。 另一方面,人口办法和混合效应模型的应用将使咱们可能思考这种 _个体间的变异性_。 将非线性模型拟合到数据将非线性模型拟合到单个主题让咱们思考本钻研的第一个主题(id=1)  the.dat.dta$id==1 ,c("tme)\]plot(data=teo1 咱们可能想为这个数据拟合一个 PK 模型 其中 (yj,1≤j≤n) 是该受试者的 nn PK 测量值,f 是 PK 模型,是该受试者的 PK 参数向量, (ej,1≤ j≤n)是残差。 对该数据写入具备一阶排汇和线性打消的单室模型   其中 =(ka,V,ke) 是模型的 PK 参数,D 是给予患者的药物量(此处,D=320mg)。 让咱们计算定义为  的最小二乘预计 咱们首先须要实现PK模型: pk.od <- function(pi, t){  D  <- 320  ka   V    ke   f  <- D\*a/V/(a-k)\*(exp(-e\*t)-exp(-k\*t))而后咱们能够应用该 nls 函数将此(非线性)模型拟合到数据 nls(neatin ~p.me1(psi, time))coef(km1) 并绘制预测浓度 f(t,^) e. <- dafme(tm=sq(0,40,=.2))w.pd1 <- pedct(pk, newaa=wdf)line(da=new., aes(x=tie,y=re1)) 将独特的非线性模型拟合到几个患者上与其将这个 PK 模型拟合到单个患者,咱们可能心愿将雷同的模型拟合到所有患者: 其中(yij,1≤j≤ni)是受试者i的ni PK测量值。这里,是N个受试者共享的PK参数的向量。 ...

October 22, 2021 · 2 min · jiezi

关于算法:陪女朋友逛街引起的算法问题

女朋友去北京路逛街的时候看到了很多好吃的,特地想吃,然而咱豪气,女朋友想吃啥就买啥 “背包问题”遇到了一个问题,女朋友的胃口无限,咱该如何解决呢 五大算法1. 分治法我:这么多美食,咱能吃的也不多,不过能够分成3大类:主食、小吃、饮料 女朋友:主食的话,有猪脚卤粉、麻辣烫、凉拌... 算了,咱们还是吃螺蛳粉吧~ 女朋友:小吃的话,有周黑鸭、串串、兔头... 算了,咱们还是吃臭豆腐吧~ 女朋友:饮料的话,有酸奶、西瓜汁、金桔柠檬... 还是喝菠萝啤吧~ 我提出了将想吃的分成了3大类,等于将 “ 吃什么 ” 这个大问题分成了 “ 怎么抉择主食、小吃、饮料 ” 3个小问题分治法(分而治之):待解决简单的问题可能简化为几个若干个小规模雷同的问题,而后逐渐划分,达到易于解决的水平。女朋友的3次答复都是反复思考怎么在同品种美食里抉择本人最喜爱的 递归:间接或者间接一直重复调用本身来达到解决问题的办法,要求原始问题能够分解成雷同问题的子问题2. 贪婪算法女朋友不批准我的上一个说法,就是想吃 我:真拿你没方法,据我对宝宝的理解,我给你按你最喜爱吃的给你排序:小龙虾 > 牛蛙 > 臭豆腐 > 炸串 > 蕨根粉 > 凤爪 ... 女朋友:那咱们先吃小龙虾~ (一个小时后) 女朋友:小龙虾吃得好饱啊,牛蛙和臭豆腐我曾经吃不下了,可是我还能吃炸串,冲冲冲~ (半小时后) 女朋友:好饱啊,其它都吃不下了,只能喝点货色了,有奶茶、水果茶... 那咱们买杯西瓜汁吧~ 女朋友在吃完最爱吃的货色后,再依据剩下的胃口抉择最喜爱的 贪婪算法:就问题而言,抉择当下最好的抉择,而不从整体最优思考,通过部分最优心愿导致全局最优3. 动静布局我:既然不晓得该吃啥,咱把问题简化一下,假设 “6成饿” = “4成饱” ,“7成饿” = “3成饱” ,如果当初你只有 0成饿,也就是十分饱,你会吃什么? 女朋友:0成饿 当然是什么都吃不下了我:如果只有 1成饿,你会吃什么? 女朋友:那我只能吃个甜筒 ~我:如果只有 2成饿,你会吃什么? 女朋友:尽管能吃的有很多,像 奶茶 / 柠檬茶 等等,然而我还是打算喝杯 酸奶 ~我:是不是也能够吃2个 甜筒 ~那如果只有 3成饿,你会吃什么? ...

October 22, 2021 · 1 min · jiezi

关于算法:算法leetode附思维导图-全部解法300题之8字符串转换整数-atoi

零 题目:算法(leetode,附思维导图 + 全副解法)300题之(8)字符串转换整数 (atoi)一 题目形容 二 解法总览(思维导图).png) 三 全副解法1 计划11)代码: // 计划1 var myAtoi = function(s) { const l = s.length, numStrArr = ['0', '1', '2', '3', '4', '5', '6', '7', '8', '9']; let index = 0, // 正、负 状况 sign = undefined, // 后果字符串 resStr = ''; // 1)一直去掉后面的 空格字符 while (index < l && s[index] === ' ') { index++; } // 2)去完后面的空格字符后,前面的第一个字符必须是 "+"、"-" 或 数值字符 // 不是的话间接返回 0 if (index < l) { if (s[index] === '-' || s[index] === '+' ) { sign = s[index]; resStr += sign; } else { if (numStrArr.includes(s[index])) { resStr += s[index]; } else { return 0; } } } // 3)+、- 号确定后,一直往后读取数值字符(若是遇到 非数值字符 就没必要往下读了) 并 一直存入resStr index += 1; while (index < l && numStrArr.includes(s[index])) { resStr += s[index]; index++; } let resValue = parseInt(resStr); // 边界1:"+-12" (外围:只有 +、- 字符等,此时 parseInt(resStr) 为 NaN,即Not A Number) resValue = Number.isNaN(resValue) ? 0 : resValue; // 边界2:范畴的上下界解决 resValue = resValue < Math.pow(-2, 31) ? Math.pow(-2, 31) : resValue; resValue = resValue > Math.pow(2, 31) - 1 ? Math.pow(2, 31) - 1 : resValue; // 4)返回最终的后果 return resValue;}2 计划21)代码: ...

October 21, 2021 · 3 min · jiezi

关于算法:R语言平滑算法LOESS局部加权回归三次样条变化点检测拟合电视节目白宫风云在线收视率

原文链接:http://tecdat.cn/?p=24067此示例基于电视节目的在线收视率。咱们将从抓取数据开始。 # 加载软件包。packages <- c("gplot2", "MASS", "reshpe", "splnes",     "XML")剖析的系列是亚伦·索尔金 (Aaron Sorkin) 的 _《_白宫风波_》_。 if (!fle.eiss(fie)) {    # 解析HTML内容。    html <- htmlPrse(lis?si=17ectn=a")    # 依据id抉择表格。    tml <- pahppl(html, //tal\[@d='Tle'\]"\[1\] ?    # 转换为数据集。    da <- reHTML(hml)    # 第一个数据行。    head(da )    # 保留本地正本。    write.csv(ata\[, -3\], fle)# 读取本地正本daa <- red.sv(fie)# 查看后果str(dat) Mean 是每集的均匀评分,所以咱们有一个参数, Count 是每集的投票数,所以咱们有一个样本大小。应用标准误差方程,咱们将计算每个评分的“误差幅度”。请留神,因为有几集收视率十分高,因而收视率散布不失常。 # 计算季daa$saon <- 1 + (daX - 1)%/%22# 非凡状况at$sasn\[which(dta$sesn > 7)\] <- c(7, NA)# 因子变量daa$saon <- fator(aa$sesn)咱们对数据采取的最初一步是增加季编号,以便当前可能在绘图上辨别它们。 除了两个特例(最初一季有 23 集,一个节目是电影特辑)外,_《_白宫风波_》_每一季 都有 22 集。咱们应用除以 22 的余数来计算季,修复非凡状况,并将变量合成为绘图目标。 # 计算季 asaon <- 1 + (aX - 1)%/%22#  非凡状况dtseson\[wich(dtsasn > 7)\] <- c(7, A)# 因子变量dtseson <- fctor(dasasn)最初的图应用 95% 和 99% 的置信区间来可视化不确定性。 qlot(dta =dat, x = X, y = mu, clr =sasn, gem = "pont") +   genge(es(yin = u - 1.96\*se, ymx = u + 1.96\*se), alpa = .5) +  golie(as(yin =mu - 2.58\*se, yax = mu + 2.58\*e), apa = .5) + 该图对于每个节令的均匀收视率会更有用,这些收视率很容易用该ddply() 函数检索 。还计算了最小和最大集数,以便可能绘制每个节令的程度段。因为咱们将之前的绘图保留为 ggplot2 对象,因而增加线条只须要对额定的图形元素进行编码并将其增加到保留的元素之上。 # 计算季平均值。men <- dply(daa,.(easn), summrs,       ma = mean),       xmi= in(X,       xmx = ma(X)# 将平均值增加到绘图中。g + go_eme(daa = eas,                 as( xmin, max,  = mean, en= man)) 变动点检测算法如果您的指标是找到系列中的忽然变动,请应用变动点检测算法。 # PELT算法计算变动点。p <- tmean(atamu, 'PELT')# 提取后果。xmin <- c(0, max\[-legh(xmax)\])# 绘图。gem_segnt(dat = eg) 平滑算法:LOESS(部分加权回归)和三次样条当初让咱们平滑这个系列。根本图都将应用雷同的数据,咱们将在其上叠加一条通过不同办法计算的趋势线。 # 绘图 plot(data           x = X,          y = mu,          alpa = I0.5),          gom = line")平滑数据的最简略办法是应用部分多项式,咱们将其利用于每个节令的分数,而后利用于它们的去趋势值。更简单的平滑办法应用 splines 。它仅用于最初一个图中。 # 每一季的LOESS平滑   LOESS(se = FALSE) +   goln(y = tmu,neyp= dhe"+as(colo = sason) # 对去趋势的数值进行LOESS平滑解决  smooth(se = FALSE) +   eoin(es =memu)), itype = ") + # 立方样条g +   smooth( "m", ns(x, 8) 三次样条提供的信息与咱们从变动点检测中理解到的状况简直雷同:该系列有三个期间,是因为观众收视率的一次降落。 # 三次样条和变动点gmoth(method =  ~ ns(x, 8)) 最受欢迎的见解 1.R语言多元Logistic逻辑回归 利用案例 2.面板平滑转移回归(PSTR)剖析案例实现剖析案例实现") 3.matlab中的偏最小二乘回归(PLSR)和主成分回归(PCR) 4.R语言泊松Poisson回归模型剖析案例 5.R语言混合效应逻辑回归Logistic模型剖析肺癌 6.r语言中对LASSO回归,Ridge岭回归和Elastic Net模型实现 7.R语言逻辑回归、Naive Bayes贝叶斯、决策树、随机森林算法预测心脏病 8.python用线性回归预测股票价格 9.R语言用逻辑回归、决策树和随机森林对信贷数据集进行分类预测

October 21, 2021 · 1 min · jiezi

关于算法:R语言中的时间序列分析模型ARIMAARCH-GARCH模型分析股票价格

原文链接:http://tecdat.cn/?p=18860原文出处:拓端数据部落公众号简介工夫序列剖析是统计学中的一个次要分支,次要侧重于剖析数据集以钻研数据的特色并提取有意义的统计信息来预测序列的将来值。时序剖析有两种办法,即频域和时域。前者次要基于傅立叶变换,而后者则钻研序列的自相干,并且应用Box-Jenkins和ARCH / GARCH办法进行序列的预测。 本文将提供应用时域办法对R环境中的金融工夫序列进行剖析和建模的过程。第一局部涵盖了安稳的工夫序列。第二局部为ARIMA和ARCH / GARCH建模提供了指南。接下来,它将钻研组合模型及其在建模和预测工夫序列方面的性能和有效性。最初,将对工夫序列分析方法进行总结。 工夫序列数据集的平稳性和差别: 1.平稳性:对工夫序列数据建模的第一步是将非安稳工夫序列转换为安稳工夫序列。这是很重要的,因为许多统计和计量经济学办法都基于此假如,并且只能利用于安稳工夫序列。非安稳工夫序列是不稳固且不可预测的,而安稳过程是均值回复的,即它围绕具备恒定方差的恒定均值稳定。此外,随机变量的平稳性和独立性密切相关,因为许多实用于独立随机变量的实践也实用于须要独立性的安稳工夫序列。这些办法大多数都假如随机变量是独立的(或不相干的)。噪声是独立的(或不相干的);变量和噪声彼此独立(或不相干)。那么什么是安稳工夫序列? 粗略地说,安稳工夫序列没有长期趋势,均值和方差不变。更具体地说,平稳性有两种定义:弱平稳性和严格平稳性。 a.平稳性弱:如果满足以下条件,则称工夫序列{Xt,t∈Z}(其中Z是整数集)是安稳的 b.严格安稳:如果(Xt1,Xt2,...,Xtk)的联结散布与(Xt1 + h,Xt2 + h)的联结散布雷同,则工夫序列{Xt. ……Xtk + h),t∈Z}被认为是严格安稳的。  通常在统计文献中,平稳性是指安稳工夫序列满足三个条件的弱平稳性:恒定均值,恒定方差和自协方差函数仅取决于(ts)(不取决于t或s)。另一方面,严格平稳性意味着工夫序列的概率分布不会随工夫变动。 例如,白噪声是安稳的,意味着随机变量是不相干的,不肯定是独立的。然而,严格的白噪声示意变量之间的独立性。另外,因为高斯分布的特色是前两个时刻,所以高斯白噪声是严格安稳的,因而,不相干也意味着随机变量的独立性。 在严格的白噪声中,噪声项{et}不能线性或非线性地预测。在个别的白噪声中,可能无奈线性预测,但可由稍后探讨的ARCH / GARCH模型非线性预测。有三点须要留神: •严格的平稳性并不意味着平稳性弱,因为它不须要无限的方差 •平稳性并不意味着严格的平稳性,因为严格的平稳性要求概率分布不会随工夫变动 •严格安稳序列的非线性函数也严格安稳,不适用于弱安稳 2.区别:为了将非安稳序列转换为安稳序列,能够应用差分办法,从原始序列中减去该序列滞后1期:例如: 在金融工夫序列中,通常会对序列进行转换,而后执行差分。这是因为金融工夫序列通常会经验指数增长,因而对数转换能够使工夫序列平滑(线性化),而差分将有助于稳固工夫序列的方差。以下是苹果股票价格的示例: •左上方的图表是苹果股票价格从2007年1月1日到2012年7月24日的原始工夫序列,显示出指数级增长。 •左下方的图表显示了苹果股票价格的差分。能够看出,该系列是价格相干的。换句话说,序列的方差随着原始序列的级别减少而减少,因而不是安稳的 •右上角显示Apple的log价格图。与原始序列相比,该序列更线性。 •右下方显示了苹果log价格的差分。该系列仿佛更具备均值回复性,并且方差是恒定的,并且不会随着原始系列级别的变动而显着变动。   要执行R中的差分,请执行以下步骤:  •读取R中的数据文件并将其存储在变量中 appl.close=appl$Adjclose #在原始文件中读取并存储收盘价•绘制原始股票价格 plot(ap.close,type='l')•与原始序列不同 diff.appl=diff(ap.close)•原始序列的差分序列图 plot(diff.appl,type='l')•获取原始序列的对数并绘制对数价格 log.appl=log(appl.close)•不同的log价格和图 difflog.appl=diff(log.appl)log价格的差分代表收益,与股票价格的百分比变动类似。 ARIMA模型:模型辨认:通过观察工夫序列的自相干建设并实现时域办法。因而,自相干和偏自相干是ARIMA模型的外围。BoxJenkins办法提供了一种依据序列的自相干和偏自相干图来辨认ARIMA模型的办法。ARIMA的参数由三局部组成:p(自回归参数),d(差分数)和q(挪动均匀参数)。 辨认ARIMA模型有以下三个规定: •如果滞后n后ACF(自相干图)被切断,则PACF(偏自相干图)隐没:ARIMA(0,d,n)确定MA(q) •如果ACF降落,则滞后n阶后PACF切断:ARIMA(n,d,0),辨认AR(p) •如果ACF和PACF生效:混合ARIMA模型,须要区别  留神,即便援用雷同的模型,ARIMA中的差别数也用不同的形式书写。例如,原始序列的ARIMA(1,1,0)能够写为差分序列的ARIMA(1,0,0)。同样,有必要查看滞后1阶自相干为负(通常小于-0.5)的过差分。差分过大会导致标准偏差减少。 以下是Apple工夫序列中的一个示例: •左上方以对数苹果股票价格的ACF示意,显示ACF迟缓降落(而不是降落)。该模型可能须要差分。 •左下角是Log Apple的PACF,示意滞后1处的有效值,而后PACF截止。因而,Log Apple股票价格的模型可能是ARIMA(1,0,0) •右上方显示对数Apple的差分的ACF,无显著滞后(不思考滞后0) •右下角是对数Apple差分的PACF,无显著滞后。因而,差分对数Apple序列的模型是白噪声,原始模型相似于随机游走模型ARIMA(0,1,0)   在拟合ARIMA模型中,简洁的思维很重要,在该模型中,模型应具备尽可能小的参数,但依然可能解释级数(p和q应该小于或等于2,或者参数总数应小于等于鉴于Box-Jenkins办法3)。参数越多,可引入模型的噪声越大,因而标准差也越大。 因而,当查看模型的AICc时,能够查看p和q为2或更小的模型。要在R中执行ACF和PACF,以下代码: •对数的ACF和PACF acf.appl=acf(log.appl)pacf.appl=pacf(log.appl,main='PACF Apple',lag.max=100•差分对数的ACF和PACF acf.appl=acf(difflog.appl,main='ACF Diffe pacf.appl=pacf(difflog.appl,main='PACF D除了Box-Jenkins办法外,AICc还提供了另一种检查和辨认模型的办法。AICc为赤池信息准则,能够通过以下公式计算: AICC = N log(SS / N)+ 2(p + q + 1) N /(N – p – q – 2),如果模型中没有常数项 ...

October 21, 2021 · 2 min · jiezi

关于算法:comp10002算法分析

School of Computing and Information Systemscomp10002 Foundations of AlgorithmsSemester 2, 2021Assignment 2Learning OutcomesIn this project, you will demonstrate your understanding of dynamic memory and linked data structures (Chapter10) and extend your program design, testing, and debugging skills. You will also learn about Artificial Intelligenceand tree search algorithms, and implement a simple algorithm for playing checkers.CheckersCheckers, or draughts, is a strategy board game played by two players. There are many variants of checkers.For a guide to checker’s families and rules, see https://www.fmjd.org/download...and_rules.pdf. Your task is to implement a program that reads, prints, and plays our variant of the game.(d) Legal capturesFigure 1: Example board configurations, moves, and captures.Setup. An 8x8 chessboard with 12 black and 12 white pieces initially positioned as shown in Figure 1a.Gameplay. Each player plays all pieces of the same color. Black open the game by making a move, then whitemake a move, and then players alternate their turns. In a single turn, the player either makes a move or capture.For example, the arrow in Figure 1a denotes an opening move of the black piece from cell G6 to cell F5.Moves. A piece may move to an empty cell diagonally forward (toward the opponent; north for black and southfor white) one square. The arrows in Figure 1b show all the legal moves of black and white pieces.Towers. When a piece reaches the furthest row (the top row for black and the bottom row for white), it becomesa tower (a pile of pieces). The only move of the white piece at cell D7 in Figure 1b promotes it to the tower. Atower may move to an empty cell diagonally, both forward and backward, one square. The arrows in Figure 1cshow all the legal moves of black and white towers.Captures. To capture a piece or a tower of the opponent, a piece or a tower of the player jumps over it and landsin a straight diagonal line on the other side. This landing cell must be empty. When a piece or tower is captured,it is removed from the board. Only one piece or tower may be captured in a single jump, and, in our variant ofthe game, only one jump is allowed in a single turn. Hence, if another capture is available after the first jump, itcannot be taken in this turn. Also, in our variant of the game, if a player can make a move or a capture, they maydecide which of the two to complete. A piece always jumps forward (toward the opponent), while a tower canjump forward and backward. The arrows in Figure 1d show all the legal captures for both players.Game end. A player wins the game if it is the opponent’s turn and they cannot take action, move or capture,either because no their pieces and towers are left on the board or because no legal move or capture is possible.Input DataYour program should read input from stdin and write output to stdout. The input should list actions, one perline, starting from the initial setup and a black move. The input of moves and captures can be followed by asingle command character, either ‘A’ or ‘P’. Action should be specified as a pair of the source cell and the targetcell, separated by the minus character ‘-’. For example, “G6-F5” specifies the move from cell G6 to cell F5.1The following file test1.txt uses eleven lines to specify ten actions, followed by the ‘A’ command.Stage 0 – Reading, Analyzing, and Printing Input Data (8/20 marks)The first version of your program should read input and print the initial setup and all legal actions. The first 42lines that your program should generate for the test1.txt input file are listed below in the two left columns.1 BOARD SIZE: 8x82 #BLACK PIECES: 123 #WHITE PIECES: 124 A B C D E F G HLines 1–21 report the board configuration and specify the initial setup from Figure 1a. We use ‘b’ and ‘w’characters to denote black and white pieces, respectively. Then, lines 22–42 print the first move specified in thefirst line of the input. The output of each action starts with the delimiter line of 37 ‘=’ characters; see line 22.The next two lines print information about the action taken and the cost of the board; see lines 23 and 24. Thecost of a board is computed as b + 3B − w − 3W, where b, w, B, and W are, respectively, the number of blackpieces, white pieces, black towers, and white towers on the board; that is, a tower costs three pieces. Then, yourprogram should print the board configuration that results from the action. The complete output your programshould generate in Stage 0 for the test1.txt input file is provided in the test1-out.txt output file.If an illegal action is encountered in the input, your program should select and print one of the following sixerror messages. Your program should terminate immediately after printing the error message.1 ERROR: Source cell is outside of the board.2 ERROR: Target cell is outside of the board.3 ERROR: Source cell is empty.4 ERROR: Target cell is not empty.5 ERROR: Source cell holds opponent’s piece/tower.6 ERROR: Illegal action.The conditions for the errors are self-explanatory and should be evaluated in the order the messages are listed.Only the first encountered error should be reported. For example, if line 2 of the test1.txt file is updated tostate “G2-A8”, line 43 of the corresponding output should report: “ERROR: Target cell is not empty.”Stage 1 – Compute and Print Next Action (16/20 marks)If the ‘A’ command follows the input actions (see line 11 in the test1.txt file), your program should computeand print the information about the next Action of the player with the turn. All of the Stage 0 output should beretained. To compute the next action, your program should implement the minimax decision rule for the treedepth of three. Figure 2 exemplifies the rule for the board configuration in Figure 3a and the turn of black.First, the tree of all reachable board configurations starting from the current configuration (level 0) and of therequested depth is constructed; if the same board is reachable multiple times in the same tree, the correspondingtree node must be replicated. For example, black can make two moves in Figure 3a: the tower at A6 can moveto B5 (Figure 3b) and the piece at C8 can move to D7 (Figure 3c); see level 1 in Figure 2. The tree in Figure 2explicitly shows nodes that refer to 15 out of all 30 board configurations in the minimax tree of depth three forthe black turn and the board from Figure 3a. The labels of the nodes refer to the corresponding boards shownin Figure 3. For instance, nodes with labels (f)–(h) at level 2 of the tree refer to the boards in Figures 3f to 3h,respectively, which are all the boards white can reach by making moves and captures in the board in Figure 3c.Figure 2: A minimax tree.Second, the cost of all leaf boards iscomputed; see the nodes highlighted witha gray background (level 3). For example,six board configurations at level 3 of thetree can be reached from the board in Figure3d. The boards in Figures 3i and 3jhave the cost of 3, while the four boardsreachable via all moves of the tower at cellB5 in board (d), not shown in the figure,have the cost of 2. Intuitively, a positivecost suggests that black win, a negativecost tells that white win, and the magnitude of the cost indicates the advantage of one player over the other.Third, for each possible action of the player, we check all possible actions of the opponent, and choose thenext action of the player to be the first action on the path from the root of the tree toward a leaf node for which theplayer maximizes their gain while the opponent (considered rational) aims to minimize the player’s gain; see thered path in Figure 2. Black take actions in the boards at level 2 of the tree. At this level, black aim to maximizethe gain by choosing an action toward a board of the highest cost. This is cost 3 for board (d) toward boards(i) and (j), 1 for (e) toward (k), 0 for (f) toward (m), 1 for (g) toward (n), and 1 for (h) toward (o); the arrowsfrom level 3 to level 2 encode the cost selections and node labels at level 2 encode propagated costs. White takeactions in the boards at level 1 of the tree. White aim to maximize their gain, which translates into minimizationof the gain by black. Thus, at every board at level 1, white choose an action toward a board at level 2 with thelowest cost propagated from level 3. This is cost 1 for board (b) toward (e), and 0 for (c) toward (f); again, seethe arrows from level 2 to level 1 and the costs as node labels at level 1. Finally, to maximize their gain, blackpick the next action in the game to be the one that leads to the board with the highest propagated cost at level 1.This is move “A6-B5” toward board (b) on the path to (k); assuming white are rational and play “B7-A8” next.To compute the next action for white, the order of max- and min-levels must be flipped. If several childrenof the root have the same propagated maximum/minimum cost, the action to the left-most such child must bechosen. To construct the children, both for black and white turns, the board is traversed in row-major orderFigure 3: Board configurations for possible evolutions of an example checkers endspiel.3and for each encountered piece or tower all possible actions are explored, starting from the north-east directionand proceeding clockwise. Children should be added from left to right in the order they are constructed. Eachcomputed action should be printed with the “*” marker. Lines 1–21 in the right column of the listing in theStage 0 description show the output for the example computed action. Black and white towers are denoted by ‘B’and ‘W’ characters, respectively. Boards in which black or white cannot take an action cost INT MIN and INT MAX,respectively, defined in the <limits.h> library. If the next action does not exist and, thus, cannot be computed,the player loses, and the corresponding message is printed on a new line (“BLACK WIN!” or “WHITE WIN!”).Stage 2 – Machines Game (20/20 marks)If the ‘P’ command follows the input actions, your program should Play ten next actions or all actions until theend of the game, whatever comes first. The game should continue from the board that results after processingthe Stage 0 input. If the game ends within the next ten turns (including the last turn when no action is possible),the winner should be reported. The computation of actions and winner reporting should follow the Stage 1 rules.Important...The outputs generated by your program should be exactly the same as the sample outputs for the correspondinginputs. Use malloc and dynamic data structures of your choice to implement the minimax rule for computingthe next action. Before your program terminates, all the malloc’ed memory must be free’d.Boring But Important...This project is worth 20% of your final mark, and is due at 6:00pm on Friday 15 October.Submissions that are made after the deadline will incur penalty marks at the rate of two marks per dayor part day late. Students seeking extensions for medical or other “outside my control” reasons should emailammoffat@unimelb.edu.au as soon as possible after those circumstances arise. If you attend a GP or otherhealth care service as a result of illness, be sure to obtain a letter from them that describes your illness and theirrecommendation for treatment. Suitable documentation should be attached to all extension requests.You need to submit your program for assessment via the LMS Assignment 2 page. Submission is notpossible through grok. There is a pre-submission test link also provided on the LMS page, so you can try yourprogram out in the test environment. It does not submit your program for marking either. Note that thispre-test service will likely overload and fail on the assignment due date, and if that does happen, it will not be abasis for extension requests. Plan to start early and to finish early!!Multiple submissions may be made; only the last submission that you make before the deadline will bemarked. If you make any late submission at all, your on-time submissions will be ignored, and if you have notbeen granted an extension, the late penalty will be applied. A rubric explaining the marking expectations islinked from the LMS, and you should study it carefully. Marks will be available on the LMS approximately twoweeks after submissions close, and feedback will be mailed to your student email account.Academic Honesty: You may discuss your work during your workshop, and with others in the class, but whatgets typed into your program must be individual work, not copied from anyone else. So, do not give hard copyor soft copy of your work to anyone else; do not have any “accidents” that allow others to access your work;and do not ask others to give you their programs “just so that I can take a look and get some ideas, I won’tcopy, honest”. The best way to help your friends in this regard is to say a very firm “no” if they ask to seeyour program, pointing out that your “no”, and their acceptance of that decision, are the only way to preserveyour friendship. See https://academicintegrity.uni... for more information. Note also thatsolicitation of solutions via posts to online forums, whether or not there is payment involved, is also AcademicMisconduct. In the past students have had their enrolment terminated for such behavior.The FAQ page contains a link to a program skeleton that includes an Authorship Declaration that you must“sign” and include at the top of your submitted program. Marks will be deducted (see the rubric linked fromthe FAQ page) if you do not include the declaration, or do not sign it, or do not comply with its expectations. Asophisticated program that undertakes deep structural analysis of C code identifying regions of similarity willbe run over all submissions. Students whose programs are identified as containing significant overlaps willhave substantial mark penalties applied, or be referred to the Student Center for possible disciplinary action.Nor should you post your code to any public location (github, codeshare.io, etc) while the assignment isactive or prior to the release of the assignment marks. ...

