最近太忙了，我就不分析代码了，有问题留言，或者私我QQ2835809579 希望对你有帮助，我是计算机学长川川，点个赞加个关吧。...原题： 定义一个函数int fun(int n)，用来计算整数的阶乘，在主函数中输入一个变量x，调用fun(x)输出x及以下的阶乘值。 输入输出示例 输入：5 输出： 1!=1 2!=2 3!...argc, char const *argv[]) //主函数 { int n; printf("Input n:"); //变量定义...=%d\n",n, fun(n)); //调用函数计算阶乘 return 0; } int fun(int n) //定义计算n！...的函数 { int fact = 1; for (int i = 1; i <= n; ++i) //遍历1到n { fact = fact*i; }
以下是一个简单的Go程序，该程序读取water_stations.json文件，并计算教授在喝光两公升水之前能够滑行多远。假设教授每滑行一英里消耗固定量的水，我们将此量设置为一个常量。...下面是一个简化的go语言示例代码，用来规划Gekko教授的行程。请注意，这只是一个基本的框架，您可能需要根据实际情况调整数据结构和算法。...此外，waterConsumptionPerMile变量的值也需要根据实际情况进行调整。 灵小智： 为了解决这个问题，我们可以使用Go语言编写代码来计算教授在滑行过程中能喝到的水的距离。...maxDistance函数接受一个水站的切片和一个整数m作为输入，其中m表示教授在喝光水之前能滑行的最大英里数。函数的目标是计算教授在需要补充水分之前能够到达的最远距离。...最后，main函数创建了一个假设的水站位置切片，并调用maxDistance函数来计算并打印教授能够滑行的最远距离。 这个程序是基于假设的简化模型，实际情况可能需要考虑更多的因素，如天气、体力消耗等。
可以看出，梯度下降法更新参数的方式为目标函数在当前参数取值下的梯度值，前面再加上一个步长控制参数alpha。梯度下降法通常用一个三维图来展示，迭代过程就好像在不断地下坡，最终到达坡底。...为了更形象地理解，也为了和牛顿法比较，这里我用一个二维图来表示： ? 懒得画图了直接用这个展示一下。在二维图中，梯度就相当于凸函数切线的斜率，横坐标就是每次迭代的参数，纵坐标是目标函数的取值。...每次迭代的过程是这样： 首先计算目标函数在当前参数值的斜率（梯度），然后乘以步长因子后带入更新公式，如图点所在位置（极值点右边），此时斜率为正，那么更新参数后参数减小，更接近极小值对应的参数。...当应用于求解最大似然估计的值时，变成ℓ′(θ)=0的问题。这个与梯度下降不同，梯度下降的目的是直接求解目标函数极小值，而牛顿法则变相地通过求解目标函数一阶导为零的参数值，进而求得目标函数最小值。...牛顿法的缺点就是计算海森矩阵的逆比较困难，消耗时间和计算资源。因此有了拟牛顿法。 ·END·
凸函数 在前面，我们讲到，每一个机器学习模型都有一个目标函数，而学习的目标，就是最小化目标函数。是不是所有函数都能够在自变量取值范围内找到因变量最小值呢？显然不是。...随机取一个自变量的值 x 0 ； 对应该自变量算出对应点的因变量值：f( x 0 )； 计算 f( x 0 ) 处目标函数 f(x) 的导数； 从 f( x 0 ) 开始，沿着该处目标函数导数的方向，按一个指定的步长...直观的看起来，就像上图演示的那样，在 J(w) 曲线上任取一点，放上一个没有体积的“小球”，然后让这个小球沿着该处曲线的切线方向“跨步”，每一步的步长就是 α ，一直跨到最低点位置。...对应三维的情况，可以想像在一个很大的碗的内壁上放上一个小球，每次，我们都沿着当时所在点的切线方向（此处的切线方向是一个二维向量）向前走一步，直到走到碗底为止。...比如下图的 Postion1 和 Position2。 ? 如果目标函数不能确定只有一个极小值，而获得的模型结果又不令人满意时，就该考虑是否是在学习的过程中，优化算法进入了局部而非全局最小值。
Swift 的语法与 Kotlin 有很多相似之处，整理了一些 Swift 和 Kotlin 的对比，下面是一些例子，大家不妨来看看。可以说掌握了kotlin 再去看swift简直爽的不要不要的。...变量和常量 ? 显式类型 ? 强制类型转换 ? 字符串插值 ? 范围操作符 ? 区域操作符（for while等） ? 数组 ? map ? 空集合 ? 函数 ? 返回值 ? 参数的变量数目 ?...函数类型 ? 遍历 ? 排序 ? 命名参数 ? 类的声明 ? 类的用法 ? 子类 ? 类型检查 ? 模式匹配 ? 类型向下转换 ? 协议 ? 扩展 ? ---- 最后放一张完整的图 ?
