构建可比的交易信号

如果我用这个乘以标量,在这个例子中是1/10,得到1。还假设,平均而言,资产的当前价格高于或低于其50天移动平均线5个每日标准差。原始信号的平均值是5,标量是1/5,所以平均值是1。让我们用一个具体的例子来说明这一点:假设资产ABC比其200天移动平均线高出15个每日标准差,比其50天移动平均线高出3个每日标准差...

Kalman Filter For Dummies

举个简单的例子:现在让我们来求一个标量随机常值,比如说对一个信号进行“电压测量”。因此我们假设该信号的电压为常值a伏,但当然由于噪音干扰,我们的测量值会上下偏离a。我们假设测量噪音的标准偏差为0.1伏。现在我们来建立模型就像我保证过的,我们将此方程化到简化形式。首先,我们的问题是一维的,因此模型中...

趋势决定长期回报,如何查看美股基本面趋势?

分析师财务预估净利润预期、每股收益率预期、营收预期、资本支出,这些数据包括均值、中值、最低值、最高值、标准偏差。分析师估值及评级预期目标价、看涨看跌幅度、卖出评级数、持有评级数,目标价还包括均值、中值、最高、最低。这些数据都可以用图表查看,仅需点几下鼠标,趋势图就出来了。InvestingPro图表长什...

如何使用DOE方法进行混凝土配合比设计

根据公式c1如手册中所述,公式c1是k乘以s,其中k是常数值1.96,乘以给定的标准偏差k值为1.96,k值为4.196k值为2.5%的缺陷率我们回到这个公式因此,1.96乘以2.5,这个2.5是缺陷率,对不起,乘以标准偏差8,答案是16或者裕量是指定的,在我们的例子中,裕量没有指定你需要使用公式c1计算这个值,所以这里是破折号接...

20个能够有效提高 Pandas数据分析效率的常用函数附带解释和例子

示例dataframe包含3个小组的年度数据。我们可能只对年度数据感兴趣,但在某些情况下,我们同样还需要一个累计数据。Pandas提供了一个易于使用的函数来计算加和,即cumsum。如果我们只是简单使用cumsum函数,(A,B,C)组别将被忽略。这样得到的累积值在某些情况下意义不大,因为我们更需要不同小组的累计数据。对于这个问题...

使用示波器的十大技巧,充分发挥它的应用价值

结果曲线如图9中的F3所示,读取的功率谱密度的单位是V2/Hz(www.e993.com)2024年11月27日。参数P2是输入波形C1的标准偏差。这个值在参数P8中进行了平方,是输入信号的均方幅度。参数P7读出功率谱密度曲线(F3)下方的面积为23.3mV2。它也报告均方幅度——在本例中从FFT得出的值为23.28mV2,用于确认这个过程。

神经网络中的权重初始化一览:从基础到Kaiming

事实证明,当使用ReLU激活时,单个层的平均标准偏差将非常接近输入连接数的平方根除以2的平方根,在我们的例子中也就是√512/√2。通过该值缩放权重矩阵a将使每个单独的ReLU层平均具有1的标准偏差。正如我们之前所展示的那样,保持层激活的标准偏差大约为1将允许我们在深度神经网络中堆叠更多层而不会出现梯度爆炸或消...

一个例子讲透不确定度评定

以某土壤样品为例,已知6次测量的平均值w,标准偏差S,则重复测定带来的不确定度u(rep)=,具体计算结果见表1。2校准过程引入的不确定度(1)由标准贮备液配制标准溶液所产生的不确定度使用微量进样针直接将有机氯农药混合标准溶液稀释成标准溶液系列。使用线性最小二乘法拟合曲线程序的前提是假定横坐标的量...

从最大似然估计开始,你需要打下的机器学习基石

10个数据点和可能得出这些数据的高斯分布。f_1是均值为10、方差为2.25(方差等于标准偏差的平方)的正态分布,也可以表示为f_1N(10,2.25)。其它曲线为f_2N(10,9)、f_3N(10,0.25)、f_4N(8,2.25)。最大似然的目标是找到最有可能生成已知观察数据分布的参数值。

当谈论机器学习中的公平公正时,我们该谈论些什么?

以性别为敏感属性、电影推荐为关系预测任务的例子,具体任务场景如下:如果给用户一个按钮,上面写着「推荐电影时请忽略我的性别」,那么按下这个按钮后,用户希望从系统中得到什么?很显然,用户u的目的是系统能够不考虑他们的性别公平地向他(她)推荐电影,即如下式:...