October 21, 2021 · 12 min · jiezi

关于算法:小码匠算法之旅-第一个算法

老码农:明天咱们学点新东东。 小码匠:啥新货色啊? 老码农:算法。 小码匠:算法是什么货色啊。 老码农:算法不是货色,百度百科上是这样形容的。 算法(Algorithm)是指解题计划的精确而残缺的形容,是一系列解决问题的清晰指令,算法代表着用零碎的办法形容解决问题的策略机制。 可能对肯定标准的输出,在无限工夫内取得所要求的输入。 如果一个算法有缺点,或不适宜于某个问题,执行这个算法将不会解决这个问题。 不同的算法可能用不同的工夫、空间或效率来实现同样的工作。 一个算法的优劣能够用空间复杂度与工夫复杂度来掂量。 小码匠:这么一大串,我还是个小孩儿,哪搞得懂这么多实践啊?看着我就头晕。 老码农:先别晕,你再认真看看。 小码匠:就是让我编程序,解决问题吧? 老码农:嗯,是滴。给你出个题目,先来个简略的,接招。 小码匠:快说。 老码农:编一个程序,实现上面性能。** 输出:一个数值型数据列表输入:求这个列表中数据的平均数。**小码匠:明确了。 小码匠捋起袖子,开干。 def mean(avg_list: list) -> int: num = len(avg_list) return sum(avg_list) / numif __name__ == "__main__": print(mean([10, 20, 30, 40, 50]))老码农:看来太简略了,这么麻利就编完了。先run起来,看看后果对不对。 小码匠手指滑动,用v字型的右手轻点右键。 老码农:后果正确,不错。不过,你这个代码有点问题吧? /coder-algorithm/venv/bin/python /coder-algorithm/algorithm/maths/mean.py30.0Process finished with exit code 0小码匠:快说,别墨迹,什么问题? 老码农:你看你第一行的定义 变量名起的不太适合:avg_list,avg是求平均数的意思,但他是返回后果啊。还有返回值,你定义成int了,码匠,求平均值是能够返回小数的,一个加入过屡次比赛的小孩犯这么,这么个谬误,我有点。。。。小码匠:(哼)我这就改。 def mean(input_list: list) -> float: num = len(input_list) return sum(input_list) / num)老码农:这个,感觉还是不太完满啊。作为匠人,要有谋求的啊,写得稍有些小啰嗦。 小码匠:你是说这行码? 小码匠轻敲键盘,飞快的改了过去。 def mean(input_list: list) -> float: return sum(input_list) / len(input_list)老码农:嗯,不错。做为一个资深的老码农,不光写代码,找错也是我的看家本领,我来测试下。 ...

October 21, 2021 · 1 min · jiezi

关于算法:STA304H5F人工智能

STA304H5F: Surveys, Sampling and Observational DataAssignment # 1Instructions Due Date: Thursday October 21, 20201 at 11:59 pm. Be sure to submit your work before it isdue. Late submissions will not be accepted. Assignments will be submitted through crowdmark, meaning you will need to upload PDF, PNG orJPEG versions of your assignment answers. Upload your solution to crowdmark, one question ata time. Attempt all questions. However, not all questions are marked. The questions to be marked are notannounced ahead of time. Solutions must be presented neatly, completely, and with logical flow. Do not skip steps in yoursolutions or fail to describe what you are doing. Solutions can be hand-written or typed.With regard to remote learning and online courses: Students are expected to adhere to the Code ofBehaviour on Academic Matters regardless of the course delivery method. By offering students theopportunity to learn remotely, it is expected that students will maintain the same academic honestyand integrity that they would in a classroom setting. Potential academic offences in a digital contextinclude: ...

October 21, 2021 · 4 min · jiezi

关于算法:R语言结合新冠疫情COVID19股票价格预测ARIMAKNN和神经网络时间序列分析

原文链接:http://tecdat.cn/?p=240571.概要本文的指标是应用各种预测模型预测Google的将来股价,而后剖析各种模型。Google股票数据集是应用R中的Quantmod软件包从Yahoo Finance取得的。 2.简介预测算法是一种试图依据过来和当初的数据预测将来值的过程。提取并筹备此历史数据点,来尝试预测数据集所选变量的将来值。在市场历史期间,始终有一种继续的趣味试图剖析其趋势,行为和随机反馈。一直关注在理论产生之前先理解产生了什么,这促使咱们持续进行这项钻研。咱们还将尝试并理解 COVID-19对股票价格的影响。 3.所需包library(quantmod) R的定量金融建模和交易框架library(forecast) 预测工夫序列和工夫序列模型library(tseries) 工夫序列剖析和计算金融。library(timeseries) 'S4'类和金融工夫序列的各种工具。library(readxl) readxl包使你可能轻松地将数据从Excel中取出并输出R中。library(kableExtra) 显示表格library(data.table) 大数据的疾速聚合library(DT) 以更好的形式显示数据library(tsfknn) 进行KNN回归预测4.数据筹备4.1导入数据咱们应用Quantmod软件包获取了Google股票价格2015年1月1日到2020年4月24日的数据,用于咱们的剖析。为了剖析COVID-19对Google股票价格的影响,咱们从quantmod数据包中获取了两组数据。 首先将其命名为data\_before\_covid,其中蕴含截至2020年2月28日的数据。第二个名为data\_after\_covid,其中蕴含截至2020年4月24日的数据。所有剖析和模型都将在两个数据集上进行,以剖析COVID-19的影响(如果有)。 getSymbols("GOG" fro= "2015-01-01", to = "2019-02-28")before_covid <-dafae(GOOG)getSymbols("GOG" , frm = "2015-01-01")after_covid <- as.tae(GOOG)4.2数据的图形示意par(mfrow = c(1,2))plot.ts(fore_c) 4.3数据集预览最终数据集能够在上面的交互式表格中找到。 table(before_covid)  4.4变量汇总变量 形容 Open 当日股票开盘价 High 当日股票最高价 Low 当日股价最低 Close 当日股票收盘价 Volumn 总交易量 Adjusted 调整后的股票价格,包含危险或策略 5. ARIMA模型咱们首先剖析两个数据集的ACF和PACF图。 par(mfrow = c(2,2))acft(bfoe_covid)pacf(bfre_covid) 而后,咱们进行 ADF(Dickey-Fuller) 测验和 KPSS(Kwiatkowski-Phillips-Schmidt-Shin) 测验,测验两个数据集收盘价的工夫序列数据的平稳性。 print(adf.test) print(adfes(sata\_after\_covid)) 通过以上ADF测验,咱们能够得出以下论断: 对于COVID-19之前的数据集,ADF测试给出的p值为 0.2093,该值大于0.05,因而阐明工夫序列数据 不是安稳的。对于COVID-19之后的数据集,ADF测试给出的p值为0.01974,该值 小于0.05,这阐明工夫序列数据是 安稳的。print(kpss.s(t\_before\_covid)) print(kpss.est(Dafter_covid)) 通过以上KPSS测试,咱们能够得出以下论断: 对于COVID-19之前的数据集,KPSS测试得出的p值为 0.01,该值小于0.05,因而阐明工夫序列数据 不是安稳的。对于COVID-19之后的数据集,KPSS测试给出的p值为 0.01,该值小于0.05,这阐明工夫序列数据 不是安稳的。因而,咱们能够从以上两个测试得出结论,工夫序列数据 不是安稳的。 而后,咱们应用 auto 函数来确定每个数据集的工夫序列模型。  auto.ar(befor_covid, lamd = "auto")  auto.arma(after_covid) 从auto函数中,咱们得出两个数据集的以下模型: 在COVID-19之前:ARIMA(2,1,0)在COVID-19之后:ARIMA(1,1,1)取得模型后,咱们将对每个拟合模型执行残差诊断。 par(mfrow = c(2,3))plot(before_covidresiduals)plot(mfter_covidresiduals) 从残差图中,咱们能够确认残差的平均值为0,并且方差也为常数。对于滞后> 0,ACF为0,而PACF也为0。 因而,咱们能够说残差体现得像白噪声,并得出结论:ARIMA(2,1,0)和ARIMA(1,1,1)模型很好地拟合了数据。或者,咱们也能够应用Box-Ljung测验在0.05的显着性程度上进行测验残差是合乎白噪声。 Box.test(moderesiduals) Box.tst(moeit\_fter\_covidreia, type = "Ljung-Box") 在此,两个模型的p值均大于0.05。因而,在显着性程度为0.05的状况下,咱们无奈回绝原假如,而得出的论断是残差遵循白噪声。这意味着该模型很好地拟合了数据。 一旦为每个数据集确定了模型,就能够预测将来几天的股票价格。 6. KNN回归工夫序列预测模型KNN模型可用于分类和回归问题。最受欢迎的利用是将其用于分类问题。当初,应用r软件包,能够在任何回归工作利用KNN。这项钻研的目标是阐明不同的预测工具,对其进行比拟并剖析预测的行为。在咱们的KNN钻研之后,咱们提出能够将其用于分类和回归问题。为了预测新数据点的值,模型应用“特色类似度”,依据新点与训练集上点的类似水平为值调配新点。 第一项工作是确定咱们的KNN模型中的k值。抉择k值的个别教训法令是取样本中数据点数的平方根。因而,对于COVID-19之前的数据集,咱们取k = 32;对于COVID-19之后的数据集,咱们取k = 36。 par(mfrow = c(2,1))knn\_before\_covid <- kn(bfrvdGO.Clse,  k = 32)knn\_after\_covid <- kn(ber_oiGOG.lose ,k = 36)plot(knn\_before\_covid )plot(knn\_after\_covid ) 而后,咱们针对预测工夫序列评估KNN模型。 before\_cvid <- ll\_ig(pdn\_befr\_vid)afer\_vd<- rog\_ogn(redkn\_afer\_vd) 7.前馈神经网络建模咱们将尝试实现的下一个模型是带有神经网络的预测模型。在此模型中,咱们应用单个暗藏层模式,其中只有一层输出节点将加权输出发送到接管节点的下一层。预测函数将单个暗藏层神经网络模型拟合到工夫序列。函数模型办法是将工夫序列的滞后值用作输出数据,以达到非线性自回归模型。 第一步是确定神经网络的暗藏层数。只管没有用于计算暗藏层数的特定办法,但工夫序列预测遵循的最常见办法是通过计算应用以下公式: 其中Ns:训练样本数Ni:输出神经元数No:输入神经元数a:1.5 ^ -10 #暗藏层的创立hn\_before\_covid <- length(before.Close)/(alpha*(lengthGOOG.Close + 61)hn\_after\_covid <- length(after\_covidClose)/(alpha*(lengthafter\_ovdClose+65))#拟合nnnn(before\_covid$GOOG.Close, size = hn\_beoe_cid, # 应用nnetar进行预测。 forecast(befe_cvid, h 61, I =UE)forecast(aftr_coid, h = 5, I = RE) plot(nn\_fcst\_afte_cvid) 而后,咱们应用以下参数剖析神经网络模型的性能: accuracy accuracy 8.所有模型的比拟当初,咱们应用参数诸如RMSE(均方根误差),MAE(均值绝对误差)和MAPE(均值相对百分比误差)对所有三个模型进行剖析 。 ...

October 20, 2021 · 1 min · jiezi

关于算法:An-Interactive-3D-Viewer

2021/10/13 An Interactive 3D Viewerhttps://canvas.ucdavis.edu/co... 1/4An Interactive 3D ViewerDue Oct 22 by 11:55pm Points 100 Submitting a text entry box Available after Oct 5 at 10amStart AssignmentOverviewIn this assignment, you will create a 3D viewer application, which will become the foundation of the following three programmingassignments.This homework will use Github Classroom.IMPORTANT: Click on this link (https://classroom.github.com/... (https://classroom.github.com/...) ) to join theassignment on Github and get access to your personal repository.RequirementsThe viewer reads the description of a 3D scene from several files that contain the definition (polygons and their vertices, color,transformation, etc.) of at least one of each of the following 3D geometric shapes:a cubea rectangular prisma pyramida triangular prisma compound shape (e.g. a chair or a table) made up of above primitive shapesThe image below shows what a scene may look like. An example of the screen descriptor file (.json) and an example object file (.obj), aswell as the parser code for both is provided.2021/10/13 An Interactive 3D Viewerhttps://canvas.ucdavis.edu/co... 2/4The viewer displays the scene from the translation found in the scene descriptor. From there, the user should be allowed to use theirmouse to manipulate the whole scene in the following ways:Turn the scene around (center of objects, y-axis) or upside down (center of objects, x-axis) by dragging the cursor from left to right, orup and down respectively. Move closer to or away from the sceneThe user should also be allowed to select a particular 3D object in the scene by ray-casting and manipulate only that object in thefollowing ways:Rotate the object (local y- and/or x-axis using a rotation matrix), enlarge or shrink the object (all axis, using a scale matrix), or move theobject (global x- and/or z-axis).All objects in the scene may be viewed as flat-shaded or wireframe. The code for wireframe shading will be provided. The user should beable to switch between perspective projection and orthographic projection. As with Assignment 1, window resizing and display refreshingshould be handled correctly.glMatrixIn this assignment you'll create a few matrix functions on your own, but will also have access to a library called glMatrix (find thedocumentation here (https://glmatrix.net/docs/) ). The starter already deals with imports, so you can use the functions of this library aswe explained in the lecture. This will really help you do some mundane vector / matrix calculations that are just very tedious to write onyour own. However, we want you to implement some of them to familiarize you with what's going on behind the scenes. Below is a list offunctions that you cannot use:2021/10/13 An Interactive 3D Viewerhttps://canvas.ucdavis.edu/co... 3/4Any function to directly create a / an...perspective projection matrixorthogonal projection matrixmvp / vp / mv matricesMind you're certainly allowed and encouraged to use basic matrix / vector functions to create the above constructs.Bonus PointsIf you didn't get the points you were expecting to get for the previous assignment, we decided to give students a chance to get a few pointsback with this assignment. To get bonus points, you'll have to implement an FPS (first person shooter) camera mode. I.e. movement asseen in first-person video games.RequirementsMove by using W, A, S & D for translating up, left, down & right for making it look as if the camera was moving in the sceneLook around by moving the cursor either horizontally or vertically to rotate the viewport on the local y and x-axisAll transformations have to remain relative to the current position. I.e. when you move and look to the left, walking forward after will stillmove the camera forward, not sideways (as it would be the case if you moved the camera globally)Grading Criteria10% A scene containing 3D shapes: cubes, rectangular prisms, pyramids, and a triangular prism as well an objects made of basicshapes.10% Flat shaded and wireframe rendering20% Scene transformations: Rotate, Translate, Scale15% Individual object transformations: Rotate, Scale, Translate20% Projective Transformation: Perspective and orthographic2021/10/13 An Interactive 3D Viewerhttps://canvas.ucdavis.edu/co... 4/410% Interaction15% Overall (robustness, programing style, documentation, etc.)How to submit your workSubmit this homework by submitting the URL to your Github repository along with your Github username here on Canvas.Structure your Canvas submission like this:Github User: [your Github username here]Repository: [your repository URL here]Your work has to be submitted to Canvas and pushed to Github before the due date (11:55pm, 10/22/2021). We will consider the latestcommit for grading, so consider if your improvements are worth a late penalty.Nota BeneWe do not grade a program that does not run. Late submissions will lose 10% per day.You are encouraged to help one another, but you must write your own code. If you use somebody else's code, document it. Youmust abide by. the UC Davis Code of Academic Conduct. ...

October 19, 2021 · 4 min · jiezi

关于算法:拓端tecdatR语言中如何使用排队论预测等待时间

原文链接:http://tecdat.cn/?p=4698原文出处:拓端数据部落公众号介绍顾名思义,排队论是对用于预测队列长度和等待时间的长期待线的钻研。这是一种风行的实践,次要用于经营,批发剖析畛域。 到目前为止,咱们曾经解决了传入呼叫量和呼叫持续时间当时已知的状况。在事实世界中,状况并非如此。在事实世界中,咱们须要假如达到率和服务率的散布并相应地采取行动。 到货率仅仅是客户需要的后果,公司无法控制这些需要。另一方面,服务费率在很大水平上取决于有多少复电者代表能够服务,他们的体现如何以及他们的日程安排如何优化。 在本文中,我将应用排队实践让您更靠近实际操作剖析。咱们还将解决几个问题,咱们在之前的文章中以简略的形式答复了这些问题。 目录什么是排队论?排队论中应用的概念肯德尔的记谱法感兴趣的重要参数小定理案例钻研1应用R案例钻研2应用R.什么是排队论?如上所述,排队实践是对用于预计队列长度和等待时间的长期待线的钻研。它应用概率办法进行运筹学,计算机科学,电信,交通工程等畛域的预测。 排队论最早是在20世纪初施行的,用于解决电话呼叫拥挤问题。因而,它不是任何新发现的概念。现在,沃达丰,Airtel,沃尔玛,AT&T,Verizon等公司正大量应用这一概念,以便为将来的流量做好筹备。 让咱们当初深入研究这个实践。咱们当初将了解一个称为肯德尔符号和小定理的排队实践的重要概念。 感兴趣的参数排队模型应用多个参数。这些参数有助于咱们剖析排队模型的性能。想想咱们能够感兴趣的所有因素是什么?以下是咱们对任何排队模型感兴趣的一些参数: 零碎中没有客户的概率零碎中没有队列的概率新客户进入零碎后间接取得服务器的可能性零碎中不容许新客户的概率队列的均匀长度零碎中的均匀人口均匀等待时间零碎中客户的均匀工夫小定理这是一个乏味的定理。让咱们用一个例子来了解它。 思考具备 理论进入零碎的均匀达到率的过程的队列  。设  _N _是零碎中作业(客户)的平均数(期待和服务),  _W_  是零碎中作业(期待和服务)所破费的均匀工夫。  而后,Little的后果表明这些数量将彼此相干: N =   w ^  这个定理十分不便地得出给定零碎队列长度的等待时间。 4个最简略系列的参数: 1. M / M / 1 /∞/∞ 这里,N和Nq别离是零碎和队列中的人数。W和Wq别离是零碎和队列中的等待时间。Rho是达到率与服务率的比率。概率也能够如下: 其中,p0是零碎中零人的概率,pk是零碎中k人的概率。 2. M / M / 1 /∞/∞排队  :** 这是常见的散布之一,因为如果队列长度减少,达到率会降落。设想一下,你去了必胜客在美食广场举办比萨派对。但队列太长了。你可能会因为期待很长的等待时间而吃其余货色。 如您所见,达到率随着k的减少而缩小。 3. M / M / c /∞/∞ 应用c服务器,方程变得更加简单。以下是达到和服务时这种马尔可夫散布的表达式。 案例钻研1设想一下,你在一家多国家银行工作。您有责任设置整个呼叫核心流程。您须要与呼叫核心分割并通知他们您须要的服务器数量。 您正在为客户的特定性能查问设置此呼叫核心,该客户在一小时内有大概20个查问。每个查问大概须要15分钟能力解决。找出所需的服务器/代表数量,将均匀等待时间缩短至不到30秒。 解给定的问题是具备以下参数的M / M / c类型查问。 Lambda = 20  Mue = 4 这是一个R代码,能够找出每个服务器/代表数量值的等待时间。 > Lambda < -  20 > Mue < -  4 > Rho < -  Lambda / Mue#创立一个空矩阵 #创立一个函数而不是能够找到等待时间> calculatewq < - {  P0inv < -  Rho ^ c /(factorial(c)*(1-(Rho / c))) (i in 1:c-1){  P0inv = P0inv +(Rho ^ i)/ factorial(i) }  P0 = 1 / P0inv   Wq = 60 * Lq / Lambda  Ls < -  Lq + Rho  Ws < -  60 * Ls / Lambda   a < -  cbind(Lq, Wq,Ls,Ws)  }#Now用等待时间的每个值填充矩阵> for(i in 1:10){              matrix \[i,2\] < -  calculatewq(i)\[2\]              }以下是咱们等待时间的值: ...

October 19, 2021 · 1 min · jiezi

关于算法:前端电商-sku-的全排列算法

需要 需要形容起来很简略,有这样三个数组: let names = ["iPhone",'iPhone xs'] let colors = ['彩色','红色'] let storages = ['64g','256g'] 须要把他们的所有组合穷举进去,最终失去这样一个数组: [ ["iPhone X", "彩色", "64g"], ["iPhone X", "彩色", "256g"], ["iPhone X", "红色", "64g"], ["iPhone X", "红色", "256g"], ["iPhone XS", "彩色", "64g"], ["iPhone XS", "彩色", "256g"], ["iPhone XS", "红色", "64g"], ["iPhone XS", "红色", "256g"],]因为这些属性数组是不定项的,所以不能简略的用三重的暴力循环来求解了 思路 如果咱们选用递归溯法来解决这个问题,那么最重要的问题就是设计咱们的递归函数 思路合成 以上文所举的例子来说,比方咱们目前的属性数组就是 names,colors,storages,首先咱们会解决names数组很显然对于每个属性数组 都须要去遍历它 而后一个一个抉择后再去和下一个数组的每一项进行组合 咱们设计的递归函数接管两个参数 index 对应以后正在解决的下标,是names还是colors 或者storage。prev 上一次递归曾经拼接成的后果 比方['iphoneX','彩色']进入递归函数: 解决属性数组的下标0:假如咱们在第一次循环中抉择了iphone XS 那此时咱们有一个未实现的后果状态,假如咱们叫它prev,此时prev = ['iphone Xs']。解决属性数组的下标1: 那么就解决到colors数组的了,并且咱们领有prev,在遍历colors的时候持续递归的去把prev 拼接成prev.concat(color),也就是['iphoneXs','彩色'] 这样持续把这个prev交给下一次递归解决属性数组的下标2: 那么就解决到storages数组的了 并且咱们领有了 name+ color 的prev,在遍历storages的时候持续递归的去把prev拼接成prev.concat(storage) 也就是['iPhoneXS','彩色','64g'],并且此时咱们发现解决的属性数组下标曾经达到了开端,那么就放入全局的后果变量res中,作为一个后果 编码实现 ...

October 19, 2021 · 3 min · jiezi

关于算法:拓端tecdatR语言中如何使用排队论预测等待时间

原文链接:http://tecdat.cn/?p=4698原文出处:拓端数据部落公众号介绍顾名思义,排队论是对用于预测队列长度和等待时间的长期待线的钻研。这是一种风行的实践,次要用于经营,批发剖析畛域。 到目前为止,咱们曾经解决了传入呼叫量和呼叫持续时间当时已知的状况。在事实世界中,状况并非如此。在事实世界中,咱们须要假如达到率和服务率的散布并相应地采取行动。 到货率仅仅是客户需要的后果,公司无法控制这些需要。另一方面,服务费率在很大水平上取决于有多少复电者代表能够服务,他们的体现如何以及他们的日程安排如何优化。 在本文中,我将应用排队实践让您更靠近实际操作剖析。咱们还将解决几个问题,咱们在之前的文章中以简略的形式答复了这些问题。 目录什么是排队论?排队论中应用的概念肯德尔的记谱法感兴趣的重要参数小定理案例钻研1应用R案例钻研2应用R.什么是排队论?如上所述,排队实践是对用于预计队列长度和等待时间的长期待线的钻研。它应用概率办法进行运筹学,计算机科学,电信,交通工程等畛域的预测。 排队论最早是在20世纪初施行的,用于解决电话呼叫拥挤问题。因而,它不是任何新发现的概念。现在,沃达丰,Airtel,沃尔玛,AT&T,Verizon等公司正大量应用这一概念,以便为将来的流量做好筹备。 让咱们当初深入研究这个实践。咱们当初将了解一个称为肯德尔符号和小定理的排队实践的重要概念。 感兴趣的参数排队模型应用多个参数。这些参数有助于咱们剖析排队模型的性能。想想咱们能够感兴趣的所有因素是什么?以下是咱们对任何排队模型感兴趣的一些参数: 零碎中没有客户的概率零碎中没有队列的概率新客户进入零碎后间接取得服务器的可能性零碎中不容许新客户的概率队列的均匀长度零碎中的均匀人口均匀等待时间零碎中客户的均匀工夫小定理这是一个乏味的定理。让咱们用一个例子来了解它。 思考具备 理论进入零碎的均匀达到率的过程的队列  。设  _N _是零碎中作业(客户)的平均数(期待和服务),  _W_  是零碎中作业(期待和服务)所破费的均匀工夫。  而后,Little的后果表明这些数量将彼此相干: N =   w ^  这个定理十分不便地得出给定零碎队列长度的等待时间。 4个最简略系列的参数: 1. M / M / 1 /∞/∞ 这里,N和Nq别离是零碎和队列中的人数。W和Wq别离是零碎和队列中的等待时间。Rho是达到率与服务率的比率。概率也能够如下: 其中,p0是零碎中零人的概率,pk是零碎中k人的概率。 2. M / M / 1 /∞/∞排队  :** 这是常见的散布之一,因为如果队列长度减少,达到率会降落。设想一下,你去了必胜客在美食广场举办比萨派对。但队列太长了。你可能会因为期待很长的等待时间而吃其余货色。 如您所见,达到率随着k的减少而缩小。 3. M / M / c /∞/∞ 应用c服务器,方程变得更加简单。以下是达到和服务时这种马尔可夫散布的表达式。 案例钻研1设想一下,你在一家多国家银行工作。您有责任设置整个呼叫核心流程。您须要与呼叫核心分割并通知他们您须要的服务器数量。 您正在为客户的特定性能查问设置此呼叫核心,该客户在一小时内有大概20个查问。每个查问大概须要15分钟能力解决。找出所需的服务器/代表数量,将均匀等待时间缩短至不到30秒。 解给定的问题是具备以下参数的M / M / c类型查问。 Lambda = 20  Mue = 4 这是一个R代码,能够找出每个服务器/代表数量值的等待时间。 > Lambda < -  20 > Mue < -  4 > Rho < -  Lambda / Mue#创立一个空矩阵 #创立一个函数而不是能够找到等待时间> calculatewq < - {  P0inv < -  Rho ^ c /(factorial(c)*(1-(Rho / c))) (i in 1:c-1){  P0inv = P0inv +(Rho ^ i)/ factorial(i) }  P0 = 1 / P0inv   Wq = 60 * Lq / Lambda  Ls < -  Lq + Rho  Ws < -  60 * Ls / Lambda   a < -  cbind(Lq, Wq,Ls,Ws)  }#Now用等待时间的每个值填充矩阵> for(i in 1:10){              matrix \[i,2\] < -  calculatewq(i)\[2\]              }以下是咱们等待时间的值: ...

