战斗数值新手入门指北:MOBA基础及装备篇
举个例子就是,在前置设定下受击方300防御=50%减伤,200防御=40%减伤,那么静态下标准模型100防御穿透或者1/3护甲穿透率都能让通过受击方减伤比例降低使DPS从50%提升到60%,相当于提升到120%,和攻击力提升20%的收益是一致的b.生存能力数值维度拆分除了生命值和防御外,首先可以从生命值拆分出生命回复,同样的...
不能在黎明前牺牲!保住本钱是根本,也是交易的先决条件
σ=回报率的标准方差(衡量波动性的最常用统计指标)夏普比率S越高,投资机会的“质量”越高。举个例子:甲投资:超额(超出国债)回报期望10%,标准差20%,夏普比率为0.5乙投资:超额回报期望5%,标准差5%,夏普比率为1乍一看,甲投资回报期望高,似乎是比较好的机会。其实乙投资更胜一筹(通常情况下),因为它的夏...
机器学习中的统计学——协方差矩阵
举个例子,矩阵X按行排列:1.求每个维度的平均值2.将X的每一列减去平均值其中:3.计算协方差矩阵注意:有时候在书上或者网上会看到这样的公式,协方差矩阵Σ:这里之所以会是X*X'是因为原始数据集X是按列排列的,即:参考:httpsblog.csdn/kuang_liu/article/details/163694...
用凯利公式玩转炒股,一文全懂
>>>举个简单的例子假想一个赌博游戏。赢的概率是60%,输的概率40%,入场费随意交。如果赢了获得2倍的入场费金额(b=1),输则输掉入场费。小编有100元做本金,请问小编每次给多少入场费,若干次游戏后几何期望收益能最大?答:f=(1×0.6-0.4)/1=0.2。也就是说最佳的策略是每次投剩余本金的20%。...
100+数据科学面试问题和答案总结 - 基础知识和数据分析
采用均方根误差(RMSE)来检验线性回归模型的性能。它评估在最佳拟合线上分布了多少数据。它的公式是f_i是预测值Y_i是输出变量的实际值。N是数据点的个数均方误差(MSE)表示直线与实际数据的接近程度。取直线与数据点的差值并平方。对于一个好的模型,MSE值应该很低。这意味着实际输出值和预测输出值之间的误...
详解丨数据分析常用的知识点大全(烧脑,但是值得学习)
进而又得出了乘法公式:贝叶斯定理简单的来讲,贝叶斯定理其实就是,我们先假设一个事件发生的概率,然后又找到一个信息,最后得出在这个信息下这一事件发生的概率(www.e993.com)2024年10月23日。举一个我们生活中的例子,当我们和一个被怀疑做坏事的人聊天时,我们首先假设他做坏事的概率为a,然后我们根据和他交谈的信息,得出对他新的认识,重新判...
华尔街交易员干货:扑克与投资哲学,活着最重要
最后,凯利公式指明了风险控制的至关重要性:即便是正期望值的游戏也不能押太大的赌注。从数学上讲,押注资金比例超过了凯利值,长期的赢钱速度反而下降,还会大大增加出现灾难性损失的可能性。举个极端的例子,如果你每手都押上全部资金,那么不管你赢过多少钱,只要输一次就立刻破产。正所谓:辛辛苦苦几十年,一夜回到解...
数学奥赛成绩下,背后的背后是什么?
第一关:AMC(全美数学竞赛)竞赛,有针对不同年级的三个层次(AMC8针对7年级以下学生,AMC10针对初中生,AMC12针对高中生);AMC比赛每年登记参赛选手在北美就有60万人以上,堪称世界上样本最大,信度最高的初级奥赛选拔机制之一。基本上在AMC中获得优异成绩的中学生,会直接被世界名校录取。这是除了SAT考试以外美国名校录取新生...
生命、宇宙以及任何事情的终极答案
达利欧是顶尖的聪明人,他在《原则》一书中,半个公式都没用。据统计,假如一本书或者一篇文章,每用一个公式,阅读量就会掉多少个百分点。另一方面,达利欧可能有如下假设:1、懂公式的人,无需列出公式,他们也明白是啥意思;2、不懂公式的人,列出来也没用,干脆就让他们当鸡汤看假装懂懂就好了。
做质量数据分析,常用知识点我们帮你整理好了
进而又得出了乘法公式:贝叶斯定理简单的来讲,贝叶斯定理其实就是,我们先假设一个事件发生的概率,然后又找到一个信息,最后得出在这个信息下这一事件发生的概率。举一个我们生活中的例子,当我们和一个被怀疑做坏事的人聊天时,我们首先假设他做坏事的概率为a,然后我们根据和他交谈的信息,得出对他新的认识,重新判...