October 19, 2021 · 1 min · jiezi

关于算法:Stata广义矩量法GMM面板向量自回归-VAR模型选择估计Granger因果检验分析投资收入和消费数据

原文链接:http://tecdat.cn/?p=24016 摘要面板向量自回归(VAR)模型在利用钻研中的利用越来越多。尽管专门用于预计工夫序列VAR模型的程序通常作为规范性能蕴含在大多数统计软件包中,但面板VAR模型的预计和推断通常用通用程序实现,须要一些编程技巧。在本文中,咱们简要探讨了狭义矩量法(GMM)框架下面板VAR模型的模型抉择、预计和推断,并介绍了一套Stata程序来不便地执行它们。 一、简介工夫序列向量自回归 (VAR) 模型起源于宏观计量经济学文献,作为多元联立方程模型的替代品 (Sims, 1980)。VAR 零碎中的所有变量通常都被视为内生变量,只管可能会依据实践模型或统计程序来确定限度,以解决外生冲击对系统的影响。随着 VAR 在面板数据设置中的引入(Holtz-Eakin、Newey 和 Rosen,1988),面板 VAR 模型已在跨畛域的多个利用中应用。 在本文中,咱们简要概述了狭义矩量法 (GMM) 框架中面板 VAR 模型的抉择、预计和推理,并提供了一组 Stata 程序,咱们应用国家纵向考察和投资、支出和生产数据。 包含实现Granger(1969)因果关系测验的子程序,以及依照Andrews和Lu(2001)进行的最佳时刻和模型抉择。 2.面板向量自回归咱们思考具备特定面板固定效应的阶数 -变量面板 VAR,由以下线性方程组示意: 其中,是因变量的(1)向量;是外生协变量的(1)向量;以及别离是因变量特定的固定效应和特异性误差的(1)向量。矩阵和矩阵是要预计的参数。咱们假如翻新点具备以下特色。 下面的参数能够与固定效应联结预计,或者在一些转换后独立于固定效应,应用一般最小二乘法 (OLS)。然而,因为方程组右侧存在滞后因变量,即便是大的预计也会有偏差(尼克尔,1981)。只管偏差随着变大而趋近于零,但 Judson 和 Owen (1999) 的模仿发现即便在 = 30 时也存在显着偏差。 2.1.GMM预计曾经提出了基于 GMM 的各种预计器来计算上述方程的统一预计。4在咱们假如误差是间断不相干的状况下,一阶差分变换能够通过用较早期间的差别和程度检测滞后差别,如安德森和萧 (1982) 所提出的那样,一一方程地统一预计。然而,这个预计会带来一些问题。一阶差分变换放大了不均衡面板中的间隙。例如,如果某些不可用,则工夫和 − 1 处的一阶差分同样缺失。此外,察看每个面板的必要时间段随着面板 VAR 的滞后程序而变大。例如,对于二阶面板 VAR, Arellano 和 Bover (1995) 提出前向正交偏差作为代替变换,它不具备一阶差分变换的毛病。它不应用与过来实现的偏差,而是减去所有可用的将来察看的平均值,从而最大限度地缩小数据失落。可能只有最近的察看不会用于预计。因为过来的实现不包含在这个转换中,它们依然是无效的工具。例如,在二阶面板 VAR 中,只有 ≥ 4 个实现能力在程度上应用工具。 尽管一一方程的 GMM 预计会产生对面板 VAR 的统一预计,但将模型预计为方程组可能会导致效率增益(Holtz-Eakin、Newey 和 Rosen,1988 年)。思考以下基于等式 (1) 的变换面板 VAR 模型,但以更紧凑的模式示意: ...

October 19, 2021 · 2 min · jiezi

关于算法:R语言使用贝叶斯层次模型进行空间数据分析

原文链接:http://tecdat.cn/?p=10932原文出处:拓端数据部落公众号介绍在本节中,我将重点介绍应用集成嵌套 拉普拉斯近似办法的贝叶斯推理。  能够 预计贝叶斯 层次模型的后边缘散布。 鉴于模型类型十分宽泛,咱们将重点关注用于剖析晶格数据的空间模型。 数据集:纽约州北部的白血病为了阐明如何与空间模型拟合,将应用纽约白血病数据集。该数据集记录了普查区纽约州北部的许多白血病病例。数据集中的一些变量是: Cases:1978-1982年期间的白血病病例数。POP8:1980年人口。PCTOWNHOME:领有屋宇的人口比例。PCTAGE65P:65岁以上的人口比例。AVGIDIST:到最近的三氯乙烯(TCE)站点的均匀反间隔。鉴于有趣味钻研纽约州北部的白血病危险,因而首先要计算预期的病例数。这是通过计算总死亡率(总病例数除以总人口数)并将其乘以总人口数得出的: rate <- sum(NY8$Cases) / sum(NY8$POP8)NY8$Expected <- NY8$POP8 * rate一旦取得了预期的病例数,就能够应用_标准化死亡率_(SMR)来取得原始的危险预计,该_规范_是将察看到的病例数除以预期的病例数得出的: NY8$SMR <- NY8$Cases / NY8$Expected疾病作图在流行病学中,重要的是制作地图以显示绝对危险的空间散布。在此示例中,咱们将重点放在锡拉库扎市以缩小生成地图的计算工夫。因而,咱们用锡拉丘兹市的区域创立索引: # Subset Syracuse citysyracuse <- which(NY8$AREANAME == "Syracuse city")能够应用函数spplot(在包中sp)简略地创立疾病图: library(viridis)## Loading required package: viridisLitespplot(NY8\[syracuse, \], "SMR", #at = c(0.6, 0.9801, 1.055, 1.087, 1.125, 13),   col.regions = rev(magma(16))) #gray.colors(16, 0.9, 0.4))## Loading required package: viridisLite 能够轻松创立交互式地图 请留神,先前的地图还包含11个受TCE净化的站点的地位,能够通过放大看到它。 混合效应模型泊松回归咱们将思考的第一个模型是没有潜在随机效应的Poisson模型,因为这将提供与其余模型进行比拟的基准。    模型 : 请留神,它的glm性能相似于该性能。在此,参数 E用于预期的案例数。或  设置了其余参数来计算模型参数的边际 (应用control.predictor)并计算一些模型抉择规范 (应用control.compute)。 接下来,能够取得模型的摘要: summary(m1)## ## Call:## Time used:##     Pre = 0.368, Running = 0.0968, Post = 0.0587, Total = 0.524 ## Fixed effects:##               mean    sd 0.025quant 0.5quant 0.975quant   mode kld## (Intercept) -0.065 0.045     -0.155   -0.065      0.023 -0.064   0## AVGIDIST     0.320 0.078      0.160    0.322      0.465  0.327   0## ## Expected number of effective parameters(stdev): 2.00(0.00)## Number of equivalent replicates : 140.25 ## ## Deviance Information Criterion (DIC) ...............: 948.12## Deviance Information Criterion (DIC, saturated) ....: 418.75## Effective number of parameters .....................: 2.00## ## Watanabe-Akaike information criterion (WAIC) ...: 949.03## Effective number of parameters .................: 2.67## ## Marginal log-Likelihood:  -480.28 ## Posterior marginals for the linear predictor and##  the fitted values are computed具备随机效应的泊松回归能够通过 在线性预测变量中包含iid高斯随机效应,将潜在随机效应增加到模型中,以解决适度扩散问题。 当初,该模式的摘要包含无关随机成果的信息: summary(m2)## ## Call:## Time used:##     Pre = 0.236, Running = 0.315, Post = 0.0744, Total = 0.625 ## Fixed effects:##               mean    sd 0.025quant 0.5quant 0.975quant   mode kld## (Intercept) -0.126 0.064     -0.256   -0.125     -0.006 -0.122   0## AVGIDIST     0.347 0.105      0.139    0.346      0.558  0.344   0## ## Random effects:##   Name     Model##     ID IID model## ## Model hyperparameters:##                     mean       sd 0.025quant 0.5quant 0.975quant mode## Precision for ID 3712.34 11263.70       3.52     6.94   39903.61 5.18## ## Expected number of effective parameters(stdev): 54.95(30.20)## Number of equivalent replicates : 5.11 ## ## Deviance Information Criterion (DIC) ...............: 926.93## Deviance Information Criterion (DIC, saturated) ....: 397.56## Effective number of parameters .....................: 61.52## ## Watanabe-Akaike information criterion (WAIC) ...: 932.63## Effective number of parameters .................: 57.92## ## Marginal log-Likelihood:  -478.93 ## Posterior marginals for the linear predictor and##  the fitted values are computed增加点估计以进行映射这两个模型预计 能够被增加到 SpatialPolygonsDataFrame NY8  NY8$FIXED.EFF <- m1$summary.fitted\[, "mean"\]NY8$IID.EFF <- m2$summary.fitted\[, "mean"\]spplot(NY8\[syracuse, \], c("SMR", "FIXED.EFF", "IID.EFF"),  col.regions = rev(magma(16)))  晶格数据的空间模型格子数据波及在不同区域(例如,邻里,城市,省,州等)测量的数据。呈现空间依赖性是因为相邻区域将显示类似的指标变量值。 邻接矩阵能够应用poly2nbpackage中的函数来计算邻接矩阵 spdep。如果其边界 至多在某一点上接触 ,则此性能会将两个区域视为街坊: 这将返回一个nb具备邻域构造定义的对象: NY8.nb## Neighbour list object:## Number of regions: 281 ## Number of nonzero links: 1624 ## Percentage nonzero weights: 2.056712 ## Average number of links: 5.779359另外, 当多边形的重心 已知时,能够绘制对象: plot(NY8) plot(NY8.nb, coordinates(NY8), add = TRUE, pch = ".", col = "gray")  回归模型通常状况是,除了\(y\_i \)之外,咱们还有许多协变量 \(X\_i \)。因而,咱们可能想对\(X_i \)_回归_ \(y_i \)。除了 协变量,咱们可能还须要思考数据的空间结构。 能够应用不同类型的回归模型来建模晶格数据: 狭义线性模型(具备空间随机效应)。空间计量经济学模型。线性混合模型一种常见的办法(对于高斯数据)是应用 具备随机效应的线性回归: \ [ Y = X \ beta + Zu + \ varepsilon \] 随机效应的向量\(u \)被建模为多元正态分布: \ [ u \ sim N(0,\ sigma ^ 2_u \ Sigma) \] ...

October 18, 2021 · 3 min · jiezi

关于算法:Python用TSNE非线性降维技术拟合和可视化高维数据iris鸢尾花MNIST-数据

原文链接:http://tecdat.cn/?p=24002T-distributed Stochastic Neighbor Embedding (T-SNE) 是一种可视化高维数据的工具。T-SNE 基于随机邻域嵌入,是一种非线性降维技术,用于在二维或三维空间中可视化数据。 Python API 提供  T-SNE 办法可视化数据。在本教程中,咱们将简要理解如何在 Python 中应用 TSNE 拟合和可视化数据。教程涵盖: 鸢尾花数据集TSNE拟合与可视化MNIST 数据集 TSNE 拟合和可视化咱们将从加载所需的库和函数开始。 import seaborn as snsimport pandas as pd鸢尾花数据集TSNE拟合与可视化加载 Iris 数据集后,咱们将获取数据集的数据和标签局部。  x = iris.datay = iris.target而后,咱们将应用 TSNE 类定义模型,这里的 n_components 参数定义了指标维度的数量。'verbose=1' 显示日志数据,因而咱们能够查看它。 TSNE( verbose=1)接下来,咱们将在图中可视化后果。咱们将在数据框中收集输入组件数据,而后应用“seaborn”库的 scatterplot() 绘制数据。在散点图的调色板中,咱们设置 3,因为标签数据中有 3 种类型的类别。 df = p.Dtame()df\["\] = ydf\["cm"\] =z\[:,0\]df\[cop"\] = z\[,\]plot(hue=dfytlst()                patte=ns.cor_ptt("hls", 3),                dat=df) MNIST 数据集 TSNE 拟合和可视化接下来,咱们将把同样的办法利用于更大的数据集。MNIST手写数字数据集十分适合,咱们能够应用Keras API的MNIST数据。咱们只提取数据集的训练局部,因为这里用TSNE来测试数据就足够了。TSNE须要太多的工夫来解决,因而,我将只应用3000行。 x_train= xtrin\[:3000\]y_rin = ytrin\[:3000\]print(x_train.shape) MNIST 是一个三维数据,咱们将其变形为二维数据。  print(xtishpe)x\_nit = rshap(\_rin, \[xran.shap\[0\],xtrn.shap\[1\]*xrin.shap\[2\])print(x_mit.shape) 在这里,咱们有 784 个特色数据。当初,咱们将应用 TSNE 将其投影到二维中,并在图中将其可视化。 z = tsne.fit(x_mnist)df\["comp1"\] = z\[:,0\]df\["comp2"\] = z\[:,1\]plot(huedf.tit(),                ata=f) 该图显示了 MNIST 数据的二维可视化。色彩定义了指标数字及其在 2D 空间中的特色数据地位。 在本教程中,咱们简要地学习了如何在 Python 中应用 TSNE 拟合和可视化数据。   最受欢迎的见解 1.matlab偏最小二乘回归(PLSR)和主成分回归(PCR)和主成分回归(PCR)") 2.R语言高维数据的主成分pca、 t-SNE算法降维与可视化剖析 3.主成分剖析(PCA)基本原理及剖析实例基本原理及剖析实例") 4.基于R语言实现LASSO回归剖析 5.应用LASSO回归预测股票收益数据分析 6.r语言中对lasso回归,ridge岭回归和elastic-net模型 ...

October 18, 2021 · 1 min · jiezi

关于算法:上岸算法LeetCode-Weekly-Contest-262解题报告

【 NO.1 至多在两个数组中呈现的值】 解题思路签到题。 代码展现 class Solution { public List<Integer> twoOutOfThree(int[] nums1, int[] nums2, int[] nums3) { int[] count1 = new int[200]; int[] count2 = new int[200]; int[] count3 = new int[200]; for (int n : nums1) { count1[n] = 1; } for (int n : nums2) { count2[n] = 1; } for (int n : nums3) { count3[n] = 1; } List<Integer> result = new ArrayList<>(); for (int i = 0; i < 200; i++) { if (count1[i] + count2[i] + count3[i] >= 2) { result.add(i); } } return result;}}图片 ...

October 18, 2021 · 3 min · jiezi

关于算法:贪心学院推荐系统算法工程师培养计划

download:贪婪学院-举荐零碎算法工程师造就打算自定义属性以任何形式增加到组件实例,可能通过this拜访这是向每个组件实例增加属性$router和$axios的示例: import { createApp } from "vue";import { Router, createRouter } from "vue-router";import axios from "axios";declare module "@vue/runtime-core" { interface ComponentCustomProperties { $router: Router}}// 无效地将路由器增加到每个组件实例const app = createApp({});const router = createRouter();app.config.globalProperties.$router = router;pp.config.globalProperties.$http = axios;const vm = app.mount("#app");// 咱们可能从实例拜访路由器vm.$router.push("/");

October 18, 2021 · 1 min · jiezi

关于算法:工业视觉智能实战经验之IVI算法框架20

简介: 工业视觉智能团队在交付了多个工业视觉智能质检我的项目后,发现了工业视觉智能的共性问题和解法,打造了工业视觉智能平台,通过平台的形式积攒和晋升工业视觉的通用能力。在平台建设上最外围的能力是算法能力。算法能力包含一直加强的单点算法能力和一直裁减的新算法能力。那么如何将算法能力输入到平台呢?答案是算法框架。算法框架是算法能力的载体,通过它可能将能力输入到平台。 作者 |起源 | 阿里技术公众号 导语工业视觉智能团队在交付了多个工业视觉智能质检我的项目后,发现了工业视觉智能的共性问题和解法,打造了工业视觉智能平台,通过平台的形式积攒和晋升工业视觉的通用能力。 在平台建设上最外围的能力是算法能力。算法能力包含一直加强的单点算法能力和一直裁减的新算法能力。那么如何将算法能力输入到平台呢?答案是算法框架。算法框架是算法能力的载体,通过它可能将能力输入到平台。同时通过算法框架,咱们能够进行进行算法能力的钻研和裁减。所以算法框架设计和演进对于算法能力有余的探查、算法能力加强、算法能力裁减和算法能力输入都是至关重要的。 一 视觉AI框架利用在工业上的问题和咱们的改良点在图像识别畛域,分类、检测、宰割是应用最宽泛的算法。目前人脸、城市、医疗、工业、娱乐、平安等大量场景都须要图像识别算法。在不同的场景或同个场景呈现变动时,算法须要训练或从新训练。 现有的训练框架的问题和咱们的改良点: 工作兼容: 问题剖析:个别是解决繁多类型问题(如检测框架、分类框架、宰割框架),这样导致训练多个不同工作类型的算法(比方分类和检测工作)时,往往须要应用多个框架。改良点:咱们将工业上利用的支流工作兼容在一个框架中。操作解耦: 问题剖析:个别在模型训练时候数据处理、模型训练和成果的评估往往是耦合的,这样导致训练时须要依照耦合的流程进行训练,应用雷同数据训练时须要一直反复解决数据,模型训练和成果评估不能同时进行,评估过程占用训练工夫和资源导致无奈高效执行。现有框架个别是基于固定的学术数据集进行训练,在训练到指定工夫进行模型评估。改良点:咱们将次要性能切分为八个模块,可应用八个模块构建须要的流程,流程构建过程灵便。本框架模块之间是互相独立的,能够独立高效执行。评估展现: 问题剖析:现有的训练框架个别没有评估成果展现性能或只有简略的评估成果展现性能。因为现有训练框架个别基于固定的学术数据集进行训练,在评估时个别只做简略的性能指标展现。这样导致短少训练的模型评估成果展现或成果展现过于简略,无奈发现模型训练和数据的问题。改良点:咱们在模型评估模块提供了具体且通过实战经验验证迷信的评估内容,并且能够在工业视觉智能平台中展现,用户能够发现模型训练和数据自身的问题,进一步调整数据或训练。数据集剖析: 问题剖析:现有的训练框架个别没有数据集剖析性能。这样导致无奈在训练之前发现数据集的特点,只能应用默认配置或集体教训去训练模型。改良点:咱们设计的框架含有具体和迷信的数据集剖析性能,并且对齐数据集剖析和模型训练模型推理过程的一致性,能够在训练之前剖析数据集的特色,缩小自觉训练的状况;数据处理可视化调试: 问题剖析:现有的训练框架个别没有数据处理和数据加强的可视化调试性能。这样导致无奈查看数据处理或数据加强的成果,无奈确认单步数据处理成果和多部数据处理的叠加成果。改良点:咱们在数据载入时采纳可扩大设计,将可视化模块嵌入到流程中,能够任意节点查看数据成果。部署对接: 问题剖析:个别没有与模型部署对接的局部。现有的训练框架个别没有与模型部署对接的局部。这样导致本人开发与部署对接,过程工作量大,耗时耗力且容易出错;如果是不同工作类型的算法部署,则上述工作量须要翻倍。改良点:咱们开发了模型转换模块和对应的一套模型部署框架和零碎,能够疾速将模型转换到能够部署的状态,并能够应用模型部署框架和零碎运行。在多个工作中,本框架与对应配套部署框架已实现后果对齐,用户毋庸进行相干开发;扩展性: 问题剖析:现有的训练框架模块的扩展性不强,模块减少操作时比拟麻烦。这样导致开发者难度晋升,团队合作开发难度大。改良点:本框架大多数模块基于可扩大模块开发,开发者须要依照要求开发操作即可嵌入到模块中,升高开发难度且易于团队开发。二 IVI算法框架具体介绍IVI算法框架是一个模块解耦可扩大的深度学习视觉模型训练框架。该框架次要负责三个工作:分类、检测、宰割。该框架次要分为八个模块:数据筹备、配置生成、数据载入、数据集剖析、模型训练、模型推理、模型评估和模型转换。数据筹备模块、数据载入模块、数据集剖析模块、模型评估模块是继承于可扩大模块的,模块减少操作时只须要依据扩大模块的要求编写操作即可。开发者开发难度降落,团队合作开发更顺畅。 图1:次要模块示意图 图2:次要工作示意图 图3:可扩大模块实现示意图 可扩大模块次要分为四个局部。流程配置文件形容模块应用的算子和算子执行的流程。算子执行流程分为初始化、构建和执行三种状态。算子执行流程在初始化时,会依据算子注册表取得已注册的算子汇合。算子执行流程构建时,依据流程配置文件,寻找算子注册流程中已注册的算子,并依据流程配置文件的内容初始化算子,并依据流程配置文件组合算子执行的流程。在算子执行流程执行时,依据算子执行流程对输出数据进行操作。可扩大模型的扩展性次要体现在以下算子新增的扩展性和算子执行的扩展性两个方面。算子新增的扩展性在减少新的算子时,只须要依照固定规定将算子退出到算子汇合中即可。算子执行的扩展性体现在算子执行是依据配置文件形容进行的,配置文件形容能够对算子执行程序、次数和参数等多方面进行管制。 以【阿里云的智能工业·工业视觉智能平台】的一个训练任务为例,如图4所示。在平台上开启一个默认训练任务,工作能够分为以下四个步骤:数据抉择、训练、评估和模型提取。其中数据抉择局部会调用数据筹备、配置生成、数据集剖析的模块。训练局部会调用数据载入、模型训练、模型推理和模型评估的模块。评估局部会调用模型推理和模型评估模块。模型提取局部会调用模型转换模块。 1 数据筹备模块图4:平台训练流程示意图 图5:数据筹备模块示意图 数据筹备模块是继承于可扩大模块的。次要分为三个步骤。 第一步读取数据配置文件。第二步依据数据配置文件构建数据处理流程。第三步进行多任务兼容的数据疾速解决,依据数据处理流程将平台标注数据转换为多任务兼容的数据结构。多任务兼容的数据结构为多任务兼容的模型训练提供根底。图6:平台数据筹备示意图 数据筹备模块的数据配置文件由默认配置文件和平台交互信息交融取得。如图平台数据筹备示意图所示,左侧增加数据集示意抉择的数据集。右侧标签抉择页面的勾选示意抉择的类别。右侧标签抉择页面的操作对应数据筹备模块算子。当在平台上增加数据集时会跳转到下图所示页面,在此页面能够勾选须要退出训练的数据集。同时能够抉择数据集裁减倍数。 图7:平台增加数据集示意图 图8:数据筹备模块算子汇合示意图 数据筹备模块算子包含类别扩增、类别屏蔽、子图切割、异样数据荡涤、数据集划分等算子。以类别扩增为例,如图6所示,在阿里云的智能工业·工业视觉智能的平台上,能够针对指定标签进行裁减且裁减倍数可抉择(如图9所示)。 图9:平台类别扩增倍数抉择示意图 图10:数据筹备模块解决示意图 数据筹备模块如图10所示,数据筹备模块取得原始图像和原始标注数据,构建数据处理流程并进行解决后,造成解决后图像和多任务兼容格局训练数据。多任务兼容格局训练数据表示造成的训练数据可能同时被此框架中检测、宰割、分类等多种训练任务应用。例如抉择了异样解决操作,解决后图像和训练数据中不会蕴含原始图像中的异样图像。例如抉择了子图切割操作,解决后的图像可能是原始图像对应的子图。如将解决后图像和多任务兼容格局训练数据传到OSS存储中,雷同训练任务能够抉择间接继承数据。不须要再次调用数据筹备模块。解决了应用雷同数据训练时须要一直反复解决数据的问题。 2 配置生成模块图11:配置生成模块示意图 配置生成模块如图11所示,数据通过数据筹备模块解决后会生成形容文件。配置生成模块接管默认配置、数据筹备模块后果和平台配置信息后,造成全局配置。如图12所示,平台模型训练时会进入此页面。其中自定义训练参数配置属于平台配置信息。平台配置信息包含模型抉择配置、训练高级参数配置和图像预处理参数配置。如图13所示,模型抉择配置负责训练的加载的初始模型。如图14所示,训练高级参数配置负责训练学习率、训练迭代数等相干配置。如图14所示。图像预处理参数配置负责训练时图像的输出分辨率、图像增强等相干配置。全局配置是作为数据载入、数据集剖析、模型训练、模型推理、模型评估和模型转换的配置文件。 图12:平台模型训练相干配置入口示意图 图13:平台模型训练模型抉择配置示意图 图14:平台模型训练高级参数配置示意图 图14:平台模型训练图像预处理参数配置示意图 3 数据载入模块图15:数据载入模块示意图 数据载入模块是继承于可扩大模块的。如图15所示,数据载入模块分为三个步骤。 首先读取全局配置文件,取得数据载入相干的信息,其次依据全局配置文件构建数据载入解决流程,最初进行数据载入。数据载入的输出数据是数据筹备模块产生的数据。数据载入读取全局配置文件中相干内容,如是否应用专家数据、图像预处理参数中的图像输出分辨率和数据加强的一些操作。图16:数据载入操作算子汇合示意图 数据载入模块的第二步是构建数据载入流程。如图16所示是数据载入的一些操作算子汇合。数据载入流程依据配置信息从操作算子中抉择相应算子并串联造成操作流程。数据载入模块有两种状态(目前工业视觉智能云平台未开启此性能)。别离是运行状态和调试状态。运行状态与其余模块无交互。图16中的成果可视化在调试状态时应用,在数据载入流程的任何地位能够嵌入成果可视化模型,用来可视化以后图像状态、类别状态、实例状态。这样就能够查看数据处理或数据加强的成果,确认单步数据处理成果和多部数据处理的叠加成果。图17所示为实例扰动加强操作可视化的成果,可视化时将实例相干信息“画”在图像上,不同类别用不同色彩示意。每个框代表一个实例。通过实例扰动加强后,能够直观看到实例的减少和实例在图像中的状况。 图17:数据载入操作算子可视化示意图 4 数据集剖析模块图18:数据集剖析模块示意图 数据集剖析模块是继承于可扩大模块的。如图18所示,数据集剖析是集成数据载入模块的,分为四个步骤。 第一个步骤是读取全局配置文件,取得数据集剖析相干的信息。比方图像预处理参数中的图像输出分辨率和数据加强的一些操作。第二步依据配置构建一个数据载入模块的相干流程。第三步依据配置构建剖析算子汇合。第四步串联数据载入和数据集剖析算子汇合进行解决(数据集剖析算子汇合如图19所示)。解决实现后所有后果能够在工业视觉智能平台的网页上展现。图19:数据集剖析算子合集示意图 5 模型训练模块图20:模型训练流程示意图 图21:平台模型训练展现示意图 如图20所示,模型训练是集成数据载入模块的,分为四个步骤。 第一个步骤是读取全局配置文件,取得模型训练相干的信息:比方图像预处理参数中的图像输出分辨率和数据加强的一些操作;比方高级参数配置中的总训练迭代数、默认参数配置文件加载和模型保留距离数;比方模型抉择中的预训练模型。第二步依据配置构建一个数据载入模块的相干流程。第三步依据配置构建算法模型和模型训练流程。第四步串联数据载入和模型训练流程并且运行。如图21所示,模型训练会依照距离数保留到本地或对应的OSS中,并且在平台中会展现候选模型和理论产生工夫。同时模型训练的LOG文件也同步保留到本地或对应OSS中。模型训练的损失值(LOSS)能够通过通信的形式传递到工业视觉智能平台的后端程序中,图中LOSS曲线就是将训练框架返回的损失值展现在前端。须要阐明的是在此构建算法模型和模型训练流程是兼容多种工作的,并且数据筹备模型的数据是兼容多种工作的。这样框架就能够进行多任务兼容的模型训练。同时,因为数据集剖析模块和模型训练模块都是基于数据载入模块的,所以数据集剖析性能不仅能够依照原图和标注进行剖析,还能齐全模拟训练的数据处理形式进行剖析。这样就能够在训练之前发现数据集的特点或者提前查看数据处理和数据加强操作的后果,依据数据分析后果一直调整各种配置进行训练。而不是只应用默认配置或者集体教训去训练模型,防止了自觉训练。同时联合数据载入调试性能后,能够更深刻地剖析数据操作对数据集的影响,进一步提供算法优化计划。 6 模型推理模块图22:模型推理流程示意图 如图22所示,模型推理是集成数据载入模块的,分为四个步骤。 第一个步骤是读取全局配置文件,取得模型推理相干的信息:比方图像预处理参数中的图像输出分辨率等操作;比方模型训练依照距离保留的模型。第二步依据配置构建一个数据载入模块的相干流程。第三步依据配置构建算法模型和模型推理流程。第四步串联数据载入和模型推理流程并且运行。模型推理的后果会保留到本地或者OSS中。7 模型评估模块图23:模型评估流程示意图 模型评估模块是继承于可扩大模块的。如图23所示,模型评估是集成数据载入模块的,分为四个步骤。 第一个步骤是读取全局配置文件,取得模型评估相干的信息,次要是须要评估的指标。第二步依据配置构建一个数据载入模块的相干流程,这里载入数据时不载入图像,载入数据筹备产生的GT后果(Ground Truth 后果、标注的实在后果)和模型推理产生的对应AI后果(算法预测的后果)。第三步依据配置构建模型评估流程。第四步串联数据载入和模型评估流程并且运行。模型推理的后果会保留到本地或者OSS中。模型训练模块、模型推理模块、模型评估模块独立存在,评估过程不会占用训练工夫和资源,整体能够高效执行。 ...

October 18, 2021 · 1 min · jiezi

关于算法:久远讲算法②什么是空间复杂度

你好,我是长远,这周咱们持续聊算法,接着上次的工夫复杂度,咱们进行对于空间复杂度的解说。 公众号首发:【长远讲算法②】什么是空间复杂度? 博客原文:https://www.aiyc.top/1980.html 常识回顾首先,咱们来对上周的工作进行大略的温习。 算法是什么? 从实践层面来讲,算法就是咱们写程序写代码的优化手册,它教会咱们怎么让代码运行起来更快,或者占用的内存空间更少。直观层面来讲便是,算法是一系列程序指令,用于解决特定的运算和逻辑问题。一个算法是好是坏,咱们通常依据工夫复杂度和空间复杂度去评估。工夫复杂度是什么? 工夫复杂度是对一个算法运行工夫长短的量度,用大 O 示意,常见的工夫复杂度依照从低到高的程序,包含$O(1)、O(logn)、O(n)、O(nlogn)、O(n^2)$ 等。工夫复杂度的要点包含以下内容: 基本操作执行次数。即每行代码的执行次数,咱们通过这个来计算咱们所写的代码具体的执行次数。渐进工夫复杂度。计算基本操作执行次数诚然是一种求解工夫复杂度的办法,然而咱们平时写的代码是千奇百怪的,因而通过计算基本操作执行次数失去的数字或函数大多都比较复杂,并不适宜间接充当咱们的工夫复杂度,因而咱们引入了渐进工夫复杂度的概念,渐进工夫复杂度罕用大 O 符号表述,不包含这个函数的低阶项和首项系数。应用渐进工夫复杂度可保障咱们算出的工夫复杂度函数相比起根本执行操作次数总和更加简洁。空间复杂度和工夫复杂度的关系空间复杂度和工夫复杂度,这两个东西长得十分的像,但到底有什么区别呢? 从文字的角度,咱们能够联想到,工夫个别是咱们摸不着的,比拟形象的货色。而空间个别是现实存在的,咱们能摸到的,比拟具体的货色。 再从平时咱们思考的角度讲,咱们去剖析一件事件,个别要从实践和理论两种层面上进行剖析。比方我想去游览,实践上我只有有钱,有工夫,我就能够进来游览。然而从事实的层面去思考这件事就很繁琐,咱们要想到:以后节令上是否适宜游览,本人是否要先向学校或者下班的中央销假报备,而后再思考订哪天的机票,以及目的地的选取等等琐事。 编程也并不是一件虚构的事件,它是切实存在且在生活中被频繁应用的,因而咱们有必要从实践和理论两种方面思考本人所写的代码的可行性。 工夫复杂度就是咱们对本人代码的“实践剖析”。从咱们集体编程的角度而言,咱们的代码仅用于个人电脑应用,并不参加企业开发,所以咱们个别不去思考计算机的性能。单纯的思考了,怎么写这段代码,它不会出错,能够正确执行。在进行数据结构和算法的学习之后,咱们缓缓的开始思考本人代码的工夫复杂度。即如何让本人写的代码运行速度的更快一些。 空间复杂度便是咱们对本人代码的“理论剖析”。可能咱们集体写代码领会不到空间复杂度的重要性。假如你在大型企业下班,你的老板要求你开发一个手机利用,这个时候,咱们要思考的就不仅仅是,我写的代码能不能失常运行起来这件事了,因为你要站在用户的角度去思考,你的体验度是怎么样的,作为手机利用的使用者,咱们天然会想到,我心愿这个手机利用可能秒开,而不是点进去半天能力加载进去,同时也心愿这个手机利用占手机的内存少一点。而作为老板,让员工开发利用的时候,也心愿公司提供的电脑能平安实现开发,不心愿呈现因为代码运行工夫过长而耗费电脑硬件,导致电脑坏掉迁延我的项目停顿的事件产生。 空间复杂度有着相似于工夫复杂度的概念:一个算法或程序的空间复杂度定性地形容该算法或程序运行所须要的存储空间大小。空间复杂度是相应计算问题的输出值的长度的函数,它示意一个算法齐全执行所须要的存储空间大小。 和工夫复杂度相似,空间复杂度通常也应用大 O 记号来渐进地示意,即空间复杂度也有渐进空间复杂度一说。例如$O(n)$、$O(nlogn)$ 、$O(n^)$ 、$O(2^n)$ 等;其中 n 用来示意输出的长度,该值能够影响算法的空间复杂度。 就像工夫复杂度的计算不思考算法所应用的空间大小一样,空间复杂度也不思考算法运行须要的工夫长短。 空间复杂度从整个程序来探讨的话,程序的空间复杂度能够齐全用程序代码自身所占用的存储空间多少来示意。 首先,程序本身所占用的存储空间取决于其蕴含的代码量,咱们只有在编程环境下输出代码进行运行,那么这段代码必定会占用电脑的存储空间。想要压缩这部分存储空间,就要求咱们在实现性能的同时,尽可能编写足够短的代码,但从这一方面来讲,过于宏大,毕竟咱们编写一段代码,其中蕴含着很多内容,咱们将持续将代码拆分剖析为以下两种状况去推算空间复杂度。 个别一段代码的空间复杂度波及到的空间类型有: 1..输出、输入空间。程序中如果须要输入输出数据,也会占用肯定的存储空间。程序运行过程中输入输出的数据,往往由要解决的问题而定,即使所用算法不同,程序输入输出所占用的存储空间也是相近的。即,无论是咱们应用 10 行代码还是三行代码去实现同一个问题,他们最终输入的货色一样的话,即便二者代码长度不尽相同,然而输入所占的存储空间是差不多大的。 2..暂存空间。程序在运行过程中,可能还须要长期申请更多的存储空间。事实上,对算法的空间复杂度影响最大的,往往是程序运行过程中所申请的长期存储空间。不同的算法所编写出的程序,其运行时申请的长期存储空间通常会有较大不同。 通常状况下,空间复杂度指在输出数据大小为 N 时,算法运行所应用的「暂存空间」+「输入空间」的总体大小。 先来看几种常见的空间复杂度。咱们依据代码来进行详细分析。 常量空间当算法的存储空间大小固定,和输出规模没有间接的关系时,空间复杂度记作 $O(n)$ . void fun1(int n){ int var = 3; ...}def fun1(n): var = 3 ...解说 python 代码: 咱们定义了 fun1() 函数,当咱们调用这个函数的时候,咱们要向其中传入一个参数 n ,然而n传入后,函数 fun1() 做了一件事,它里层引入了一个 var 变量 并给它赋值 3 ,但这所有并没有扭转咱们输出的参数 n 的值和类型。依据上文第二条 “ 程序中如果须要输入输出数据,也会占用肯定的存储空间 ”,咱们输出的参数 n 从头至尾没有产生扭转,因而程序所占的存储空间也没有产生扭转。所以该程序的空间复杂度为 $O(1)$ . ...

October 18, 2021 · 2 min · jiezi

关于算法:算法leetode附思维导图-全部解法300题之7整数反转

零 题目:算法(leetode,附思维导图 + 全副解法)300题之(7)整数反转一 题目形容 二 解法总览(思维导图) 三 全副解法1 计划11)代码: // 计划1 var reverse = function(x) { // 1)先用 flag 保留x的正负状况,x转为字符串xStr(不含正、负号,纯数值)、初始化 resValue 为0 等 const flag = x < 0 ? -1 : 1, xStr = (x < 0 ? Math.abs(x) : x) + '', l = xStr.length; let index = 0, resValue = 0; // 2)当 index < l 时一直向后拉xStr, // 解决:resValue += parseInt(xStr[index]) * Math.pow(10, index); index++; while (index < l) { const indexNum = parseInt(xStr[index]), weight = Math.pow(10, index); resValue += indexNum * weight; index++; } // 3)进行符号的复原,依据此时 resValue 状况去返回不同的值 resValue *= flag; // 边界:resValue不在 [−231, 231 − 1] 时,需返回 0 if (resValue < Math.pow(-2, 31) || resValue > Math.pow(2, 31) - 1) { resValue = 0; } return resValue;};2 计划21)代码: ...

October 17, 2021 · 2 min · jiezi

关于算法:算法leetode附思维导图-全部解法300题之6Z字形变换

零 题目:算法(leetode,附思维导图 + 全副解法)300题之(6)Z字形变换一 题目形容 二 解法总览(思维导图) 三 全副解法1 计划11)代码: // 计划1:1)初始化 tempArr 等。 2)后续的下标值都由 tempArr最开始寄存的几个值进行生成的var convert = function(s, numRows) { let l = s.length, // 最顶上的几个数所组成的数组 tempArr = [], // 记录曾经存到 resStr 里的字符对应下标 tempMap = new Map(), // 须要返回的字符串 resStr = ''; // 边界1:"A" 1(外围:当 numRows = 1 时) if (numRows === 1) { return s; } // 初始化 tempArr、tempMap、resStr for (let i = 0; true; i += 2) { const index = i * (numRows - 1); if (index < l) { tempArr.push(index); tempMap.set(index, 1); resStr += s[index]; } else { // 边界2:"ABCD" 3(tempArr里的顶部下标多存1个,就不会漏生成一些下标了) tempArr.push(index); break; } } for (let bias = 1; bias < numRows; bias++) { for (let i = 0; i < tempArr.length; i++) { // 外围:依据 以后顶部的数值(tempArr[i]) 进行 +、- bias( 取值范畴:[1, numRows - 1] ) // 去别离生成新的下标 indexLeft、indexRight // 接着依据下标 indexLeft、indexRight 的无效状况,去进行不同的解决。 const indexLeft = tempArr[i] - bias, indexRight = tempArr[i] + bias; // 边界3:别忘了 && indexLeft > 0 条件!! if (indexLeft < l && !tempMap.has(indexLeft) && indexLeft > 0) { tempMap.set(indexLeft, 1); resStr += s[indexLeft]; } if (indexRight < l && !tempMap.has(indexRight)) { tempMap.set(indexRight, 1); resStr += s[indexRight]; } } } return resStr;};2 计划21)代码: ...

October 17, 2021 · 2 min · jiezi

关于算法:算法leetode附思维导图-全部解法300题之5最长回文子串

零 题目:算法(leetode,附思维导图 + 全副解法)300题之(5)最长回文子串一 题目形容 二 解法总览(思维导图) 三 全副解法1 计划11)代码: // 计划1 滑动窗口法(“工夫复杂度高,个别通过不了”)var longestPalindrome = function(s) { // 是否为 回文串。(subStr = '' 略微体现下编程的严谨性) const isValid = (subStr = '') => { const l = subStr.length; let resFlag = true; // 边界:i < l/2 for(let i = 0; i < l/2; i++) { // “对称地位”上的字符不相等,那么必定就不是 回文串 了 if (subStr[i] !== subStr[(l - 1) - i]) { resFlag = false; break; } } return resFlag; } const l = s.length; // curMaxLength 以后回文子串的最大长度,范畴:[l, 1] for (let curMaxLength = l; curMaxLength > 0; curMaxLength--) { // 在 curMaxLength 下,curStartIndex的无效范畴为 [0, ((l + 1) - curMaxLength) ) for (let curStartIndex = 0; curStartIndex < ((l + 1) - curMaxLength); curStartIndex++) { const subStr = s.substr(curStartIndex, curMaxLength); // 一旦合乎 回文串 ,那么以后子串肯定是咱们的预期答案(“之一”) // 因为咱们 curMaxLength 在一次次遍历中在递加 if (isValid(subStr)) { return subStr; } } } // 边界:可能 l为0 、而后间接到这里了,须要返回空字符串(不过题目 1 <= s.length <= 1000 ,故 可省略 ) return "";}2 计划21)代码: ...

October 16, 2021 · 4 min · jiezi

关于算法:算法leetode附思维导图-全部解法300题之4寻找两个正序数组的中位数

题目:算法(leetode,附思维导图 + 全副解法)300题之(4)寻找两个正序数组的中位数一 题目形容 二 解法总览(思维导图) 三 全副解法1 计划11)代码: var findMedianSortedArrays = function(nums1, nums2) { // 留神: push() 返回的是该数组的最新长度, // 所以不能够 nums1.push(...nums2).sort((a, b) => a - b); nums1.push(...nums2); nums1.sort((a, b) => a - b); let l = nums1.length; // 判断奇偶性,返回对应的中位数 return l % 2 ? nums1[parseInt(l / 2)] : (nums1[l / 2 - 1] + nums1[l / 2]) / 2;};2 计划21)代码: var findMedianSortedArrays = function(nums1, nums2) { let n1 = nums1.length; let n2 = nums2.length; // 两个数组总长度 let len = n1 + n2; // 保留以后挪动的指针的值(在nums1或nums2挪动),和上一个值 let preValue = -1; let curValue = -1; // 两个指针别离在nums1和nums2上挪动 let point1 = 0; let point2 = 0; // 须要遍历len/2次,当len是奇数时,最初取curValue的值,是偶数时,最初取(preValue + curValue)/2的值 for (let i = 0; i <= Math.floor(len/2); i++) { preValue = curValue; // 须要在nums1上挪动point1指针 if (point1 < n1 && (point2 >= n2 || nums1[point1] < nums2[point2])) { curValue = nums1[point1]; point1++; } else { curValue = nums2[point2]; point2++; } } return len % 2 === 0 ? (preValue + curValue) / 2 : curValue};3 计划31)代码: ...

October 16, 2021 · 2 min · jiezi

关于算法:算法leetode附思维导图-全部解法300题之3无重复字符的最长子串

零 题目:算法(leetode,附思维导图 + 全副解法)300题之(3)无反复字符的最长子串一 题目形容 二 解法总览(思维导图) 三 全副解法1 计划11)代码: var lengthOfLongestSubstring = function(s) { // 判断以后 “子字符串” 的每个字符是否具备唯一性 const checkSubStrCharUnique = (subStr) => { // 技巧:波及 “唯一性”、“数量” 通通优先思考 Hash(JS中的Map)数据结构 let map = new Map(), l = subStr.length, flag = true; for (let i = 0; i < l; i++) { // 之前map 曾经存过该字符,则返回 false if (map.has(subStr[i])) { flag = false; break; } else { // set里的第二个参数无意义 map.set(subStr[i], 1); } } return flag; } let resLength = 0, l = s.length; // 滑动窗口的长度范畴 [l, 1]。0的话返回后果必定是0(下面 resLength = 0已做解决) // curLength —— 本次循环的滑动窗口的长度 for(let curLength = l; curLength >0; curLength--) { // start —— 本次循环的subStr开始下标 for (let start=0; start<=l-curLength; start++) { // 本次循环的滑动窗口的长度 + subStr开始下标 --> subStr // 并判断 以后subStr 是否“非法”,是的话以后的 滑动窗口的长度curLength 就是咱们预期的答案! const subStr = s.substr(start, curLength); if (checkSubStrCharUnique(subStr)) { resLength = curLength; return resLength; } } } return resLength;}2 计划21)代码: ...

October 16, 2021 · 2 min · jiezi

关于算法:R语言随机波动率SV模型MCMC的MetropolisHastings算法金融应用预测标准普尔SP500指数

原文链接:http://tecdat.cn/?p=23991在这个例子中,咱们思考随机稳定率模型 SV0 的利用,例如在金融畛域。 统计模型随机稳定率模型定义如下 并为 其中 yt 是因变量,xt 是 yt 的未察看到的对数稳定率。N(m,2) 示意均值 m 和方差 2 的正态分布。 、 和  是须要预计的未知参数。 BUGS语言统计模型文件内容 'sv.bug': moelfle = 'sv.bug' # BUGS模型文件名cat(readLies(moelfle ), sep = "\\n")# 随机稳定率模型SV_0# 用于随机稳定率模型var y\[t\_max\], x\[t\_max\], prec\_y\[t\_max\]model{  alha ~ dnorm(0,10000)  logteta ~ dnorm(0,.1)  bea <- ilogit(loit_ta)  lg_sima ~ dnorm(0, 1)  sia <- exp(log_sigma)  x\[1\] ~ dnorm(0, 1/sma^2)  pr_y\[1\] <- exp(-x\[1\])  y\[1\] ~ dnorm(0, prec_y\[1\])  for (t in 2:t_max)  {    x\[t\] ~ dnorm(aa + eta*(t-1\]-alha, 1/ia^2)    pr_y\[t\] <- exp(-x\[t\])    y\[t\] ~ dnorm(0, prec_y\[t\])  }设置设置随机数生成器种子以实现可重复性 set.seed(0)加载模型并加载或模仿数据sample_data = TRUE # 模仿数据或SP500数据t_max = 100if (!sampe_ata) {# 加载数据  tab = read.csv('SP500.csv')  y = diff(log(rev(tab$ose)))  SP5ate_str = revtab$te\[-1\])  ind = 1:t_max  y = y\[ind\]  SP500\_dae\_r = SP0dae_tr\[ind\]  SP500\_e\_num = as.Date(SP500_dtetr)模型参数 if (!smle_dta) {  dat = list(t_ma=ax, y=y)} else {  sigrue = .4; alpa_rue = 0; bettrue=.99;  dat = list(t\_mx=\_mx, sigm_tue=simarue,              alpatrue=alhatrue, bet\_tue=e\_true)}如果模仿数据,编译BUGS模型和样本数据 data = mdl$da()绘制数据 对数收益率 Biips粒子边际Metropolis-Hastings咱们当初运行Biips粒子边际Metropolis-Hastings (Particle Marginal Metropolis-Hastings),以取得参数 、 和  以及变量 x 的后验 MCMC 样本。 PMMH的参数 n_brn = 5000 #  预烧/适应迭代的数量n_ir = 10000 #预烧后的迭代次数thn = 5 #对MCMC输入进行浓缩n_art = 50 # 用于SMC的nb个粒子para\_nmes = c('apha', 'loit\_bta', 'logsgma') # 用MCMC更新的变量名称(其余变量用SMC更新)。latetnams = c('x') # 用SMC更新的、须要监测的变量名称初始化PMMH 运行 PMMH update(b\_pmh, n\_bun, _rt) #预烧和拟合迭代 samples(oj\_mh, ter, n\_art, thin=hn) # 采样 汇总统计 summary(otmmh, prob=c(.025, .975))计算核密度估计 density(out_mh)参数的后验均值和置信区间 for (k in 1:length(pram_names)) {  suparam = su\_pmm\[\[pam\_as\[k\]\]\]  cat(param$q)} 参数的MCMC样本的形迹 if (amldata)  para\_tue = c(lp\_tue, log(dt$bea_rue/(-dta$eatru)), log(smtue)))for (k in 1:length(param_aes)) {  smps_pm = tmmh\[\[paranesk\]\]  plot(samlespram\[1,\] PMMH:跟踪样本参数 参数后验的直方图和 KDE 预计 for (k in 1:length(paramns)) {  samps\_aram = out\_mmh\[\[pramnaes\[k\]\]\]  hist(sple_param)  if (sample_data)    points(parm_true)} PMMH:直方图后验参数 for (k in 1:length(parm) {  kd\_pram =kde\_mm\[\[paramames\[k\]\]\]  plot(kd_arm, col'blue  if (smpldata)    points(ar_true\[k\])} PMMH:KDE 预计后验参数 x 的后均值和分位数 x\_m\_mean = x$meanx\_p\_quant =x$quantplot(xx, yy)polygon(xx, yy)lines(1:t\_max, x\_p_man)if (ame_at) {  lines(1:t\_ax, x\_true)} else  legend(         bt='n) PMMH:后验均值和分位数 x 的 MCMC 样本的形迹 par(mfrow=c(2,2))for (k in 1:length) {  tk = ie_inex\[k\]        if (sample_data)    points(0, dtax_t}if (sml_aa) {  plot(0  legend('center')} PMMH:跟踪样本 x ...

October 15, 2021 · 1 min · jiezi

关于算法:R语言指数平滑法holtwinters分析谷歌Google-Analytics时间序列数据预测博客用户访问数量

原文链接:http://tecdat.cn/?p=23982在等距时间段内以一系列点取得的数据通常称为工夫序列数据。月度批发销售、每日天气预报、就业数据、消费者情绪考察等都是工夫序列数据的经典示例。事实上,自然界、迷信、商业和许多其余利用中的大多数变量都依赖于能够在固定工夫距离内测量的数据。 剖析工夫序列数据的要害起因之一是理解过来并预测将来。科学家能够利用历史气象数据来预测将来的气候变化。营销经理能够查看某种产品的历史销售额并预测将来的需要。 在数字世界中,工夫序列数据的一个很好的利用能够是剖析特定网站/博客的访问者,并预测该博客或页面未来会吸引多少用户。 在本文中,咱们将查看与拜访此博客的用户无关的工夫序列数据集。我将在 R 中建设与 Google Analytics API 的连贯,并将每日用户引入。而后咱们将创立一个预测来预测博客可能会吸引的用户数量。我随机抉择了日期范畴仅用于阐明目标。 这里的想法是让咱们学习如何将 Google Analytics 中的数据查问到 R 中以及如何创立工夫序列预测。 让咱们首先设置咱们的工作目录并加载必要的库: # 设置工作目录setwd("/Users/")# 加载所需的软件包。library(ggplot2) # 用于绘制一些初始图。library(forecast) # 用于工夫序列的预测。从 Google Analytics API 查问博客用户的每日工夫序列数据。上面是设置我想要的参数的初始查问。在这个例子中,我只是从 2017 年 1 月中旬到 2017 年 5 月中旬每天拉博客的用户数据。 # 创立一个在谷歌剖析查问中应用的参数列表listparam = Int(             dinsns= "ga:date",             mercs = "ga:users",             sot = "ga:date",             maresults = 10000,             tae.id = "ga:99395442"             )设置了我的查问参数列表,我就能够开始查问 Google Analytics API: # 存储谷歌剖析的查问后果es = QueyBlder(lit_pram)#通过查问后果和oauth从Google Analytics取得数据df = GetRporData(rs, oaut_tken, splidawse = T) # 对后果从新排序 # 查看前30天的用户head(df,30) 从下面的 30 条记录中能够看出,惟一应用的特色或变量是日期和用户数量。这是一个非常简单的数据集,但能够很好地阐明工夫序列预测示例。 工夫序列剖析中最重要的步骤之一是绘制数据并查看它是否有序列中的任何模式和稳定。让咱们在工夫序列图中绘制咱们日常用户的后果,以查看趋势或季节性,周末用S符号标识: # 解决日期和绘制每日用户df$dte <- as.ate(dfdte, '%m%d')df$d = as. fator(weekays(dfdate))ggplot( daa = df, as( dateusers )) +   geom_line() 用这个博客的每日用户数据看下面的图表,用户仿佛随着工夫的推移而减少。该序列从不到 100 名用户开始,在一天外在给定的工夫点减少到 400 多名用户。用户仿佛普遍存在回升 趋势 。咱们还能够粗略地辨认出系列中的波峰和波谷,或起伏。这种模式可能与 季节性变动无关。换句话说,每天拜访此博客的用户数量仿佛存在肯定水平的季节性。咱们能够按星期几运行一个简略的箱线图,尝试更好地可视化这种模式: # 创立工作日作为因素并绘制它df$wd = fator(df$kd)ggplot(df, aes(x=wd, y=srs)) +   geom_boxplt() 正如您在上图中所看到的,周二到周四是访客最多的日子。它吸引了很多用户,在某些时候,某些工作日的用户曾经超过 400 人。事实上,与一周中的其余日子相比,周四仿佛蕴含大量异样值。相同,与一周中的其余日子相比,周六、周日和周一吸引的用户数量起码。 因而,当咱们从新扫视下面的工夫序列图时,咱们当初能够说用户偏向于在周内(星期四的高峰期)更多地拜访此博客,而在周末(星期日)则更少。这是咱们之前察看到的季节性变动。 在工夫序列剖析中,咱们偏向于将察看到的工夫序列数据合成为三个根本组成部分: 趋势、 季节性 和 不规则。 咱们这样做是为了察看它的个性并将_信号_ 与 _噪声_离开 。咱们合成工夫序列识别模式、进行预计、对数据建模并进步咱们理解正在产生的事件和预测将来行为的能力。合成工夫序列使咱们可能在最能形容其行为的数据中拟合模型。 趋势成分是工夫序列的长期方向,反映了察看到的潜在程度或模式。在咱们的例子中,趋势是向上的,这反映了越来越多的用户拜访博客。 季节性成分包含在工夫、幅度和方向上统一的数据中察看到的个别效应。例如,在咱们这里的例子中,咱们看到用户在周三到周四频繁呈现正峰值。季节性可能由许多因素驱动。在零售业,季节性产生在特定日期,例如长假、双十一。在咱们的博客示例中,仿佛用户在学习/工作周拜访更多,而在周末拜访更少。 不规则,或者也被称为残差,是咱们去除趋势和季节性成分后剩下的成分。它反映了序列中不可预知的稳定。 在咱们合成这个博客日常用户的工夫序列之前,咱们须要将查问的用户数据框转换为 R 中的工夫序列对象 _ts()_: # 将数据框转换成工夫序列对象dfts = ts(df$ers, freqny = 7)# 合成工夫序列并绘制后果dcmp = dompose(dfts, tye = "aditve")prit(dcmp)   plot(decp) 通常,工夫序列合成采纳加法 或 乘法的模式 。还有其余模式的合成,但咱们不会在本例中波及这些。 简略地说,加法合成用于工夫序列,其中序列的根底程度稳定但季节性的幅度放弃绝对稳固。随着趋势程度随工夫变动,季节性和不规则成分的幅度不会产生显着变动。 另一方面,当季节性和不规则的幅度随着趋势的减少而减少时,应用乘法合成。 咱们能够在下面的初始工夫序列图中察看到,季节性的幅度在整个工夫序列中根本保持稳定,这表明加法合成更有意义。 咱们在这个练习中的指标之一也是尝试和拟合一个模型,使咱们可能推断数据并进行预测,预测本博客的将来用户。很显著,预测工夫序列的一个要害假如是,目前的趋势将持续。也就是说,在没有任何令人诧异的变动或冲击的状况下,总体趋势在将来应该放弃相似(至多在短期内)。咱们也将不思考察看到的模式的任何潜在起因(例如,本博客的任何帖子在微信公众号有很大的知名度,可能促使很多用户来到博客页面,等等)。 当咱们在工夫序列中进行预测时,咱们的目标是在给定某个工夫点的过来察看历史的状况下预测某个将来值。须要围绕拟合工夫序列模型所需的指数平滑模式进行许多思考。为简略起见,咱们将在这里只波及一种办法。 因而,思考到咱们的工夫序列存在季节性并应用加法合成,适当的平滑办法是 Holt-Winters  ,它应用指数加权挪动平均线来更新估计值。 ...

October 14, 2021 · 1 min · jiezi

关于算法:数据结构与算法基础排序

「数据结构与算法」根底排序替换排序: 疾速排序冒泡排序替换排序疾速排序思路: 在数组中找一个元素(节点),比它小的放在节点的右边,比它大的放在节点左边。一趟下来,比节点小的在右边,比节点大的在左边。一直执行这个操作... 实现: public static void quickSort(int[] array, int l, int r) { int leftPos = l; int rightPos = r; // 支点 // 该值能够选任意值 int pivot = array[(l + r) / 2]; // 支点右边的值全副小于支点 // 支点左边的值全副大于支点 while (leftPos <= rightPos) { // 从左开始,寻找比支点大的地位 while (array[leftPos] < pivot) { leftPos++; } // 从右开始,寻找比支点小的地位 while (array[rightPos] > pivot) { rightPos--; } if (leftPos <= rightPos) { // 替换左右数值 int temp = array[leftPos]; array[leftPos] = array[rightPos]; array[rightPos] = temp; leftPos++; rightPos--; } } if (rightPos > l) { quickSort(array, l, rightPos); } if (leftPos < r) { quickSort(array, leftPos, r); } }冒泡排序思路: ...

October 14, 2021 · 1 min · jiezi

关于算法:Vision-MLP之S2MLP-V1V2-SpatialShift-MLP

Vision MLP 之 S2-MLP V1&V2 : Spatial-Shift MLP Architecture for Vision原始文档:https://www.yuque.com/lart/pa... 这里将会总结对于 S2-MLP 的两篇文章。这两篇文章外围思路是一样的,即基于空间偏移操作替换空间 MLP。 从摘要了解文章V1Recently, visual Transformer (ViT) and its following works _abandon the convolution and exploit the self-attention operation_, attaining a comparable or even higher accuracy than CNNs. More recently, MLP-Mixer _abandons both the convolution and the self-attention operation_, proposing an architecture containing only MLP layers.To achieve cross-patch communications, it devises an additional token-mixing MLP besides the channel-mixing MLP. It achieves promising results when training on an extremely large-scale dataset. _But it cannot achieve as outstanding performance as its CNN and ViT counterparts when training on medium-scale datasets such as ImageNet1K and ImageNet21K_. _The performance drop of MLP-Mixer motivates us to rethink the token-mixing MLP_. ...

October 13, 2021 · 8 min · jiezi

关于算法:R语言矩阵特征值分解谱分解和奇异值分解SVD特征向量分析有价证券数据

原文链接:http://tecdat.cn/?p=23973R语言是一门十分不便的数据分析语言,它内置了许多解决矩阵的办法。  作为数据分析的一部分,咱们要在有价证券矩阵的操作上做一些工作,只需几行代码。 有价证券数据矩阵在这里  D=read.table("securite.txt",header=TRUE)M=marix(D\[,2:10\])head(M\[,1:5\]) 谱合成对角线化和光谱分析之间的分割能够从以下文字中看出  > P=eigen(t(M)%*%M)$vectors> P%*%diag(eigen(t(M)%*%M)$values)%*%t(P) 首先是这个矩阵的谱合成与奇怪值合成之间的分割 > sqrt(eigen(t(M)%*%M)$values) 和其余矩阵乘积的谱合成 > sqrt(eigen(M%*%t(M))$values) 当初,为了更好地了解寻找有价证券的成分,让咱们思考两个变量   > sM=M\[,c(1,3)\]> plot(sM) 咱们对变量标准化并缩小变量(或扭转度量)十分感兴趣  > sMcr=sM> for(j in 1:2) sMcr\[,j\]=(sMcr\[,j\]-mean(sMcr\[,j\]))/sd(sMcr\[,j\])> plot(sMcr) 在对轴进行投影之前,先介绍两个函数 > pro_a=funcion(x,u+   ps=ep(NA,nrow(x))+   for(i i 1:nrow(x)) ps\[i=sm(x\[i*u)+   return(ps)+ }> prj=function(x,u){+   px=x+   for(j in 1:lngh(u)){+     px\[,j\]=pd_cal(xu)/srt(s(u^2))u\[j\]  +   }+   return(px)+ }例如,如果咱们在 x 轴上投影,  > point(poj(scr,c(1,0)) 而后咱们能够寻找轴的方向,这为咱们提供具备最大惯性的点 > iner=function(x) sum(x^2)> Thta=seq(0,3.492,length=01)> V=unlslly(Theta,functinheta)ietie(roj(sMcrc(co(thet)sinheta)))> plot(Theta,V,ype='l') > (ange=optim(0,fun(iothet) -ertieprojsMcrc(s(teta),si(ta)))$ar) 通过画图,咱们失去  > plot(Mcr) 请留神,给出最大惯性的轴与谱合成的特征向量无关(与最大特征值相干的轴)。 >(cos(ngle),sin(ange))\[1\] 0.7071 0.7070> eigen(t(sMcr)%*%sMcr) 在开始主成分剖析之前,咱们须要操作数据矩阵,进行预测。   最受欢迎的见解 1.matlab偏最小二乘回归(PLSR)和主成分回归(PCR)和主成分回归(PCR)") 2.R语言高维数据的主成分pca、 t-SNE算法降维与可视化剖析 3.主成分剖析(PCA)基本原理及剖析实例基本原理及剖析实例") 4.基于R语言实现LASSO回归剖析 5.应用LASSO回归预测股票收益数据分析 6.r语言中对lasso回归,ridge岭回归和elastic-net模型 7.r语言中的偏最小二乘回归pls-da数据分析 8.r语言中的偏最小二乘pls回归算法 9.R语言线性判别分析(LDA),二次判别分析(QDA)和正则判别分析(RDA)

October 13, 2021 · 1 min · jiezi

关于算法:Python在线零售数据关联规则挖掘Apriori算法数据可视化

原文链接:http://tecdat.cn/?p=23955关联规则学习 在机器学习中用于发现变量之间的乏味关系。Apriori算法是一种风行的关联规定开掘和频繁项集提取算法,在关联规则学习中有利用。它旨在对蕴含交易的数据库进行操作,例如商店客户的购买(购物篮剖析)。除了购物篮剖析之外,该算法还能够利用于其余问题。例如,在网络用户导航畛域,咱们能够搜寻诸如拜访过网页A和网页B的客户也拜访过网页C的规定。 Python sklearn 库没有 Apriori 算法,其中 Python 库 MLxtend 用于市场篮子剖析。在这篇文章中,我将分享如何应用Python 获取关联规定和绘制图表,为数据挖掘中的关联规定创立数据可视化 。首先咱们须要失去关联规定。 从数组数据中获取关联规定要获取关联规定,您能够运行以下代码             import pandas as pdoary = ott(daset).trafrm(dtset)df = pd(oh_ry, column=oht.cns)print (df) frequent = apror(df, mn_upprt=0.6, useclaes=True)print (frequent )  数据挖掘中的置信度和反对度为了抉择乏味的规定,咱们能够应用最出名的束缚,即置信度和反对度的最小阈值 。 反对度是指我的项目集在数据集中呈现的频率。 相信度示意规定被发现为真的频率。 suprt=rules(\['suport'\])cofidece=rules(\['confience'\])关联规定——散点图建设散点图的python代码。因为这里有几个点有雷同的值,我增加了小的随机值来显示所有的点。 for i in range (len(supprt)):   suport\[i\] = suport\[i\] + 0.00 * (ranom.radint(,10)- 5)   confidence\[i\] = confidence\[i\] + 0.0025 * (rao.rant(1,10) - 5)plt.show()以下是反对度和置信度的散点图: 如何为数据挖掘中的关联规定创立数据可视化为了将关联规定示意为图。这是关联规定示例:(豆,洋葱)==>(鸡蛋) 上面的有向图是为此规定构建的,如下所示。具备 R0 的节点标识一个规定,并且它总是具备传入和传出边。传入边将代表规定前项,箭头在节点旁边。  上面是一个从实例数据集中提取的所有规定的图形例子。 这是构建关联规定的源代码。 import networkx as nx   G1 = nx.iGaph()     colr_ap=\[\]  N = 50  colors = np.randm.rndN)           for i in range (rue\_o\_w):         G1.a\_od\_from(\["R"+st(i)\])             for a in rsloc\[i\]\['anedts'\]:                        G1.dnoesrom(\[a\])                G1.adedg(a, "R"+str(i))           for c in ruleioc\[i\]\[''\]:                         G1.addnodsom()                        G1.adddge"R"str(i), c, colo=\[i\], weht=2)  for noe in G1:       fod_astring = alse       for iem in sts:           if nde==itm:                found\_a\_ring = True       if fond_sting:            cor_mp.apend('ellw')       else:            cor_mapapped('green')        plt.show()在线批发数据集的数据可视化为了对可视化进行实在感触和测试,咱们能够采纳可用的在线批发商店数据集并利用关联规定图的代码。 以下是反对度和置信度的散点图后果。这次应用seaborn库来构建散点图。上面是批发数据集关联规定(前 10 条规定)的可视化。 最受欢迎的见解 1.探析大数据期刊文章钻研热点 2.618网购数据盘点-剁手族在关注什么 3.r语言文本开掘tf-idf主题建模,情感剖析n-gram建模钻研 4.python主题建模可视化lda和t-sne交互式可视化 5.r语言文本开掘nasa数据网络剖析,tf-idf和主题建模 6.python主题lda建模和t-sne可视化 7.Python中的Apriori关联算法市场购物篮剖析 8.通过Python中的Apriori算法进行关联规定开掘 9.python爬虫进行web抓取lda主题语义数据分析

October 12, 2021 · 1 min · jiezi

关于算法:Paillier半同态加密原理高效实现方法和应用

简介: 《数据安全法》已于9月1日起正式施行,两个月后《个人信息保护法》也将开始实施,意味着数据安全和隐衷爱护方面的监管将会在年内陆续到位。在合规收紧大背景下,“数据孤岛”景象日渐显著。如何实现平安的数据流通,爱护数据隐衷并施展数据的价值,反对多方的联结计算,是各大数据平台亟需解决的问题。 作者 | 峰青,DT可信计算起源 | 阿里技术公众号 一 简介1 背景《数据安全法》已于9月1日起正式施行,两个月后《个人信息保护法》也将开始实施,意味着数据安全和隐衷爱护方面的监管将会在年内陆续到位。 在合规收紧大背景下,“数据孤岛”景象日渐显著。如何实现平安的数据流通,爱护数据隐衷并施展数据的价值,反对多方的联结计算,是各大数据平台亟需解决的问题。而隐衷计算技术旨在实现“数据可用不可见”的指标,具备广大的利用前景。在联合国隐衷加强计算技术手册[35]中,列出了同态加密(Homomorphic Encryption, HE)、平安多方计算(Secure Multiparty Computation, MPC)等5种隐衷计算技术,其中HE提供了对加密数据进行解决的能力,完满合乎隐衷计算的计算模式,是以后学术研究的热点,受到了宽泛的关注。 2 何为同态加密(HE)?HE是一种非凡的加密办法,它容许间接对加密数据执行计算,如加法和乘法,而计算过程不会泄露原文的任何信息。计算的后果依然是加密的,领有密钥的用户对解决过的密文数据进行解密后,失去的正好是解决后原文的后果。 依据反对的计算类型和反对水平,同态加密能够分为以下三种类型: 半同态加密(Partially Homomorphic Encryption, PHE):只反对加法或乘法中的一种运算。其中,只反对加法运算的又叫加法同态加密(Additive Homomorphic Encryption, AHE);局部同态加密(Somewhat Homomorphic Encryption, SWHE):可同时反对加法和乘法运算,但反对的计算次数无限;全同态加密(Fully Homomorphic Encryption, FHE):反对任意次的加法和乘法运算。在同态加密概念被Rivest在1978年首次提出[15]后,学术界呈现了多个反对PHE的计划,如RSA、GM[13]、Elgamal[14]、Paillier[1]。尔后,SWHE计划也相继问世,如BGN[16]。对于FHE如何实现,学术界在很长的工夫都没有答案。直到2009年,Gentry[28]应用现实格结构了第一个FHE计划,轰动了整个学术界,并引发了学者们对于FHE计划结构的钻研热潮。尔后相继涌现出多个优良的FHE计划,包含BFV[36]、BGV[37]、CKKS[38]等,以及多个优良的开源算法库如SEAL[39]、HELib[40]等。 3 为何须要半同态加密(PHE)?通用平安计算方法有所有余 隐衷计算的利用场景十分宽泛,除满足多方的通用计算(算数或布尔计算)性能外,还有如隐衷汇合求交(Private Set Intersection, PSI)[17]、隐衷爱护机器学习[4]、加密数据库查问[9]、门限签名[3]等等更加细分的利用。然而,在几种次要的通用计算技术路线中,每种办法各有各的效率/安全性缺点。FHE在计算无限次乘法后须要较简单的去除噪声的操作,经典的通用MPC协定通信开销较大,而TEE的安全性高度依赖于硬件厂商,无奈提供密码学上谨严的安全性。在简单的计算场景中,独自应用某种通用办法通常得不到一个可用的落地计划,这也激发了学者们钻研对于特定场景的特定解法。一个可行的计划通常是依据具体场景来进行定制化的设计,通过组合、优化不同的技术组件来失去平安、高效的计划,精准满足该场景需要。 PHE退场:辅助多种隐衷计算场景 图1.1. PHE的利用场景 因为通用平安计算方法的一些有余,以及在一些特定场景只须要应用一种HE运算(如加法)即可实现性能,PHE在隐衷计算畛域失去了大量应用,在多个开源库(如FATE[31])和大量学术顶会(如S&P、NDSS等41811)的计划中都有它的身影。PHE的高效、反对有限次加法或乘法的特点,使其成为隐衷计算的重要根本组件,可辅助实现多种隐衷计算性能: 1)隐衷爱护数据聚合 因为加法PHE能够在密文上间接执行加和操作,不泄露明文,在到多方合作的统计场景中,可实现平安的统计求和的性能。 在联邦学习中,不同参与方训练出的模型参数可由一个第三方进行对立聚合。应用加法PHE,能够在明文数据不出域、且不泄露参数的状况下,实现对模型参数的更新,此办法已利用在理论利用(如FATE[31])和多个顶会工作中(如SIGMOD[4]、KDD[7]、ATC[18]); 在在线广告投放的场景中,广告主(如商家)在广告平台(如媒体)投放在线广告,并心愿计算广告点击的转化收益。然而,广告点击数据集和购买数据集扩散在广告主和广告平台两方。应用PHE加密联合隐衷汇合求和(Private Intersection-Sum-with-Cardinality, PIS-C)协定[19]能够在爱护单方隐衷数据的前提下,计算出广告的转化率。 该计划已被Google落地利用[20];在加密数据库SQL查问场景,在数据库不可信的状况下,能够通过部署协定和代理来爱护请求者的查问隐衷。其中,PHE能够用来实现平安数据求和和均值的查问[9]。 2)乘法三元组生成 通用平安计算依据计算电路的不同可分为算数计算和布尔计算,对于算数计算来说,其中的难点是如何做乘法。而应用预生成的乘法三元组来辅助乘法运算的办法能够大大降低乘法的在线开销,是目前最为风行的办法。PHE是用于计算乘法三元组的重要工具2,已在多个顶会计划(如NDSS[11]、S&P[21])和理论产品(如Sharemind[2])中失去利用,对于减速平安计算具备重要意义。 3)结构特定的隐衷爱护协定 在机器学习预测分类场景中,若领有模型的一方不可信(如内部厂商),在数据方输出样本进行预测分类时,可能须要爱护样本数据的隐衷。PHE作为building block能够结构出隐衷爱护比拟协定和argmax协定,并能够此进一步结构出隐衷爱护奢侈贝叶斯分类器和超平面决策分类器[24]。此外,用PHE还可结构出不经意抉择(Oblivious Selection)协定,来反对隐衷爱护决策树分类器[25]。 4)门限签名 传统签名形式要求签名时从存储介质(如磁盘)中拉取残缺私钥到内存,存在泄露危险(如被木马、病毒窃取,侧信道攻打等)。 应用门限签名能够无效躲避此类危险,让多方合作实现签名过程,并确保私钥没有在任何一方被复原。特定的PHE算法能够用于实现门限签名[3],相干计划已在团体密钥管理系统落地[22]。 5)同态机密分享 同态机密分享是一种前沿的平安计算技术,能够用来大幅升高平安计算的交互通信量。具备特定代数构造的PHE计划通过非凡设计,能够用来实现同态机密分享[10],具备广大的利用前景。 6)隐衷汇合求交 应用PHE联合多项式的办法可结构出PSI协定[17]。 4 Paillier:最驰名的半同态加密计划Paillier是一个反对加法同态的公钥明码零碎 [1],由Paillier在1999年的欧密会(EUROCRYPT)上首次提出。尔后,在PKC'01中提出了Paillier计划的简化版本26,是以后Paillier计划的最优计划。在泛滥PHE计划中,Paillier计划因为效率较高、安全性证实齐备的特点,在各大顶会和理论利用中被宽泛应用,是隐衷计算场景中最罕用的PHE实例化计划之一。 其余的反对加法同态的明码零碎还有DGK [5]、OU [6]和基于格明码的计划[12]等。其中,DGK计划的密文空间相比Paillier更小,加解密效率更高,但因为算法的正确性和安全性在学术界没有失去宽泛钻研和验证,且咱们的试验表明算法的加解密局部存在缺点,不举荐在工业界代码中应用。OU和基于格的加法同态计算效率更高,也是PHE不错的候选项。其中OU的在计划中的应用频率绝对较低,而基于格的计划密文大小较大,在一些特定场景有本身的劣势。 ...

October 12, 2021 · 5 min · jiezi

关于算法:看动画学算法之栈stack

简介栈应该是一种非常简单并且十分有用的数据结构了。栈的特点就是先进后出FILO或者后进先出LIFO。 实际上很多虚拟机的构造都是栈。因为栈在实现函数调用中十分的无效。 明天咱们一起来看学习一下栈的构造和用法。 栈的形成栈一种有序的线性表,只能在一端进行插入或者删除操作。这一端就叫做top端。 定义一个栈,咱们须要实现两种性能,一种是push也就是入栈,一种是pop也就是出栈。 当然咱们也能够定义一些其余的辅助性能,比方top:获取栈上最顶层的节点。isEmpty:判断栈是否为空。isFull:判断栈是否满了之类。 先看下入栈的动画: 再看下出栈的动画: 栈的实现具备这样性能的栈是怎么实现呢? 一般来说栈能够用数组实现,也能够用链表来实现。 应用数组来实现栈如果应用数组来实现栈的话,咱们能够应用数组的最初一个节点作为栈的head。这样在push和pop栈的操作的时候,只须要批改数组中的最初一个节点即可。 咱们还须要一个topIndex来保留最初一个节点的地位。 实现代码如下: public class ArrayStack { //理论存储数据的数组 private int[] array; //stack的容量 private int capacity; //stack头部指针的地位 private int topIndex; public ArrayStack(int capacity){ this.capacity= capacity; array = new int[capacity]; //默认状况下topIndex是-1,示意stack是空 topIndex=-1; } /** * stack 是否为空 * @return */ public boolean isEmpty(){ return topIndex == -1; } /** * stack 是否满了 * @return */ public boolean isFull(){ return topIndex == array.length -1 ; } public void push(int data){ if(isFull()){ System.out.println("Stack曾经满了,禁止插入"); }else{ array[++topIndex]=data; } } public int pop(){ if(isEmpty()){ System.out.println("Stack是空的"); return -1; }else{ return array[topIndex--]; } }}应用动静数组来实现栈下面的例子中,咱们的数组大小是固定的。也就是说stack是有容量限度的。 ...

October 12, 2021 · 1 min · jiezi

关于算法:OpenMLDB-Weekly-Update202110420211011

OpenMLDBSummary本周合并 Pull requests 4个,新增Pull requests 7个,敞开 Issues 3个,新增 Issues 4个。总计45个文件批改,新增1261行代码,删除245行代码。 Merged Pull Requestsfeat: support in predicate#423feat: hybridse-sdk SqlEngine support multiple databases#473fix: sdk ut compile and cicd#493fix: create index parse and desc#480 Open Pull Requestsfix: fix same schema name bug#492feat: add a config for print the physical plan#497style: add image source in Dockerfile#499refactor: mv base::Status to log dir#500feat: add StandAloneClusterSDK#501feat: set index if no index in create table stmt#502refactor: rm sql parser in ns client#504 ...

October 11, 2021 · 1 min · jiezi

关于算法:R语言分布滞后线性和非线性模型DLNM分析空气污染臭氧温度对死亡率时间序列数据的影响

原文链接 http://tecdat.cn/?p=23947 摘要散布滞后非线性模型(DLNM)示意一个建模框架,能够灵便地形容在工夫序列数据中显示潜在非线性和滞后影响的关联。该方法论基于穿插基的定义,穿插基是由两组根底函数的组合示意的二维函数空间,它们别离指定了预测变量和滞后变量的关系。本文在R软件实现DLNM,而后帮忙解释后果,并着重于图形示意。本文提供指定和解释DLNM的概念和实际步骤,并举例说明了对理论数据的利用。 关键字:散布滞后模型,工夫序列,平滑,滞后效应,R。 1.简介统计回归模型的次要目标是定义一组预测变量与后果之间的关系,而后预计相干影响。当依赖项显示某些滞后影响时,会进一步减少复杂性:在这种状况下,预测变量的产生(咱们称其为裸露事件)会在远远超出事件周期的工夫范畴内影响后果。此步骤须要定义更简单的模型以表征关联,并指定依赖项的工夫构造。 1.1 概念框架对滞后效应的适当统计模型的阐明及其后果的解释,有助于建设适当的概念框架。这个框架的次要特点是定义了一个额定的维度来形容关联,它指定了裸露和后果之间在滞后维度上的工夫依赖性。这个术语,借用了工夫序列剖析的文献,代表了评估影响滞后时裸露事件和后果之间的工夫距离。在长时间裸露的状况下,数据能够通过等距时间段的划分来结构,定义一系列裸露事件和后果实现。这种划分也定义了滞后单位。在这个工夫构造中,裸露-反馈关系能够用两种相同的观点中的任何一种来形容:咱们能够说一个特定的裸露事件对将来的多个后果产生影响,或者说一个特定的后果能够用过来多个裸露事件的奉献来解释。而后,能够应用滞后的概念来形容向前(从固定后果到将来后果)或向后(从固定后果到过来的后果)的关系。 最终,滞后效应统计模型的次要特色是它们的二维构造:该关系同时在预测变量的通常空间和滞后的维度上进行形容。 1.2 散布滞后模型最近,在评估环境压力因素的短期影响的钻研中曾经解决了滞后影响的问题:一些工夫序列钻研报告说,裸露于高水平的净化或极其温度会在其产生后的几天内继续影响衰弱( Braga等,2001; Goodman等,2004; Samoli等,2009; Zanobetti和Schwartz,2008)。 给定定义的数据工夫构造和简略的滞后维度定义,工夫序列钻研设计可提供多种劣势来解决滞后影响,其中工夫划分是由等距离和有序的工夫点间接指定的。在这种状况下,滞后效应能够用散布滞后模型(DLM)来优雅地形容,该模型最后是在计量经济学中开发的(Almon 1965),最近在环境因素钻研中用于量化衰弱效应(Schwartz 2000; Zanobetti et al。2000; 2007)。 Muggeo和Hajat,2009年)。通过这种办法,能够应用多个参数来解释在不同时滞下的影响,从而将单个裸露事件的影响散布在特定的时间段内, 1.3 本文目标统计环境R提供了一组用于指定和解释DLNM后果的工具。本文的目标是提供该程序包函数的全面概述,包含函数的具体摘要以及以理论数据为例的示例。该示例波及1987-2000年期间两个环境因素(空气污染(臭氧)和温度)对死亡率的影响。在本文中,我重新考虑了定义DLNM,预测成果并借助图形函数解释后果的次要概念和实际步骤。 2.非线性和滞后效应在本节中,我介绍了工夫序列模型的根本公式,而后介绍了形容非线性效应和滞后效应的办法,后者通过简略DLM的模型来形容。 2.1 根本模型工夫序列数据的模型通常能够示意为: 其中µt≡E(Yt),Yt是t = 1时的一系列后果...,n,假如来自指数族的散布。函数sj指定变量xj和线性预测变量之间的关系,该变量由参数向量j定义。变量uk蕴含具备由相关系数k指定的线性效应的其余预测变量 之前形容的数据说明性示例中,后果Yt是每日死亡计数,假设是泊松散布,其中E(Y)= µ,V(Y)= µ。 臭氧和温度的非线性和滞后影响通过函数sj建模,该函数定义了预测变量和滞后变量两个维度之间的关系 2.2 非线性裸露-反馈关系DLNM开发的第一步是定义预测变量空间中的关系。通常,非线性裸露-反馈依赖性通过适当的函数s在回归模型中示意。在齐全参数化的办法中,提出了几种不同的函数,每个函数都具备不同的假如和灵活性。次要抉择通常依赖于形容润滑曲线的函数,例如多项式或样条函数(Braga等,2001; Dominici等,2004)。对于线性阈值参数化的应用(Muggeo 2010; Daniels et al。2000); 或通过虚构参数化进行简略分层。 所有这些函数都对原始预测变量进行了转换,以生成蕴含在模型中作为线性项的一组转换变量。相干的根底函数包含原始变量x的一组齐全已知的转换,这些转换生成一组称为根底变量的新变量。代数示意能够通过以下形式给出: 定义DLNM的第一步是在函数mkbasis()中执行的,该函数用于创立根底矩阵Z。此函数的目标是提供一种通用的形式来蕴含x的非线性效应。举例来说,我建设了一个将所选基函数利用于向量的基矩阵: R> mkais(1:5, tpe = "s", df = 4, egree = 2, cenvlue = 3) 后果是一个列表对象,存储根底矩阵和定义该矩阵的自变量。在这种状况下,所选基准是具备4个自由度的二次样条,由参数类型df和度定义。 能够通过第二个参数类型抉择不同类型的根底。可用的选项是天然三次方或简略的B样条(类型=“ ns”或“ bs”);虚构变量层;多项式(“ poly”);阈值类型的函数和简略的线性(“ lin”)。参数df定义了根底的维数(根底的列数,基本上是转换后的变量的数目)。该值可能取决于参数“结点”。如果未定义,则默认状况下将结搁置在等距的分位数上。自变量度数抉择“ bs”和“ poly”的多项式度数。 参数cen和cenvalue用于使连续函数(类型“ ns”,“ bs”,“ poly”和“ lin”)的基准居中,如果未提供cenvalue,则默认为原始变量的均值。 2.3滞后效应定义DLNM的第二步是指定函数,以对附加滞后维度中的关系进行建模,以实现滞后成果。在这种状况下,给定工夫t的后果Yt能够用过来的裸露量xt-L来解释。给定最大滞后L时,附加滞后维度能够由n×(L +1)矩阵Q示意,例如: 简略的DLM应用形容后果与滞后危险之间的依赖关系的函数来容许线性关系的滞后效应。 第二步通过函数mklagbasis()进行,该函数调用mkbasis()来构建根底矩阵C。例如: R> mkgbais(mxlag =5,type ="strta", kots = c(2, 4)) 在此示例中,在通过第一个参数maxlag将最大滞后固定为5之后,滞后向量0:maxlag对应于,将主动创立并利用所选函数。 3.定义DLNMDLNM标准的最初一步波及同时定义预测器和滞后两个维度中的关系。只管非线性和滞后效应的术语不同,但这两个过程在概念上是类似的:定义示意相干空间中关系的根底。 而后,通过穿插基的定义来指定DLNM,穿插基是二维函数空间,同时形容了沿预测变量范畴及其滞后维度的依存关系。首先,抉择x的基函数得出Z,而后为x的每个基变量创立附加的滞后维度,从而生成一个数组R。通过定义的C,DLNM能够示意为: 抉择穿插基等于如上所述抉择两组基函数,将其组合以生成穿插基函数。这是通过函数crossbasis()执行的,该函数调用函数mkbasis()和mklagbasis()别离生成两个根本矩阵Z和C,而不是通过张量积将它们组合起来以产生W。能够应用此函数指定臭氧和温度的两个穿插基。相干代码为: ...

October 11, 2021 · 1 min · jiezi

关于算法:CIS-315-算法讲解

CIS 315, Intermediate AlgorithmsWinter 2019Assignment 6due Friday, March 8, 20191 DescriptionWe want to devise a dynamic programming solution to the following problem: there is a string ofcharacters which might have been a sequence of words with all the spaces removed, and we wantto find a way, if any, in which to insert spaces that separate valid English words. For example,theyouthevent could be from “the you the vent”, “the youth event” or “they out he vent”. Ifthe input is theeaglehaslande, then there’s no such way. Your task is to implement a dynamicprogramming solution in one of two separate ways (both ways for extra credit): iterative bottom-up version recursive memoized versionAssume that the original sequence of words had no other punctuation (such as periods), no capitalletters, and no proper names - all the words will be available in a dictionary file that will be providedto you.Let the input string be x = x1x2...xn. We define the subproblem split(i) as that of determiningwhether it is possible to correctly add spaces to xixi+1...xn. Let dict(w) be the function that willlook up a provided word in the dictionary, and return true iff the word w is in it. A recurrencerelation for split is given below:split(i) = true if i = n + 1[dict(xixi+1...xj ) ∧ split(j + 1)] otherwiseObviously, split(i) only finds out whether there’s a sequence of valid words or not. Your programmust also find at least one such sequence.The program will read a text file from standard input. For example, if you have a Java classnamed dynProg, the command java dynProg < inSample.txt is what you would use to run yourprogram. The name of the dictionary file should be hardwired in the code. We will be testingyour program on a file named “diction10k.txt”, and your program will be tested in a directorycontaining that file. Testing will be much simpler if you can submit your program as a single file(and not a zipped directory).12 Sample InputThe first line of input is an integer C. This is followed by C lines, each containing a single string,representing a phrase to be tested.3theyoutheventtheeaglehaslandelukelucklikeslakeslukeducklikeslakeslukelucklickslakesluckducklickslakes3 Sample Outputphrase number: 1theyoutheventiterative attempt:YES, can be splitthe you the ventmemoized attempt:YES, can be splitthe you the ventphrase number: 2theeaglehaslandeiterative attempt:NO, cannot be splitmemoized attempt:NO, cannot be splitphrase number: 3lukelucklikeslakeslukeducklikeslakeslukelucklickslakesluckducklickslakesiterative attempt:YES, can be splitluke luck likes lakes luke duck likes lakes luke luck licks lakes luck duck licks lakesmemoized attempt:YES, can be splitluke luck likes lakes luke duck likes lakes luke luck licks lakes luck duck licks lakes24 SubmissionPost a copy of your Java, Python, C, or C++ program to Canvas by midnight of the due date ofFriday, March 8. ...

October 11, 2021 · 3 min · jiezi

关于算法:MACM-401MATH

MACM 401/MATH 701/MATH 801Assignment 4, Spring 2019.Michael MonaganDue Friday March 8th by 4pm. Hand in to dropoff box 1a outide AQ 4100.For problems involving Maple calculations and Maple programming, you should submit a printoutof a Maple worksheet of your Maple session.Late Penalty: 20% for up to 72 hours late. Zero after that.Note, you may use Maple for all calculations unless asked to do the question by hand.Question 1: P-adic Lifting (25 marks)Reference: Section 6.2 and 6.3.(a) By hand, determine the p-adic representation of the integer u = 116 for p = 5, first using thepositive representation, then using the symmetric representation for Z5.(b) Theorem 2: Let u, p ∈ Z with p > 2. For simplicity assume p is odd.there exist unique integers u0, u1, . . . , un?1 such that u = u0 + u1pProve uniqueness.(c) Determine the cube-root, if it exists, of the following polynomialsa(x) = x6 531x5 + 94137x4 5598333x3 + 4706850x2 1327500x + 125000,b(x) = x6 406 x5 + 94262 x4 5598208 x3 + 4706975 x2 1327375 x + 125125using reduction mod 5 and linear p-adic lifting. You will need to derivive the update formulaby modifying the update formula for computing the pa(x).Factor the polynomials so you know what the answers are. Express your the answer in thep-adic representation. To calculate the initial solution u0 =√3 a mod 5 use any method. UseMaple to do all the calculations.Question 2: Hensel lifting (15 marks)Reference: Section 6.4 and 6.5.(a) Givena(x) = x4 2 x3 233 x2 214 x + 85and image polynomialsu0(x) = x2 3 x 2 and w0(x) = x2 + x + 3,satisfying a ≡ u0 w0 (mod 7), lift the image polynomials using Hensel lifting to find (if thereexist) u and w in Z[x] such that a = uw.1(b) Givenb(x) = 48 x4 22 x3 + 47 x2 + 144and an image polynomialsu0(x) = x2 + 4 x + 2 and w0 = x2 + 4 x + 5satisfying b ≡ 6 u0 w0 (mod 7), lift the image polynomials using Hensel lifting to find (ifthere exist) u and w in Z[x] such that b = uw.Question 3: Determinants (25 marks)Consider the following 3 by 3 matrix A of polynomials in Z[x] and its determinant d. ...

October 11, 2021 · 5 min · jiezi

关于算法:Tensorflow-Lite-Model-Maker-图像分类篇源码

TFLite_tutorialsThe TensorFlow Lite Model Maker library simplifies the process of adapting and converting a TensorFlow neural-network model to particular input data when deploying this model for on-device ML applications.解读: 此处咱们想要失去的是 .tflite 格局的模型,用于在挪动端或者嵌入式设施上进行部署 下表列举的是 TFLite Model Maker 目前反对的几个工作类型 Supported TasksTask UtilityImage Classification: tutorial, apiClassify images into predefined categories.Object Detection: tutorial, apiDetect objects in real time.Text Classification: tutorial, apiClassify text into predefined categories.BERT Question Answer: tutorial, apiFind the answer in a certain context for a given question with BERT.Audio Classification: tutorial, apiClassify audio into predefined categories.Recommendation: demo, apiRecommend items based on the context information for on-device scenario.If your tasks are not supported, please first use TensorFlow to retrain a TensorFlow model with transfer learning (following guides like images, text, audio) or train it from scratch, and then convert it to TensorFlow Lite model.解读: 如果你要训练的模型不合乎上述的工作类型,那么能够先训练 Tensorflow Model 而后再转换成 TFLite ...

October 10, 2021 · 7 min · jiezi

关于算法:CSC171语言

CSC171 — Project 2TTY GolfIn this project you will build on your first project experience and develop a TTY program toplay the game of Golf. It doesn’t matter if you know how golf works—the rules of the gamethat you need to implement our version are described below. And of course you can look itup on Wikipedia: Golf.As with Project 1, the basic idea is that the program will tell the player the game situation andoffer them a choice of various actions. The player will type their choices and the program willread them, compute the result, and inform the user. This is essentially what you did last time,only for a more complicated and realistic game. You may also, for extra credit, implement acomputer opponent that plays against the human.This document contains a lot of information. First it describes the game of golf generally, andthen the abstract version of it that we will use for our TTY game. An example of what theoutput of your program might look like is provided. You should be able to start thinking aboutyour program after reading these.The section “Specifications” provides all the details that you need to put into your program inorder to actually play the game. The section “Project Design and Requirements” describesthe main aspects of the project and gives some suggestions on how to approach them. Thesection “Specific Requirements” spells out exactly what your program must do. Gradingdetails, opportunities for extra credit, and other policy details are at the end of the document.The Game of Golf (Simplified)The game of golf is played on a mostly grass-covered golf course (see Figure ). A courseconsists of 18 holes. Each hole is a more or less linear span of the course’s grassy terrain.Each hole has a tee at one end, where the players start, and a green, where the grass iscut very short, at the other end. Someplace on the green is an actual, physical hole (or cup)marked by a flag.Each player uses a set of golf clubs to hit their ball around the course. Each club has differentcharacteristics, but roughly speaking the farther a club can hit, the less accurate it is. Eachhit is called a shot or stroke.The first shot on each hole is taken from the tee. Most holes are too long for the tee shot toreach the green and get into the hole. Subsequent shots are played from where the previousshot lands and stops. Once the ball reaches the green, the player uses a special club called1Map of the Old Course at St. Andrews, Scotland.Source: supersport.comSchematic of a golf hole. 1=tee, 2=waterhazard, 3=rough, 4=out of bounds, 5=sandbunker, 6=water hazard, 7=fairway, 8=puttinggreen, 9=flag, 10=hole (cup). Source:WikipediaFigure 1: Golf course example and definitionsa putter (PUH-ter) to putt (PUHT) or tap the ball towards the hole. Getting the ball to fall intothe hole is called “sinking the putt.”The goal of the game is to get the ball into the hole in as few strokes (shots) as possible.Each hole is assigned an “expected” number of strokes, called its par. Completing a hole inthat number of strokes is called “making par.” Completing a hole in fewer strokes is calledbeing “under par;” completing it in more strokes is called being “over par.”A full game, also called a round, involves playing all 18 holes of a course in turn. A player’sscore for a round is the total number of strokes they used to complete the course. This istraditionally expressed as the difference from the total par for the course. Thus finishing inone less stroke than par is “-1” (“one under”), while finishing in one more stroke is “+1” (“oneover”).In the real game, each hole is a part of the landscape of the course. For our game, we willignore almost everything about the physical topography of the course. The holes will simplyhave a distance from tee to hole. All greens will be a fixed size and it won’t matter where onthe green the hole is placed.TTY GolfIn TTY Golf, a course is represented as a set of 18 holes, each of which has a yardage(number of yards from tee to hole) and a par for the hole.2The player will play each hole of the course in turn to complete their round.For each stroke (shot) other than putting, the player will select a club (a number 1–10) andthe power with which to hit the ball (also a number 1–10). Your program will compute thedistance of the shot (details below) and inform the user of the result.The player will continue to take shots like this until ball is within 20 yards (60 feet) of the hole,at which point it is on the green.Once the ball is on the green, the player putts by specifying the power with which to hit theball (1–10). Your program will compute the distance of the putt and whether it goes in thehole (details below). The player continues to putt until the ball is in the hole.Your program will keep track of the number of strokes (shots) and the player’s score relativeto the total par of the holes they have played so far.When the game is over, your program should offer to play a new round or quit.Sample TranscriptThe following transcript is a purely hypothetical example of the sort of gameplay that yourprogram might provide. It should give you some idea of the sorts of messages and promptsthat are necessary. But you do NOT have to make your game play exactly like this. Theimportant thing is to keep the player informed about the game situation. Be very clear whatyou’re asking for when prompting for user input.Welcome to TTY Golf!Please select a course: ...

October 10, 2021 · 7 min · jiezi

关于算法:自然语言处理NLP主题LDA情感分析疫情下的新闻文本数据

原文链接:http://tecdat.cn/?p=12310原文出处:拓端数据部落公众号新冠肺炎的暴发让往年的春节与平常不同。与此同时,新闻记录下了这场疫情倒退的时间轴。 ▼ 为此咱们剖析了疫情相干的新闻内容、公布期间以及公布内容的主题和情感偏向这些方面的数据,心愿通过这些数据,能对这场疫情有更多的理解。 新闻对疫情相干主题的情感偏向 通过对疫情相干的新闻进行主题剖析和情感剖析,咱们能够失去每个主题的关键词以及情感散布。 图表1 症状检测主题的新闻内容表白出最多踊跃情感,该话题下探讨的是医院中检测患者的症状,其次是城市服务以及学校相干的新闻内容,探讨了商店敞开,社区隔离和学校提早开学等话题,生存主题也表白出较多的踊跃情感(关键词:工夫、家庭),疫情减少了家人相处的工夫(图1)。 新闻表白的情感偏向随工夫变动 思考到新闻公布的工夫、新闻相干的话题因素,图2显示了通过情感穿插剖析失去的后果。 图表2 从话题排名来看,不同时间段的新闻中最热门的话题都有经济、出行和政治。从情感散布来看,1月份的经济主题新闻表白出较多的负面情绪(如股市因对冠状病毒的日益关注而上涨)。3月份随着疫情逐步恶化,城市主题新闻(如疫情期间保障商店服务和生产经营)的热度排名超过防护主题(关键词:口罩,洗手,衰弱等)。从1月到3月,各个主题下的踊跃情感比例都在一直减少。 新闻对不同主题关键词的关注度 思考到不同话题的关注度,图3显示了高频关键词的散布。 图表3 从中咱们能够看到疫情相干的新闻中最关注的方面,首先是衰弱,家庭和隔离和出行,其中衰弱呈现的频率最高。而后关注的话题,蕴含冠状病毒、疫情期间的工作和病毒检测。其次关注的话题蕴含辨别衰弱和感化的症状。其余关注的热门关键词蕴含学校、商业、旅行和经济等。 本文章中的所有信息(包含但不限于剖析、预测、倡议、数据、图表等内容)仅供参考,拓端数据(tecdat)不因文章的全副或局部内容产生的或因本文章而引致的任何损失承当任何责任。 最受欢迎的见解 1.小红书用户行为数据采集洞察:婚礼种草指南 2.机器学习助推快时尚精准销售预测 3.单车上的城市:共享单车数据洞察 4.用机器学习辨认一直变动的股市情况—隐马尔科夫模型(HMM)的利用的利用") 5.数据盘点:家电线上生产新趋势 6.在r语言中应用GAM(狭义相加模型)进行电力负荷工夫序列剖析 7.虎扑论坛基因探秘:社群用户行为数据洞察 8.把握出租车行驶的数据脉搏 9.智能门锁“剁手”数据攻略

October 9, 2021 · 1 min · jiezi

关于算法:Python面板时间序列数据预测格兰杰因果关系检验Granger-causality-test药品销售实例与可视化

原文链接:http://tecdat.cn/?p=23940工夫序列是以固定工夫_区间_记录的察看序列。本指南带你实现在Python中剖析一个给定的工夫序列的特色的过程。 内容什么是工夫序列?如何在 Python 中导入工夫序列?什么是面板数据?工夫序列的可视化工夫序列中的模式加法和乘法的工夫序列如何将一个工夫序列分解成其组成部分?安稳的和非安稳的工夫序列如何使一个工夫序列成为安稳的?如何测试平稳性?白噪声和安稳序列之间的区别是什么?如何使一个工夫序列去趋势化?如何使工夫序列去节令化?如何测验工夫序列的季节性?如何解决工夫序列中的缺失值?什么是自相干和局部自相干函数?如何计算局部自相干函数?滞后图如何预计一个工夫序列的可预测性?为什么和如何使工夫序列平滑化?如何应用格兰杰因果测验来理解一个工夫序列是否有助于预测另一个工夫序列?1. 什么是工夫序列?工夫序列是以固定工夫区间记录的察看序列。 依据察看的频率,一个工夫序列通常可能是每小时、每天、每周、每月、每季度和每年。有时,你也可能有以秒为单位的工夫序列,比方,每分钟的点击量和用户访问量等等。 为什么要剖析一个工夫序列? 因为这是你对该序列进行预测前的筹备步骤。 此外,工夫序列预测具备微小的商业意义,因为对企业来说很重要的货色,如需要和销售,网站的访问量,股票价格等基本上都是工夫序列数据。 那么,剖析一个工夫序列波及什么呢? 工夫序列剖析波及到对序列性质的各个方面的了解,这样你就能更好地理解发明有意义和精确的预测。 2. 如何在Python中导入工夫序列?那么,如何导入工夫序列数据呢? 工夫序列的数据通常存储在.csv文件或其余电子表格格局中,蕴含两列:日期和测量值。 咱们应用pandas包中的read\_csv()来读取工夫序列数据集(一个对于药品销售的csv文件)作为pandas数据框。增加parse\_dates=['date']参数将使日期列被解析为一个日期字段。 import pandas as pd# 导入数据df = pd.read_csv('10.csv', parse_dates=\['date'\])df.head() 数据框架工夫序列另外,你也能够把它导入为一个以日期为索引的pandas序列。你只须要在pd.read\_csv()中指定index\_col参数就能够了。 pd.read\_csv('10.csv', parse\_dates=\['date'\], index_col='date') 3. 什么是面板数据?面板数据也是一种基于工夫的数据集。 不同的是,除了工夫序列之外,它还蕴含一个或多个在雷同时间段内测量的相干变量。 通常状况下,面板数据中存在的列蕴含了有助于预测Y的解释变量,前提是这些列在将来的预测期是可用的。 上面是一个面板数据的例子。 df.head() 面板序列 4. 工夫序列的可视化让咱们用matplotlib来可视化这个序列。 # 工夫序列数据源:R中的fpp pacakge。import matplotlib.pyplot as plt# 绘制图表def plot_df(df, x, y, title="", xlabel='日期', dpi=100):plt.show() 工夫序列的可视化因为所有的值都是负数,你能够在Y轴的两边显示,以强调增长。 # 导入数据x = df\['date'\].values# 绘图fig, ax = plt.subplots(1, 1, figsize=(16,5), dpi= 120)plt.fill(x, y1=y1, y2=-y1, alpha=0.5) 航空乘客数据--两面序列因为它是一个月度的工夫序列,并且每年都遵循肯定的反复模式,你能够在同一张图中把每年的状况作为一个独自的线条来绘制。这让你能够并排比拟每年的模式。 工夫序列的节令图# 导入数据df.reset_index(inplace=True)# 筹备好数据years = df\['year'\].unique()# 准备色彩np.random.choice(list(mpl.color), len(year), # 绘制图表  plt.text(df.loc\[df.year==y, :\].shape\[0\]-.9\] plt.gca().set(xlim=(-0.3, 11)plt.title("药品销售工夫序列的节令图", fontsize=20) 药品销售的季节性图谱每年2月,药品销售量急剧下降,3月再次回升,4月再次降落,如此重复。显然,这种模式每年都会在某一年内反复呈现。 然而,随着工夫的推移,药品销售量总体上有所增加。你能够用一个丑陋的年度图表很好地展现这一趋势以及它每年的变动状况。同样地,你也能够做一个按月排列的boxplot来显示每月的散布状况。 逐月(季节性)和逐年(趋势)散布的箱线图你能够按季节性对数据进行分组,看看数值在某年或某月是如何散布的,以及它在不同期间的比照状况。 # 导入数据df.reset_index(inplace=True)# 筹备好数据df\['年'\] = \[d.year for d in df.date\]df\['月'\] = \[d.strftime('%b') for d in df.date\]# 绘制图表sns.boxplot(x='年', y='值', data=df, ax=axes\[0\])sns.boxplot(x='月', y='值', data=df.loc\[~df.year.isin(\[1991, 2008\]), :\] ) 按年和按月排列的箱线图 箱线图使年度和月份的散布变得显著。另外,在按月排列的图表中,12月和1月的药品销售量显著较高,这可归因于假日折扣节令。 到目前为止,咱们曾经看到了识别模式的相似性。当初,如何找出与通常模式的任何偏差? 5. 工夫序列中的模式任何工夫序列都能够被分成以下几个局部。 根底程度+趋势+季节性+误差 当在工夫序列中察看到有一个减少或缩小的斜率时,就能够察看到趋势。而季节性是指因为季节性因素,在定期区间之间察看到显著的反复模式。这可能是因为一年中的哪个月,哪个月的哪一天,工作日或甚至一天中的哪个工夫。 然而,并非所有工夫序列都必须有趋势和/或季节性。一个工夫序列可能没有一个显著的趋势,但有一个季节性。反之,也能够是实在的。 因而,一个工夫序列能够被设想为趋势、季节性和误差项的组合。 fig, axes = plt.subplots(1,3, figsize=(20,4), dpi=100)pd.read_csv.plot( legend=False, ax=axes\[2\]) 工夫序列中的模式另一个须要思考的方面是周期性行为。当序列中的回升和降落模式不产生在固定的基于日历的工夫区间内时,就会产生这种状况。应留神不要将 "周期性 "效应与 "季节性 "效应混同。 那么,如何辨别 "周期性 "和 "季节性 "模式? 如果这些模式不是基于固定的日历频率,那么它就是周期性的。因为,与季节性不同,周期性效应通常受到商业和其余社会经济因素的影响。 6. 加法和乘法的工夫序列依据趋势和季节性的性质,一个工夫序列能够被建模为加法或乘法,其中,序列中的每个观测值能够示意为各组成部分的和或积。 加法工夫序列:值=根底+趋势+季节性+误差   乘法工夫序列:值=根底x趋势x季节性x误差 7. 如何将一个工夫序列分解成其组成部分?你能够对一个工夫序列进行经典的合成,将该序列视为基数、趋势、季节性指数和残差的加法或乘法组合。 statsmodels中的 seasonal_decompose 能够不便地实现这一点。 # 乘法合成 decompose(df\['value'\], model='multiplicative')# 加法合成decompose(df\['value'\], model='additive')# 绘图result_mul.plot().suptitle( fontsize=22) 加法和乘法合成设置extrapolate_trend='freq'能够看到序列开始时趋势和残差中的任何缺失值。 如果你认真看一下加法合成的残差,它有一些模式残留。然而,乘法合成看起来相当随机。因而,现实状况下,对于这个特定的序列,乘法合成应该是首选。 ...

October 9, 2021 · 2 min · jiezi

关于算法:R语言ARIMAGARCH波动率模型预测股票市场苹果公司日收益率时间序列

原文链接:http://tecdat.cn/?p=23934引言在本文中,咱们将尝试为苹果公司的日收益率寻找一个适合的 GARCH 模型。稳定率建模须要两个次要步骤。 指定一个均值方程(例如 ARMA,AR,MA,ARIMA 等)。建设一个稳定率方程(例如 GARCH, ARCH,这些方程是由 Robert Engle 首先开发的)。要做(1),你须要利用驰名的Box-Jenkins办法,它包含三个次要步骤。 辨认估算诊断查看这三个步骤有时会有不同的名称,这取决于你读的是谁的书。在本文中,我将更多地关注(2)。 我将应用一个名为quantmod的软件包,它代表量化金融建模框架。这容许你在R中间接从各种在线资源中抓取金融数据。 #install.packages("quantmod") -须要先装置该软件包getSymbols(Symbols = "AAPL",           src="yahoo", #其余起源包含:谷歌、FRED等。 收益通常有一个非常简单的平均数方程,这导致了简略的残差。 咱们首先要测试序列依赖性,这是条件异方差的一个指标(序列依赖性与序列相干不同)。这是通过对原始序列的平方/绝对值进行测试,并应用Ljung和Box(1978)的Ljung-Box测试等联结假如进行测试,这是一个Portmentau测验,正式测验间断自相干,直到预约的滞后数,如下所示。 其中T是总的周期数,m是你要测试的序列相干的滞后期数,2k是滞后期k的相关性,Q∗(m)∼2有m个自由度。 查看上面是AAPL对数收益工夫序列及其ACF,这里咱们要寻找显著的滞后期(也能够运行pacf)或存在序列自相干。 通过观察ACF,程度序列(对数收益)并不是真正的自相干,但当初让咱们看一下平方序列来查看序列依赖性。 咱们能够看到,平方序列的ACF显示出显著的滞后。这是一个信号,阐明咱们应该在某个时候测试ARCH效应。 平稳性咱们能够看到,AAPL的对数回报在某种程度上是一个安稳的过程,所以咱们将应用Augmented Dicky-Fuller测验(ADF)来正式测验平稳性。ADF是一个宽泛应用的单位根测验,即平稳性。咱们将应用12个滞后期,因为依据文献的倡议,咱们有每日数据。 何:存在单位根(系列是非安稳的 ## ## Title:##  Augmented Dickey-Fuller Test## ## Test Results:##   PARAMETER:##     Lag Order: 12##   STATISTIC:##     Dickey-Fuller: -14.6203##   P VALUE:##     0.01 ## ## Description:##  Mon May 25 16:45:37 2020 by user: Florian下面的P值为0.01,表明咱们应该回绝Ho,因而,该系列是安稳的。 构造渐变_测验_请留神,我从2008年底开始钻研APPL序列。以防止08年大消退,通常会在数据中产生结构性渐变(即趋势的重大降落/跳跃)。咱们将对结构性渐变/变动进行Chow测试。 AAPL的日收益率没有结构性渐变 该图显示,用于预计断点(BP)数量的BIC(黑线)是BIC线的最小值,所以咱们能够确认没有结构性断点,因为最小值是零,即零断点。在预测工夫序列时,断点十分重要。 预计在这一节中,咱们试图用auto.arima命令来拟合最佳arima模型,容许一个季节性差别和一个程度差别。 正如咱们所知,{Yt}的个别ARIMA(p,d,q)。 依据auto.arima,最佳模型是ARIMA(3,0,2),平均数为非零,AIC为-14781.55。咱们的均匀方程如下(括号内为SE)。 Auto.arima函数挑选出具备最低AIC的ARIMA(p,d,q),其中。 其中是察看到的数据在参数的mle的概率。因而,如果Auto.arima函数运行N模型,其决策规定为AIC∗=min{AICi}Ni=1 诊断查看咱们能够看到,咱们的ARIMA(3,0,2)的残差是良好的体现。它们仿佛也有肯定的正态分布 ## ##  Ljung-Box test## ## data:  Residuals from ARIMA(3,0,2) with non-zero mean## Q* = 6.7928, df = 4, p-value = 0.1473## ## Model df: 6.   Total lags used: 10当初咱们将通过对咱们的ARIMA(3,0,2)模型的平方残差利用Ljung-Box测试来测验ARCH效应。 ## ##  Box-Ljung test## ## data:  resid^2## X-squared = 126.6, df = 12, p-value < 2.2e-16咱们能够看到,残差平方的 ACF 显示出许多显著的滞后期,因而咱们得出结论,的确存在 ARCH 效应,咱们应该对稳定率进行建模。 应用 GARCH 建设稳定率模型下面将咱们的平均数方程中的残差进行了平方,看看大的冲击是否紧随在其余大的冲击之后(无论哪个方向,即负的或正的),如果是这样,那么咱们就有条件异方差,意味着咱们有须要建模的非恒定方差。上面是一个GARCH(m,s)的样子。 其中{2t}mt=1是咱们通常的特异性冲击,iid随机变量,即2t∼WN(0,2)。咱们能够更紧凑地写成: 其中B是规范的后移算子Bi2t=2t-i,Bi2t=2t-i。对于任何整数ii,以及和别离是度数为m和s的多项式 请留神,一个非凡状况是当s=0时,GARCH(m,0)被称为ARCH(m)。 当我说GARCH家族时,它表明模型有变动。 SGARCH。一般GARCHEGARCH。指数GARCH,容许稳定率不为负值(这迫使模型只输入正方差FGARCH。这是为长记忆模型筹备的。它应用了被称为 ARFIMA 的 Fractionaly integrated ARIMA(即非整数整合)。GARCH-M:这是GARCH的均值,适宜你的均值方程中有稳定率例如CAPM的方程中有。GJR-GARCH。假如负面冲击和侧面冲击之间存在不对称性(金融数据简直都是这样)。为收益率序列建设稳定率模型包含四个步骤: 通过测试数据中的序列依赖性来指定一个均值方程,如果有必要,为收益序列建设一个 计量经济学模型(例如,ARIMA 模型)来打消任何线性依赖。应用平均值方程的残差来测试ARCH效应。如果ARCH效应在统计上是显著的,就指定一个稳定率模型,并对均值和稳定率方程进行联结预计。仔细检查拟合的模型,必要时对其进行改良。一个简略的 GARCH 模型有以下成分。 ...

October 8, 2021 · 1 min · jiezi

关于算法:CSC-115-数据结构栈

CSC 115 - Lab#6 StacksObjectivesDuring Lab#6, week, you will be completing a programming exercise that you will hand inthrough conneX. You will learn: How to implement common operations related to Stacks based on a singly-linked list. How to solve a practical problem using a Stack. How to build a tester and debug your codes in Java.Required filesYou will need to hand in two java files that you complete: Stack.java BracketBalance.javaThe following files are provided as helper files: Node.java Tester.javaStack ReviewThough we usually line up as a Queue to pay our groceries in stores, we use Stack unconsciouslydaily: surfing the internet using browsers, when we go back to the previous page, weclick on the <= button. The websites that we have just visited are actually stored in a Stack.A Stack is an abstract data type which is used to store a collection of data. It has the propertythat the last item placed on the stack will be the first item removed. The property is referredto as Last-in, first-out (LIFO). Common operations related to Stack are: empty - check if the stack is empty push (item) - push the item on to the stack peek - check what is on top of the stack. The stack is not changed. pop - remove the item at the top of the stack. The stack is reduced by one.Your Task: Download Stack.java and implement the methods. Notice that the Node classPage 1 of 2will be used in Stack class and you should download this file as well.Stack Application - Bracket BalancingStack is very useful to check if braces are balanced in mathematic expressions. The algorithmcan be:For a sequence of charactersIf there is an open brace “{”, or bracket “(”, or square bracket “[”, then push it onto the stack;If there is an closing brace “}”, or bracket “)”, or square bracket “]”, then: If the stack is empty, then it is not balanced Else Pop the stack; If the popped character is not the matching open brace/bracket/square-bracket, thenthe sequence is not balanced.After the sequence is processed, it is safe to say that it is balanced.Your Task: Download BracketBalance.java and finish the implementation.The Test.java program will give a Pass or Fail depending on the automated test results. Notethat a Pass is not an indication that everything is perfect, the intention is to reward effort, andgive enough feedback so you can seek guidance if you see that you can benefit from it.Document created by: Tianming Wei on February 25, 2019WX:codehelp ...

October 7, 2021 · 2 min · jiezi

关于算法:Econ6037-Economic

Econ6037: Economic ForecastingSpring 2019, University of Hong KongProject #1 – Forecasting trade balanceDue date: Thursday, February 28, 11:30p.m. (via the course website)A note from the instructor Please pay attention to my instructions. They are all here for good reasons!This assignment is meant to be completed individually. Communication with, and hence learning from,classmates is strongly encouraged. Caution, however, too much reliance on our classmates for helpdiminishes the amount of our learning from the assignment. Each student is expected to collect his/herown data, write or modify the R-scripts to suit the purpose of the assignment, conduct his/her ownanalysis and write up this/her own report. Remember:Give a man (your classmate) a fish, and you feed him for a day.Teach a man (your classmate) to fish, and you feed him for a lifetime.To enrich our understanding of the world, no students are allowed to work on the same data set.To some students, it might appear easier and more convenient to use Excel or to use R interactivelyfor the computational part of this assignment. Here, aside from some very basic data manipulationusing Excel, students should use R to do most of the calculation as much as possible. Try to write ashort program/script of R for the task, with annotations so that readers of the R script will know yourprogramming logic. Points will be deducted if you do not use R to generate the graphs and statistics.Always try to write the report in a self-contained way and in a style that you would be happy to showto your current or potential employer.Start early. This assignment is very demanding, especially if you are not familiar with R!Make sure your report is back-and-white printer friendly. For grading, I almost always print out thereports using a black and white printer. Keep in mind that colors will not show on a black and whiteprintout.Page 1 of 4We would like to forecast the ANNUAL trade balance between the United States and its major trading partners(top 30 trading partners). The trade data at monthly frequency can be found at https://www.census.gov/foreig...Pick a country. Indicate your choice of country in “Project #1 Wiki” in our course moodle page. Once a countryis taken, other students have to choose different countries. First come, first served!Obtain the longest series possible of the monthly data of the chosen country. Use the data series up to 2010 formodel selection and initial estimation. That is, model selection is based on in-sample information. Nevertheless,we would like to check the consistency of in-sample model selection criteria and the out-of-sample performance.We thus use the remaining data series (2011 onward) for model forecast comparison. While we may use thedata at monthly frequency, our focus is in forecasting the trade balance at ANNUAL frequency, i.e., tradebalance of 2011, 2012, ..., 2018. Note, we focus on one-period-ahead forecast and would like to use a recursivescheme. That is, once a model is chosen, forecast are produced recursively with re-estimation of the model.The following table illustrates schematically how the forecast and forecast errors are produced.Data / Estimated One-period-ahead One-period-aheadinformation set coefficients Forecast Forecast error(2010) y2011,2010 e2011,2010 = y2011 y2011,2010(2011) y2012,2011 e2012,2011 = y2012 y2012,2011(2012) y2013,2012 e2013,2012 = y2013 y2013,2012(2013) y2014,2013 e2014,2013 = y2014 y2014,2013(2014) y2015,2014 e2015,2014 = y2015 y2015,2014(2015) y2016,2015 e2016,2015 = y2016 y2016,2015(2016) y2017,2016 e2017,2016 = y2017 y2017,2016(2017) y2018,2017 e2018,2017 = y2018 y2018,2017where t denotes the information set consisting all information up to time t,(t) the estimated coefficientsbased on ?t, yt the trade balance of period (year) t, y?t+1,t the corresponding one-period-ahead forecast, andet+1,t the corresponding one-period-ahead forecast error.To forecast annual trade balance, there are several approaches, depending on the availability of data.Use the annual data of trade balance.Use the monthly data of trade balance.Use the annual data of import and export.Use the monthly data of import and export.We restrict ourselves to trend plus seasonality models. Obviously, when the data/information set is restrictedto annual data, there is no need to include seasonality component.The forecast errors can be used to access the performance of the model, with plots and summary statistics. Inparticular, we can compute the mean squared prediction errors asMSP E =e22011,2010 + e22012,2011 + ... + e22018,2017 8Keep in mind that our focus is in the comparison of the performance of various modeling strategies, as wellas their in-sample model selection criteria and out-of-sample performance. Write up a report discussing yourforecast and your observations from the comparison of MSPEs and the plots.Page 2 of 4Upload a zip file containing the whole folder of your work related to this project to Assignment correspondingto project #1. The zip file should include the report (pdf format), the R script, the data file, the Word file orLyX file (include graphic files if LyX is used), etc.Often, students are tempted to write a lot. Please don’t. Try to write precisely and concisely. When you arewriting up the report, you should assume a reader from the industry (say, Economist Intelligence Unit). Alwaysask: “We know what we are doing but do the readers know what we are doing?” “Is the report too long suchthat readers will find it boring?” In your report, try to include the following sections:An introduction. (One to two pages?) What we plan to do in the paper and why we want to do it.A brief description of the data. (One to two pages?) A brief description of the variables. Data source: the URLs or tickers or acronyms from the database such as Bloomberg, Datastream;the definitions, the original source of the data, etc. Sample period, and data frequency. Reason(s) for the choice of the country.Estimation. (Three to five pages?) A brief description of the modeling strategies. How we arrive at the chosen model, with supporting evidence.Major findings of forecast comparison (Three to five pages?) Our observations from the tables of statistics and plots.Concluding remarks (One to two page?) Major conclusion, policy implication (if any) and potential improvement of the analysis.Reference section (One page?)The report should have less than 16 pages, with at least 12 pt fonts, at least 1.5 line spacing, and at least 2 cmof margins on each side. Page numbering, figure numbering and table numbering should be included. Somestudents feel obliged to fill up all 16 pages. Please don’t. A shorter report is always preferred. It is about howto present the idea and analysis to the readers clearly. For the same content and same clarity, readers alwaysprefer shorter reports.R: R is a free software environment for statistical computing and graphics, available at http://www.rproject.org/.Bloomberg: Bloomberg is available from our computer lab on 10/F of KK Leung Building. Studentsare welcome to explore other reliable databases. Nonetheless, Bloomberg is preferred, and familiarity withBloomberg is a valuable assets in the business/research field.DataStream: DataStream is available from our University Main Library. Familiarity with DataStream isa valuable assets in the business/research field.US Census Bureau: https://www.census.gov/foreig...Page 3 of 4Objectives of this assignment: To practice how to forecast with simple time series models. Writing up the report: tighten up the logic of discussion (why we are doing this and that). Widen our horizon to see what happen in other countries (students have to work on a diverse set ofcountries). To see the advantages of different approaches of modeling strategies with different sets of data.Grading rubrics (the following items may carry different weights):Grading is mainly based on the report. The other materials are referred only when necessary. Cover page: title of the report, the name and student ID number, and date. Basic formatting: page numbering, equation number, table numbering, figure numbering; table title, figuretitle. Discussion associated with plots or tables. If you include a plot, make sure you discuss it. Whether the R script and data file are adequate to regenerate the results used in the paper Data description / Data sources Properly labeled tables and figures (Clear titles); whether notes to tables / figures are included Adequate guidance to readers in understanding the paper Writing: Grammar, organization, transition from one paragraph to the next, etc. Proper citations and references Motivation / Policy implications / Potential use of the analysis Are claims properly supported with evidence and statistical logic? Discussion of the linkage of the paper to policy implications

October 7, 2021 · 7 min · jiezi

关于算法:算法总结

1. Fib: 0, 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, ...公式:F(n) = F(n - 1) + F(n - 2) // 递归fib(n: number): number { if (n <= 2) return n; return fib(n - 1) + fib(n - 2);}2. 算法递归函数中,主定理的利用 二分查找,一分为二,只查问一边,工夫复杂度为O(log(n))二叉树的遍历,每一个节点都被拜访一次,且仅拜访一次,工夫复杂度为O(n)最优排序矩阵查找,工夫复杂度为O(n)归并排序,工夫复杂度为O(nlog(n))3. 算法思考题一二叉树遍历-前序、中序、后序:工夫复杂度是多少图的遍历:工夫复杂度是多少搜索算法:DFS(深度优先)、BFS(广度优先)的工夫复杂度是多少二分查找:工夫复杂度是多少 (1)工夫复杂度为O(n),n代表二叉树外面的树的节点总数 (2)每一个节点都被拜访一次,且仅拜访一次,工夫复杂度为O(n),n代表图的外面的节点总数 (3)工夫复杂度为O(n),n代表搜寻空间外面的节点总数 (4)一分为二,只查问一边,工夫复杂度为O(log(n))

October 6, 2021 · 1 min · jiezi

关于算法:STA457-数值分析

STA457 Time Series Analysis Assignment 1 (Winter 2019)Jen-Wen Lin, PhD, CFADate: February 07, 2019Please check in Quercus regularly for the update of the assignment.Background reading: Assignment and solution (Fall 2018)Moskowitz et al. (2012), “Time series momentum”, Journal of Financial EconomicsGeneral instruction§ Download daily data of 30 constituents in the Dow Jones (DJ) index from 1999 December toDecember. Please see https://money.cnn.com/data/do... for the list of DJconstituents.§ Calculate the performance based on a 60-month rolling window and rebalance the portfoliomonthly but calibrate/estimate parameters () at the end of each year.§ Performance: Annualized expected return, annualized volatility (standard deviation), andAnnualized Sharpe ratio. Annualization is done using the squared root of time. Use Sharperatio as examplewhere assume that annual risk free rate , = 0.02 and ) is the sample mean of monthlystrategy returns and ./ is the monthly volatility.Questions:A. Technical trading rule1) Find the optimal double moving average (MA) trading rules for all 30 DJ constituents(stocks) using monthly data.Hint: see Assignment (Fall 2018) for more details.Copyright Jen-Wen Lin 20192) Construct the equally weighted (EW) and risk-parity (RP) weighted portfolio using allDJ constituents. Summarize the performances of EW and RP portfolios (tradingstrategies).Hint: For simplicity, assume the correlations among stocks are zero whenconstructing the risk-parity portfolio. ...

October 5, 2021 · 2 min · jiezi

关于算法:leetcode255-验证前序遍历序列二叉搜索树

题目给定一个整数数组,你须要验证它是否是一个二叉搜寻树正确的先序遍历序列。你能够假设该序列中的数都是不雷同的。参考以下这颗二叉搜寻树: 5 / \ 2 6 / \ 1 3### 示例 示例 1:输出: [5,2,6,1,3]输入: false 示例 2:输出: [5,2,1,3,6]输入: true 题解二叉搜寻树首先咱们应该要晓得什么是二叉搜寻树。二叉查找树(Binary Search Tree),(又:二叉搜寻树,二叉排序树)它或者是一棵空树,或者是具备下列性质的二叉树: 若它的左子树不空,则左子树上所有结点的值均小于它的根结点的值; 若它的右子树不空,则右子树上所有结点的值均大于它的根结点的值; 它的左、右子树也别离为二叉排序树。二叉搜寻树作为一种经典的数据结构,它既有链表的疾速插入与删除操作的特点,又有数组疾速查找的劣势;所以利用非常宽泛,例如在文件系统和数据库系统个别会采纳这种数据结构进行高效率的排序与检索操作。简略来说,二叉搜寻树就是就要以下特色的二叉树:它或者是一棵空树,或者是具备下列性质的二叉树:若它的左子树不空,则左子树上所有结点的值均小于它的根结点的值; 若它的右子树不空,则右子树上所有结点的值均大于它的根结点的值; 它的左、右子树也别离为二叉排序树。 前序遍历先序遍历也叫做先根遍历、前序遍历,可记做根左右(二叉树父结点向下先左后右)。首先拜访根结点而后遍历左子树,最初遍历右子树。在遍历左、右子树时,依然先拜访根结点,而后遍历左子树,最初遍历右子树,如果二叉树为空则返回。 解题思路因为二叉搜寻树具备“左子树上所有结点的值均小于它的根结点的值,右子树上所有结点的值均大于它的根结点的值”这个特点,所以咱们能够从这个特点动手,如果能够找到左子树大于根节点或者右子树小于根节点的值,则阐明该数组队列不满足二叉搜寻树特点。 代码/** * @param {number[]} preorder * @return {boolean} */var verifyPreorder = function(preorder) { let q = [],flag = -Infinity; for(let p of preorder){ //小于p的则能够判断为以后子树左子树节点和根节点,将其弹出,flag应该为以后数组的最小值 while(q.length && q[0] < p) flag = q.shift(); //flag大于p时为左子树节点大于右子树节点的状况,不满足二叉搜寻树的特点,所以应该为false if(flag > p) return false; q.unshift(p); } return true;};起源:力扣(LeetCode)链接:https://leetcode-cn.com/probl...著作权归领扣网络所有。商业转载请分割官网受权,非商业转载请注明出处。 ...

October 2, 2021 · 1 min · jiezi

关于算法:欧拉项目-88题-数的乘积与和Productsum-number

原文发表于这里,公式被渲染的很难看。 Problem 88 一个自然数$N$如果能被至多两个自然数汇合$\{a_1,a_2,\cdots,a_k\}$同时用乘积和和示意,即$N=a_1+a_2+\cdots+a_k=a_1\times a_2\times\cdots\times a_k$,那么称为Product-sum number。 比方$6=1+2+3=1\times 2\times 3$。 给定一个固定大小$k$,能够找到一个最小的$N$是Product-sum number。对于$k=2,3,4,5,6$,最小$N$如下$$\begin{aligned}k=2:&&&4=2\times 2=2+2\k=3:&&&6=1+2+3=1\times 2\times 3\k=4:&&&8=1\times 1\times 2\times 4=1+1+2+4\k=5:&&&8=1\times 1\times 2\times 2\times 2=1+1+2+2+2\k=6:&&&12=1\times 1\times 1\times 1\times 2\times 6=1+1+1+1+2+6\end{aligned}$$因而$2\leq k\leq 6$,最小Product-sum number$N$之和是$4+6+8+12=30$,留神8只记录一次。 求$2\leq k\leq 12000$时,最小Product-sum number的$N$之和。 <!-- more --> 先预计下数据量,下限是12k,如果采纳暴力法,如果对于给定的$k$可能线性工夫得出对应的最小的$N$的话,复杂度也就144M,对于CPU而言,是很小的量级,如果可能$k\lg k$的工夫复杂度得出后果,也齐全是能够承受的。那么先依照暴力法思考下问题。 比方$k=12,000$,$2^k$是一个很大很大的值,显然12000个数的和不可能有那么大的,所以不须要真的遍历12000个数,其实$2^{15}=32768$就比12000大挺多的了,所以$k$的低15个数字就能决定乘积与和是否相等了,残余的数字都是1,很容易得出积与和。 既然只有15个数字就能决定的话,齐全不须要暴力求解了。 这里引入进位和加一的概念,把这15个数字当作15位,加一就是把最低为加一。进位呢?当乘积比和大的时候,就进一位,而后进位这个中央之后的数字放弃和前一位一样(这样做是为了不重不丢),这样乘积就会变小,比方$2\times 2\times 90$进位失去$2\times 3\times 3$,乘积从360降到18。 如何判断从哪里进位呢?上述形容是说进位后的每一位和进位的数字放弃一样,所以从低位向高位扫描,两两比拟,如果雷同,阐明是从上次进位留下的后果,后续没有通过加一的步骤,无须再进位,第一次须要不同的中央,高位加一示意进位的操作,高位之后的数字天然放弃和高位一样的数字。 上面是形容进位的函数 private static bool Carry(int[] digits){ for (int i = 0; i < digits.Length - 1; i++) { if (digits[i] != digits[i + 1]) { digits[i + 1]++; for (int j = 0; j <= i; j++) { digits[j] = digits[i + 1]; } return true; } } return false;}从最小值最低两位是2其余数字是1开始,加一,或者进位,直到进位也无奈无奈使得乘积再比和小(比方$2,3,3,3,3$进位失去$3,3,3,3,3$),或者无奈再进位(数字都一样),则完结整个过程。 这样失去一个汇合,每个元素是15个数字组成的汇合。那么对于每个$k$对应的最小值$N$都能用该汇合中某个元素示意,反过来想,这个汇合的每个元素,都决定了某个$k$值对应的$N$(这里不肯定是最小值)。通过过滤失去最小值是很容易。 当初问题是如果通过某个15个数字的汇合反推失去对应的$k$。我计算失去这15个数字的乘积p与和s,如果$p\geq s$且$p-s\leq 12000-15$(不要超出下限),令$d=p-s$,差了一些,然而不多,那么$k$比15大的话,求和时候后面有若干个一减少$s$,使得$p=s$,后面若干个是多少个?$d$个!所有这里的$p$就是一个宽度为$d+15$的Product-sum number。$p<s$的话,相当于后面的1多了,原理是一样的。 上面的代码反馈的就是上述的剖析。 ...

October 1, 2021 · 2 min · jiezi

关于算法:拓端tecdatR语言中的时间序列分析模型ARIMAARCH-GARCH模型分析股票价格

原文链接:R语言中的工夫序列分析模型:ARIMA-ARCH / GARCH模型剖析股票价格 | 拓端数据科技 / Welcome to tecdat原文出处:拓端数据部落公众号简介工夫序列剖析是统计学中的一个次要分支,次要侧重于剖析数据集以钻研数据的特色并提取有意义的统计信息来预测序列的将来值。时序剖析有两种办法,即频域和时域。前者次要基于傅立叶变换,而后者则钻研序列的自相干,并且应用Box-Jenkins和ARCH / GARCH办法进行序列的预测。 本文将提供应用时域办法对R环境中的金融工夫序列进行剖析和建模的过程。第一局部涵盖了安稳的工夫序列。第二局部为ARIMA和ARCH / GARCH建模提供了指南。接下来,它将钻研组合模型及其在建模和预测工夫序列方面的性能和有效性。最初,将对工夫序列分析方法进行总结。 工夫序列数据集的平稳性和差别: 1.平稳性:对工夫序列数据建模的第一步是将非安稳工夫序列转换为安稳工夫序列。这是很重要的,因为许多统计和计量经济学办法都基于此假如,并且只能利用于安稳工夫序列。非安稳工夫序列是不稳固且不可预测的,而安稳过程是均值回复的,即它围绕具备恒定方差的恒定均值稳定。此外,随机变量的平稳性和独立性密切相关,因为许多实用于独立随机变量的实践也实用于须要独立性的安稳工夫序列。这些办法大多数都假如随机变量是独立的(或不相干的)。噪声是独立的(或不相干的);变量和噪声彼此独立(或不相干)。那么什么是安稳工夫序列? 粗略地说,安稳工夫序列没有长期趋势,均值和方差不变。更具体地说,平稳性有两种定义:弱平稳性和严格平稳性。 a.平稳性弱:如果满足以下条件,则称工夫序列{Xt,t∈Z}(其中Z是整数集)是安稳的 b.严格安稳:如果(Xt1,Xt2,...,Xtk)的联结散布与(Xt1 + h,Xt2 + h)的联结散布雷同,则工夫序列{Xt. ……Xtk + h),t∈Z}被认为是严格安稳的。  通常在统计文献中,平稳性是指安稳工夫序列满足三个条件的弱平稳性:恒定均值,恒定方差和自协方差函数仅取决于(ts)(不取决于t或s)。另一方面,严格平稳性意味着工夫序列的概率分布不会随工夫变动。 例如,白噪声是安稳的,意味着随机变量是不相干的,不肯定是独立的。然而,严格的白噪声示意变量之间的独立性。另外,因为高斯分布的特色是前两个时刻,所以高斯白噪声是严格安稳的,因而,不相干也意味着随机变量的独立性。 在严格的白噪声中,噪声项{et}不能线性或非线性地预测。在个别的白噪声中,可能无奈线性预测,但可由稍后探讨的ARCH / GARCH模型非线性预测。有三点须要留神: •严格的平稳性并不意味着平稳性弱,因为它不须要无限的方差 •平稳性并不意味着严格的平稳性,因为严格的平稳性要求概率分布不会随工夫变动 •严格安稳序列的非线性函数也严格安稳,不适用于弱安稳 2.区别:为了将非安稳序列转换为安稳序列,能够应用差分办法,从原始序列中减去该序列滞后1期:例如: 在金融工夫序列中,通常会对序列进行转换,而后执行差分。这是因为金融工夫序列通常会经验指数增长,因而对数转换能够使工夫序列平滑(线性化),而差分将有助于稳固工夫序列的方差。以下是苹果股票价格的示例: •左上方的图表是苹果股票价格从2007年1月1日到2012年7月24日的原始工夫序列,显示出指数级增长。 •左下方的图表显示了苹果股票价格的差分。能够看出,该系列是价格相干的。换句话说,序列的方差随着原始序列的级别减少而减少,因而不是安稳的 •右上角显示Apple的log价格图。与原始序列相比,该序列更线性。 •右下方显示了苹果log价格的差分。该系列仿佛更具备均值回复性,并且方差是恒定的,并且不会随着原始系列级别的变动而显着变动。   要执行R中的差分,请执行以下步骤:  •读取R中的数据文件并将其存储在变量中 appl.close=appl$Adjclose #在原始文件中读取并存储收盘价•绘制原始股票价格 plot(ap.close,type='l')•与原始序列不同 diff.appl=diff(ap.close)•原始序列的差分序列图 plot(diff.appl,type='l')•获取原始序列的对数并绘制对数价格 log.appl=log(appl.close)•不同的log价格和图 difflog.appl=diff(log.appl)log价格的差分代表收益,与股票价格的百分比变动类似。 ARIMA模型:模型辨认:通过观察工夫序列的自相干建设并实现时域办法。因而,自相干和偏自相干是ARIMA模型的外围。BoxJenkins办法提供了一种依据序列的自相干和偏自相干图来辨认ARIMA模型的办法。ARIMA的参数由三局部组成:p(自回归参数),d(差分数)和q(挪动均匀参数)。 辨认ARIMA模型有以下三个规定: •如果滞后n后ACF(自相干图)被切断,则PACF(偏自相干图)隐没:ARIMA(0,d,n)确定MA(q) •如果ACF降落,则滞后n阶后PACF切断:ARIMA(n,d,0),辨认AR(p) •如果ACF和PACF生效:混合ARIMA模型,须要区别  留神,即便援用雷同的模型,ARIMA中的差别数也用不同的形式书写。例如,原始序列的ARIMA(1,1,0)能够写为差分序列的ARIMA(1,0,0)。同样,有必要查看滞后1阶自相干为负(通常小于-0.5)的过差分。差分过大会导致标准偏差减少。 以下是Apple工夫序列中的一个示例: •左上方以对数苹果股票价格的ACF示意,显示ACF迟缓降落(而不是降落)。该模型可能须要差分。 •左下角是Log Apple的PACF,示意滞后1处的有效值,而后PACF截止。因而,Log Apple股票价格的模型可能是ARIMA(1,0,0) •右上方显示对数Apple的差分的ACF,无显著滞后(不思考滞后0) •右下角是对数Apple差分的PACF,无显著滞后。因而,差分对数Apple序列的模型是白噪声,原始模型相似于随机游走模型ARIMA(0,1,0)   在拟合ARIMA模型中,简洁的思维很重要,在该模型中,模型应具备尽可能小的参数,但依然可能解释级数(p和q应该小于或等于2,或者参数总数应小于等于鉴于Box-Jenkins办法3)。参数越多,可引入模型的噪声越大,因而标准差也越大。 因而,当查看模型的AICc时,能够查看p和q为2或更小的模型。要在R中执行ACF和PACF,以下代码: ...

September 30, 2021 · 2 min · jiezi

关于算法:看动画学算法之doublyLinkedList

简介明天咱们来学习一下简单一点的LinkedList:doublyLinkedList。 和LinkedList相比,doublyLinkedList中的节点除了next指向下一个节点之外,还有一个prev之前的一个节点。所以被称为doublyLinkedList。 doublyLinkedList是一个双向链表,咱们能够向前或者向后遍历list。 明天咱们来学习一下doublyLinkedList的基本操作和概念。 doublyLinkedList的构建和linkedList一样,doublyLinkedList是由一个一个的节点形成的。而每个节点除了要存储要保留的数据之外,还须要存储下一个节点和上一个节点的援用。 doublyLinkedList须要一个head节点,咱们看下怎么构建: public class DoublyLinkedList { Node head; // head 节点 //Node示意的是Linked list中的节点,蕴含一个data数据,上一个节点和下一个节点的援用 class Node { int data; Node next; Node prev; //Node的构造函数 Node(int d) { data = d; } }}doublyLinkedList的操作接下来,咱们看一下doublyLinkedList的一些基本操作。 头部插入 头部插入的逻辑是:将新插入的节点作为新的head节点,并且将newNode.next指向原来的head节点。 同时须要将head.prev指向新的插入节点。 看下java代码: //插入到linkedList的头部 public void push(int newData) { //构建要插入的节点 Node newNode = new Node(newData); //新节点的next指向当初的head节点 //新节点的prev指向null newNode.next = head; newNode.prev = null; if (head != null) head.prev = newNode; //现有的head节点指向新的节点 head = newNode; }尾部插入 ...

September 30, 2021 · 2 min · jiezi

关于算法:python用支持向量机回归SVR模型分析用电量预测电力消费

本文形容了训练反对向量回归模型的过程,该模型用于预测基于几个天气变量、一天中的某个小时、以及这一天是周末/假日/在家工作日还是一般工作日的用电量。 对于反对向量机的疾速阐明反对向量机是机器学习的一种模式,可用于分类或回归。尽可能简略地说,反对向量机找到了划分两组数据的最佳直线或立体,或者在回归的状况下,找到了在容差范畴内形容趋势的最佳门路。 对于分类,该算法最大限度地缩小了对数据进行谬误分类的危险。 对于回归,该算法使回归模型在某个可承受的容差范畴内没有取得的数据点的危险最小化。 导入一些包和数据import pandas as pd # 对于数据分析,特地是工夫序列import numpy as np # 矩阵和线性代数的货色,相似MATLABfrom matplotlib import pyplot as plt # 绘图Scikit-learn是Python中的大型机器学习包之一。 from sklearn import svmfrom sklearn import cross_validationfrom sklearn import preprocessing as pre在此随机插入更好的数据可视化。 # 设置色彩graylight = '#d4d4d2'gray = '#737373'red = '#ff3700'我在这个模型中应用的数据是通过公寓中装置的智能电表中取得的。 USAGE "字段给出了该小时内的用电度数。 elec.head(3) Out[5]: 天气数据提取。 weather.head()   预处理合并电力和天气首先,咱们须要将电力数据和天气数据合并到一个数据框中,并去除无关的信息。 # 合并成一个Pandas数据框架 pd.merge(weather, elec,True, True)# 从数据框架中删除不必要的字段del elec\['tempm'\], elec\['cost'\]# 将风速转换为单位 elec\['wspdm'\] * 0.62elec.head()   fig = plt.figure(figsize=\[14,8\])elecweather\['USAGE'\].plot 我想将典型的工作日与周末、假日和在家工作的日子辨别开来。所以当初所有的失常工作日都是0,所有的假期、周末和在家工作的日子都是1。 分类变量:素日与周末/假期/在家工作日## 将周末和节假日设置为1,否则为0elecwea\['Day'\] = np.zeros# 周末elecwea\['Atypical_Day'\]\[(elecwea.index.dawe==5)|(elecwea.index.dawe==6)\] = 1# 假期,在家工作日假期 = \['2014-01-01','2014-01-20'\]workhome = \['2014-01-21','2014-02-13','2014-03-03','2014-04-04'\]for i in range(len(holiday)):    elecwea\['Day'\]\[elecwea.index.date==np.datetime64(holidays\[i\])\] = 1for i in range(len(workhome)):    elecwea\['Day'\]\[elecwea.index.date==np.datetime64(workhome\[i\]) \] = 1 elecwea.head(3) 更多的分类变量:一周中的一天,小时在这种状况下,一天中的每个小时是一个分类变量,而不是连续变量。做剖析时,须要对一天中的每一个小时进行 "是 "或 "否 "的对应。 # 为一天中的每个小时创立新的列,如果index.hour是该列对应的小时,则调配1,否则调配0for i in range(0,24):    elecweat\[i\] = np.zeros(len(elecweat\['USAGE'))    elecweat\[i\]\[elecweat.index.hour==i\] = 1    # 例子 3amelecweat\[3\]\[:6\] 工夫序列:须要附加上以前的用电需要的历史窗口因为这是一个工夫序列,如果咱们想预测下一小时的能耗,训练数据中任何给定的X向量/Y指标对都应该提供以后小时的用电量(Y值,或指标)与前一小时(或过来多少小时)的天气数据和用量(X向量)。 # 在每个X向量中退出历史用量# 设置预测的提前小时数hours = 1# 设置历史应用小时数hourswin = 12for k in range(hours,hours+hourswin):        elec\_weat\['USAGE-%i'% k\] = np.zero(len(elec\_weat\['USAGE'\])        for i in range(hours+hourswi,len(elecweat\['USAGE'\]))。)        for j in range(hours,hours+hourswin):                elec\_weat\['USAGE-%i'% j\]\[i\] = elec\_weat\['USAGE\]i-j\] 。        elec_weat.head(3) 分成训练期和测试期因为这是工夫序列数据,定义训练期和测试期更有意义,而不是随机的零星数据点。如果它不是一个工夫序列,咱们能够抉择一个随机的样本来拆散出一个测试集。 # 定义训练和测试期train_start = '18-jan-2014'(训练开始)。train_end = '24-march-2014'.test_start = '25-march-2014'(测试开始)。test_end = '31-march-2014'。# 分成训练集和测试集(仍在Pandas数据帧中)。xtrain = elec\_and\_weather\[train\_start:train\_end\]。del xtrain\['US'\]del xtrain\['time_end'\]ytrain = elec\_and\_weather\['US'\]\[train\_start:train\_end\] 。将训练集输入成csv,看得更分明。 X\_train\_df.to\_csv('training\_set.csv') scikit-learn包接管的是Numpy数组,而不是Pandas DataFrames,所以咱们须要进行转换。 # 用于sklearn的Numpy数组X\_train = np.array(X\_train_df)标准化变量所有的变量都须要进行标准化。该算法不晓得每个变量的尺度是什么。换句话说,温度一栏中的73的值看起来会比前一小时的千瓦时使用量中的0.3占优势,因为理论值是如此不同。sklearn的预处理模块中的StandardScaler()将每个变量的平均值去除,并将其标准化为单位方差。当模型在按比例的数据上进行训练时,模型就会决定哪些变量更有影响力,而不是由任意的比例/数量级来事后决定这种影响力。 训练SVR模型将模型拟合训练数据! SVR\_model = svm.SVR(kernel='rbf',C=100,gamma=.001).fit(X\_train\_scaled,y\_train)print 'Testing R^2 =', round(SVR\_model.score(X\_test\_scaled,y\_test),3) 预测和测试计算下一小时的预测(预测!)咱们预留了一个测试数据集,所以咱们将应用所有的输出变量(适当的缩放)来预测 "Y "目标值(下一小时的使用率)。 # 应用SVR模型来计算预测的下一小时使用量 SVRpredict(X\_test\_scaled)# 把它放在Pandas数据框架中,以便于应用DataFrame(predict_y)绘制测试期间的理论和预测电力需要的工夫序列。 # 绘制预测值和理论值plt.plot(index,y\_test\_df,color='k')plt.plot(predictindex,predict_y) 从新取样的后果为每日千瓦时### 绘制测试期间的每日总千瓦时图y\_test\_barplotax.set_ylabel('每日总用电量(千瓦时)')# Pandas/Matplotlib的条形图将x轴转换为浮点,所以须要找回数据工夫ax.set_xticklabels(\[dt.strftime('%b %d') for dt in 误差测量以下是一些精度测量。 len(y\_test\_df) 均方根误差这实际上是模型的标准误差,其单位与预测变量(或这里的千瓦时)的单位雷同。 calcRMSE(predict\_y, y\_test_df) 均匀相对百分比误差用这种办法,计算每个预测值和理论值之间的相对百分比误差,并取其平均值;计量单位是百分比。如果不取绝对值,而模型中又没有什么偏差,你最终会失去靠近零的后果,这个办法就没有价值了。 errorsMAPE(predict\_y, y\_test_df) 均匀偏置误差平均偏差误差显示了模型的高估或低估状况。初始SVM模型的平均偏差误差为-0.02,这表明该模型没有系统地高估或低估每小时的千瓦时耗费。 calcMBE(predict\_y, y\_test_df) 变异系数这与RMSE相似,只是它被归一化为平均值。它表明绝对于平均值有多大的变动。 这与RMSE相似,只是它被归一化为平均值。它表明绝对于平均值有多大的变动。 plot45 = plt.plot(\[0,2\],\[0,2\],'k')

September 29, 2021 · 1 min · jiezi

关于算法:R语言深度学习Keras循环神经网络RNN模型预测多输出变量时间序列

原文链接:http://tecdat.cn/?p=23902递归神经网络被用来剖析序列数据。它在暗藏单元之间建设递归连贯,并在学习序列后预测输入。 在本教程中,咱们将简要地学习如何用R中的Keras RNN模型来拟合和预测多输入的序列数据,你也能够对工夫序列数据利用同样的办法。咱们将应用Keras R接口在R中实现神经网络:   筹备数据定义模型预测和可视化后果咱们将从加载R的必要包开始。  library(keras)筹备数据首先,咱们将为本教程创立一个多输入数据集。它是随机产生的数据,上面有一些规定。在这个数据集中有三个输出变量和两个输入变量。咱们将绘制生成的数据,以直观地查看它。 plot(s, df$y1, ylim = c(min(df), max(df)), type = "l")lines(s, df$y2, type = "l")lines(s, df$x1, type = "l")lines(s, df$x2, type = "l")lines(s, df$x3, type = "l") 接下来,咱们将把数据分成训练和测试两局部。最初的50个元素将是测试数据。   train = df\[1:(n-tsize), \]test = df\[(n-tsize+1):n, \]咱们将创立x输出和y输入数据来训练模型,并将它们转换成矩阵类型。   xtrain = as.matrix(data.frame(train$x1, train$x2, train$x3))ytrain = as.matrix(data.frame(train$y1, train$y2))接下来,咱们将通过给定的步长值对输出和输入值进行切分来筹备数据。在这个例子中,步长值是2,咱们将把x的第一和第二行以及y的第二行作为一个标签值。下一个元素成为x的第二和第三行以及y的第三行,这个序列始终继续到完结。下表解释了如何创立x和y数据的序列。   如果步长值为3,咱们将取3行x数据,第三行y数据成为输入。   dim(trains$x)\[1\] 798   3   2dim(trains$y)\[1\] 798   2 定义模型 咱们将通过增加简略的RNN层、用于输入的Dense层和带有MSE损失函数的Adam优化器来定义序列模型。咱们将在模型的第一层设置输出维度,在最初一层设置输入维度。 model %>% summary() 咱们将用训练数据来拟合这个模型。   fit(trains$x, trains$y)并查看训练的准确性。   evaluate(trains$x, trains$y, verbose = 0)print(scores) 预测和可视化的后果最初,咱们将预测测试数据,用RMSE指标查看y1和y2的准确性。    cat("y1 RMSE:", RMSE(tests$y\[, 1\], ypred\[, 1\]))   ``````cat("y2 RMSE:", RMSE(tests$y\[, 2\], ypred\[, 2\])) 咱们能够在图中直观地查看后果。``````plot(x_axes, tests$y\[, 1\], ylim = c(min(tests$y), max(tests$y))type = "l", lwd = 2,    在本教程中,咱们曾经简略理解了如何用R中的Keras rnn模型来拟合和预测多输入的程序数据。      最受欢迎的见解 1.r语言用神经网络改良nelson-siegel模型拟合收益率曲线剖析 2.r语言实现拟合神经网络预测和后果可视化 3.python用遗传算法-神经网络-含糊逻辑控制算法对乐透剖析 4.用于nlp的python:应用keras的多标签文本lstm神经网络分类 5.用r语言实现神经网络预测股票实例 6.R语言基于Keras的小数据集深度学习图像分类 7.用于NLP的seq2seq模型实例用Keras实现神经机器翻译 8.python中基于网格搜索算法优化的深度学习模型剖析糖 9.matlab应用贝叶斯优化的深度学习

September 28, 2021 · 1 min · jiezi

关于算法:R语言绘制圈图环形热图可视化基因组实战展示基因数据比较

原文链接:http://tecdat.cn/?p=23891能够应用环状图形展现基因数据比拟。能够增加多种图展信息,如热图、散点图等。 本文指标: 可视化基因组数据制作环形热图环形热图很漂亮。能够通过R来实现环形热图。 首先,让咱们生成一个随机矩阵,并将其随机分成五组。 mat1 = rbind(cbind(matrix(rnorm(50*5, mean = 1), nr = 50),                    matrix(rnorm(50*5, mean = -1), nr = 50)),             cbind(matrix(rnorm(50*5, mean = -1), nr = 50),                    matrix(rnorm(50*5, mean = 1), nr = 50))            ) 上面的图是热图的失常布局。   Heatmap(mat1, row_split = split) 在接下来的章节中,我将演示如何将其可视化。 输出数据heatmap()的输出应该是一个矩阵(或者一个将被转换为单列矩阵的向量)。如果矩阵被宰割成组,必须用split参数指定一个分类变量。留神spilt的值应该是一个字符向量或一个因子。如果它是一个数字向量,它将被转换为字符。 色彩是矩阵中数值的重要美学映射。用户必须用用户定义的色彩模式指定col参数。如果矩阵是间断数字,如果矩阵是字符,col的值应该是一个命名的色彩向量。 上面的图是之前热图的圆形版本。请留神,矩阵的行沿圆形方向散布,矩阵的列沿径向方向散布。在上面的图中,圆形被分成五个局部,每个局部对应一个行组。 heatmap(mat1col_fun1) 有一件事十分重要,那就是在创立圆形热图之后,你必须齐全删除布局。 如果没有指定split,就只有一个大的扇区蕴含残缺的热图。 环形布局与生成的其余圆形图相似,环形布局能够在制作图之前由par()管制。 热图轨道的参数能够在circos()函数中管制,如track.height(轨道的高度)和bg.border(轨道的边界)。 在上面的例子中,通过设置show.sector.labels参数,减少了扇区的标签。扇区的程序是c("a", "b", "c", "d", "e"),按时钟方向排列。你能够在上面的图中看到,a扇区从 \(\theta = 90^{\circ}\)开始。 heatmap(    bg.border ) 如果split参数的值是一个因子,那么因子程度的顺序控制热图的程序。如果split是一个简略的向量,热图的程序是unique(split)。  # 留神,因为在前一个图中调用了 circos.clear() 。# 当初布局从theta = 0开始(第一个扇区是'e')。heatmap( levels = c("e", "d", "c", "b", "a)) 树状图和行名默认状况下,数字矩阵是按行聚类的,因而,有聚类产生的树状图。side参数管制树状图绝对于热图轨道的地位。留神,树枝图是在一个拆散的轨道上。 heatmap(dend.side = "inside")   树状图的高度是由dend.track.height参数管制的。 矩阵的行名能够通过设置rownames.side参数来绘制。行名也会被绘制在一个拆散的轨道中。 heatmap(rownames.side = "inside")   矩阵的行名和树状图能够同时绘制。当然,它们不能在热图轨道的同一侧。 dend.side = "inside",     rownames.side = "outside"   行名的图形参数能够设置为标量或向量,长度与矩阵中的行数雷同。 heatmap(col = col_fun1, rownames.side = "outside") 树状图的图形参数能够通过回调函数间接渲染树状图来设置,这一点将在前面演示。 聚类默认状况下,数字矩阵是按行聚类的。 cluster参数能够设置为FALSE来敞开聚类。 当然,当cluster被设置为FALSE时,即便dend.side被设置,也不会绘制树状图。 聚类办法和间隔办法由clustering.method和distance.method参数管制。 请留神heatmap()不间接反对对矩阵列的聚类。 你应该在应用heatmap()之前利用列的从新排序,例如。 hclust(dist(t(mat1)))$order对树状图的回调聚类产生树状图。回调函数能够在每个树状图生成后利用于相应的类。回调函数能够编辑树状图,例如:1.重新排列树状图,或者2.给树状图着色。 在circos.heatmap()中,一个用户定义的函数应该被设置为callback参数。该用户定义的函数应该有三个参数。 dend: 以后扇区的树状图。m: 与以后扇区绝对应的子矩阵。si: 以后扇区的扇区索引(或扇区名称)。默认的回调函数定义如下,它通过对矩阵行均值加权来重新排列树状图。 reorder(dend, rowMeans(m))上面的例子通过dendsort()对每个扇区的树状图从新排序。  heatmap( col = col_fun1, dend.side = "inside",        dendsort(dend)    } 咱们能够应用color()来渲染树状图的边缘。 例如,为五个区的树枝图调配不同的色彩。这里,树枝图轨道的高度由height参数减少。     den = function(dend, m, si) {        # 当k = 1时,它为整个树状图渲染一种雷同的色彩        color\_branches(dend, k = 1, col = dend\_col\[si\]) 或者如果矩阵没有被宰割,咱们能够给子树状图调配不同的色彩。          color_branches(dend, k = 4, col = 2:5) 多个热图轨迹如果你制作的环状图只蕴含一个热图轨迹,应用heatmap()是非常简单的。如果你制作一个蕴含多个轨道的更简单的环状图,你应该理解对于heatmap()的更多细节。 heatmap()的第一次调用实际上是初始化布局,即利用聚类和拆分矩阵。树状图和宰割变量是外部存储的。这就是为什么你应该明确地调用clear()来删除所有的外部变量,这样能够确保当你制作一个新的圆形热图时,heatmap()的第一次调用是在一个新的环境中。 heatmap()的第一次调用决定了所有轨道的行程序(循环方向的程序),因而,接下来的轨道中的矩阵共享与第一个轨道中雷同的行程序。另外,前面轨道中的矩阵也会依据第一个heatmap轨道中的宰割状况进行宰割。 如果在第一个热图轨道中没有利用聚类,则应用行的天然排序(即c(1,2,...,n))。 mat1\[sample(100, 100), \] # 按行随机排列 mat1heatmap(mat1,  split, col_fun1, dend.side = "outside")   如果我切换两个轨道,你能够看到当初的聚类是由第一个热图轨道控制的,也就是蓝-红热图轨道。 ...

September 27, 2021 · 1 min · jiezi

关于算法:一些回忆

https://www.bilibili.com/vide... ========== 对第十八天的回顾: 授课图顶点排序 拓扑排序办法 钻研问题:(图上)在满足工序(排序条件)的条件下,一个图的一个所有顶点排序的有序汇合序列是什么(一个有向图) https://www.cxyxiaowu.com/108... ========== ========== 对第十九天的回顾: 授课工序排期问题/工序问题/先修课程问题拓扑排序要害门路 钻研问题:(图上)在满足工序(排序条件)的条件下,工期语境里关注的是什么?顶点事件产生 (边)流动开始,以 AOE 网示意 对第十九天的回顾: 授课图顶点汇点最早产生工夫 求汇点最早产生工夫办法 钻研问题:(图上)在满足工序(排序条件)的条件下,汇点最早产生工夫是什么 对第十九天的回顾: 授课图顶点拓扑序列 拓扑排序办法图顶点要害流动和要害门路 要害门路办法 钻研问题:(图上)在满足工序(排序条件)的条件下,要害流动是什么,要害门路是什么 ========== 第一次讲 AOE 网https://www.bilibili.com/vide... 第二次讲 AOE 网https://www.bilibili.com/vide...

September 27, 2021 · 1 min · jiezi

关于算法:轻量级网络综述-主干网络篇

 轻量级网络的外围是在尽量放弃精度的前提下,从体积和速度两方面对网络进行轻量化革新,本文对轻量级网络进行简述,次要波及以下网络: SqueezeNet系列ShuffleNet系列MnasNetMobileNet系列CondenseNetESPNet系列ChannelNetsPeleeNetIGC系列FBNet系列EfficientNetGhostNetWeightNetMicroNetMobileNextSqueezeNet系列 SqueezeNet系列是比拟晚期且经典的轻量级网络,SqueezeNet应用Fire模块进行参数压缩,而SqueezeNext则在此基础上退出拆散卷积进行改良。尽管SqueezeNet系列不如MobieNet应用宽泛,但其架构思维和试验论断还是能够值得借鉴的。 SqueezeNet SqueezeNet是晚期开始关注轻量化网络的钻研之一,应用Fire模块进行参数压缩。 SqueezeNet的外围模块为Fire模块,构造如图1所示,输出层先通过squeeze卷积层($1\times 1$卷积)进行维度压缩,而后通过expand卷积层($1\times 1$卷积和$3\times 3$卷积混合)进行维度扩大。Fire模块蕴含3个参数,别离为squeeze层的$1\times 1$卷积核数$s_{1x1}$、expand层的$1\times 1$卷积核数$e_{1x1}$和expand层的$3\times 3$卷积核数$e_{3x3}$,个别$s_{1x1}<(e_{1x1}+e_{3x3})$ SqueezeNext SqueezeNext是SqueezeNet实战升级版,间接和MobileNet比照性能。SqueezeNext全副应用规范卷积,剖析理论推理速度,优化的伎俩集中在网络整体构造的优化。 SqueezeNext的设计沿用残差构造,没有应用过后风行的深度拆散卷积,而是间接应用了拆散卷积,设计次要基于以下策略: Low Rank Filters 低秩合成的核心思想就是将大矩阵分解成多个小矩阵,这里应用CP合成(Canonical Polyadic Decomposition),将$K\times K$卷积分解成$K\times 1$和$1\times K$的拆散卷积,参数量能从$K^2$降为$2K$。Bottleneck Module 参数量与输入输出维度无关,尽管能够应用深度拆散卷积来缩小计算量,然而深度拆散卷积在终端零碎的计算并不高效。因而采纳SqueezeNet的squeeze层进行输出维度的压缩,每个block的结尾应用间断两个squeeze层,每层升高1/2维度。Fully Connected Layers 在AlexNet中,全连贯层的参数占总模型的96%,SqueezeNext应用bottleneck层来升高全连贯层的输出维度,从而升高网络参数量。ShuffleNet系列 ShuffleNet系列是轻量级网络中很重要的一个系列,ShuffleNetV1提出了channel shuffle操作,使得网络能够纵情地应用分组卷积来减速,而ShuffleNetV2则推倒V1的大部分设计,从理论登程,提出channel split操作,在减速网络的同时进行了特色重用,达到了很好的成果。 ShuffleNet V1 ShuffleNet的外围在于应用channel shuffle操作补救分组间的信息交换,使得网络能够纵情应用pointwise分组卷积,不仅能够缩小次要的网络计算量,也能够减少卷积的维度。 在目前的一些支流网络中,通常应用pointwise卷积进行维度的升高,从而升高网络的复杂度,但因为输出维度较高,pointwise卷积的开销也是非常微小的。对于小网络而言,低廉的pointwise卷积会带来显著的性能降落,比方在ResNext unit中,pointwise卷积占据了93.4%的计算量。为此,论文引入了分组卷积,首先探讨了两种ShuffleNet的实现: 图1a是最间接的办法,将所有的操作进行了相对的维度隔离,但这会导致特定的输入仅关联了很小一部分的输出,阻隔了组间的信息流,升高了表达能力。图1b对输入的维度进行重新分配,首先将每个组的输入分成多个子组,而后将每个子组输出到不同的组中,可能很好地保留组间的信息流。 图1b的思维能够简略地用channel shuffle操作进行实现,如图1c所示,假如蕴含$g$组的卷积层输入为$g\times n$维,首先将输入reshape()为$(g, n)$,而后进行transpose(),最初再flatten()回$g\times n$维。 ShuffleNet V2 ShuffleNetV1的pointwise分组卷积以及bottleneck后果均会进步MAC,导致不可漠视的计算损耗。为了达到高性能以及高准确率,要害是在不通过浓密卷积以及过多分组的状况下,取得输入输出一样的大维度卷积。ShuffleNet V2从实际登程,以理论的推理速度为领导,总结出了5条轻量级网络的设计要领,并依据要领提出了ShuffleNetV2,很好地兼顾了准确率和速度,其中channel split操作非常亮眼,将输出特色分成两局部,达到了相似DenseNet的特色重用成果。 ShuffeNetV1的unit构造如图3ab所示,在V1的根底上退出channel split操作,如图3c所示。在每个unit的结尾,将特色图分为$c-c^{'}$以及$c^{'}$两局部,一个分支间接往后传递,另一个分支蕴含3个输入输出维度一样的卷积。V2不再应用分组卷积,因为unit的结尾曾经相当于进行了分组卷积。在实现卷积操作后,将特色concate,复原到unit的输出大小,而后进行channel shuffle操作。这里没有了element-wise adddition操作,也节俭了一些计算量,在实现的时候将concat/channel shuffle/channel split合在一起做了,可能进一步晋升性能。 空间下采样时对unit进行了大量的批改,如图3d所示,去掉了channel split操作,因而输入大小升高一倍,而维度则会增加一倍。 MnasNet 论文提出了挪动端的神经网络架构搜寻办法,该办法次要有两个思路,首先应用多指标优化办法将模型在理论设施上的耗时融入搜寻中,而后应用合成的档次搜寻空间让网络放弃层多样性的同时,搜寻空间仍然很简洁,MnasNet可能在准确率和耗时中有更好的trade off ...

September 27, 2021 · 1 min · jiezi