正如在现实中一样，很多当前时刻的状态只取决于上一个时刻所做的决定而不是受所有历史所做出的的决定的影响，比如灯泡的以后发光的寿命只和当前是否发光有关、某一个时刻的销售额只与现在已知的累计销售额有关和过去任一时刻的累计销售额无关...基本概念 随机过程 首先引入随机变量，众所周知，自然界的很多东西都不是完全确定的，是含概率存在的，比如等待红绿灯的可能性、投掷硬币的正反面情况等，这些不能精确确定的成为随机变量，而当随机变量有多次观测值或者是在一个时间段内的观测则说明是一组随机变量...，称为随机过程，即 其中每个 是随机变量 马尔科夫链 马尔科夫链是一个特殊的随机过程，它的通俗特点就是当前的状态只和上一个状态有关和过去历史的状态无关，转变成数学公式为 概率学中一般用条件概率量化随机变量状态间的影响...具有该公式特点的随机序列或随机过程称其具有马氏性，其中m为时间间隔步长，当m为1时如果成立，表面当前状态的概率只和上一个时间的状态有关，可以用数学归纳法证明其对任意的正整数m也能成立，而这个 称为马氏链...k的概率，这时切换成了状态k，再根据状态k切换到状态j的概率进行同步相乘即可得到(可以看成是路线i->k->j)，然而空间中状态k的值不止一个，所以把所有的路线求和，即得到该公式的实际目的 假如说初始时刻
介绍 上面是单个LSTM单元的图表。我知道它看起来可怕?,但我们会通过一个接一个的文章,希望它会很清楚。 解释 基本上一个LSTM单元有4个不同的组件。忘记门、输入门、输出门和单元状态。...根据h_t-1(以前的隐藏状态)和x_t(时间步长t的当前输入)，它为单元格状态C_t-1中的每个值确定一个介于0到1之间的值。...遗忘门和上一个状态 如果为1，所有的信息保持原样，如果为0，所有的信息都被丢弃，对于其他的值，它决定有多少来自前一个状态的信息被带入下一个状态。...状态的计算公式 输出门 最后，LSTM单元必须给出一些输出。从上面得到的单元状态通过一个叫做tanh的双曲函数，因此单元状态值在-1和1之间过滤。...所以如果我们有总共T个时间步长，那么每一个时间步长的梯度会在T个时间步长结束时相加，所以每次迭代结束时的累积梯度为: 每次迭代结束时的累积梯度用来更新权重 总结 LSTM是非常复杂的结构，但它们工作得非常好
Keras中的长短期记忆（LSTM）网络支持时间步长。 这就引出这样一个问题：单变量时间序列的滞后观察是否可以用作LSTM的时间步长，这样做是否能改进预测性能。...训练数据集和测试数据集的结构将对此进行模拟。 最后，收集所有测试数据集的预测，计算误差值总结该模型的预测能力。...具体来说，就是将数据组为输入和输出模式，上一时间步长的观察值可作为输入用于预测当前时间步长的观察值。 转化观察值使其处在特定区间。...具体来说，就是将数据缩放带 -1 至1的区间内，以满足LSTM模型默认的双曲正切激活函数。 在进行计算和得出误差分数之前，对预测值进行这些转化的逆转化使它们恢复至原来的区间内。...这样做的目的是希望滞后观察额外的上下文可以改进预测模型的性能。 在训练模型之前，将单变量时间序列转化为监督学习问题。时间步长的数目规定用于预测下一时间步长(y)的输入变量(X)的数目。
以下是原始数据集的前几行数据。 ? 第一步，将零散的日期时间信息整合为一个单一的日期时间，以便我们可以将其用作 Pandas 的索引。 快速检查第一天的 pm2.5 的 NA 值。...我们将监督学习问题设定为：根据上一个时间段的污染指数和天气条件，预测当前时刻（t）的污染情况。 这个表述简单直接，只是为了说明问题。...这个数据准备过程很简单，我们可以深入了解更多相关知识，包括： 对风速进行一位有效编码 用差值和季节性调整使所有序列数据恒定 提供超过 1 小时的输入时间步长 最后也可能是最重要的一点，在学习序列预测问题时...我们将使用平均绝对误差（MAE）损失函数和高效的随机梯度下降的 Adam 版本。 该模型将适用于 50 个 epoch，批大小为 72 的训练。...我们将预测与测试数据集相结合，并调整测试数据集的规模。我们还用预期的污染指数来调整测试数据集的规模。 通过初始预测值和实际值，我们可以计算模型的误差分数。
该函数有两个参数： 数据集（我们要转换为数据集的NumPy数组）和 look_back，这是用作输入变量以预测下一个时间段的先前时间步数，默认为1。...此默认值将创建一个数据集，其中X是给定时间（t）的乘客人数，Y是下一次时间（t +1）的乘客人数。 我们将在下一部分中构造一个形状不同的数据集。...使用窗口方法进行回归的LSTM 我们还可以使用多个最近的时间步长来预测下一个时间步长。 这称为窗口，窗口的大小是可以针对每个问题进行调整的参数。...例如，给定当前时间（t），我们要预测序列（t + 1）中下一个时间的值，我们可以使用当前时间（t）以及前两个时间（t-1）和t-2）作为输入变量。...我们可以使用与上一个示例相同的数据表示方式来执行此操作，我们将列设置为时间步长维度，例如： # 将输入修改为[样本，时间步长，特征] numpy.reshape(trainX, (trainX.shape
以下是原始数据集的前几行数据。 第一步，将零散的日期时间信息整合为一个单一的日期时间，以便我们可以将其用作 Pandas 的索引。 快速检查第一天的 pm2.5 的 NA 值。...我们将监督学习问题设定为：根据上一个时间段的污染指数和天气条件，预测当前时刻（t）的污染情况。 这个表述简单直接，只是为了说明问题。...这个数据准备过程很简单，我们可以深入了解更多相关知识，包括： 对风速进行一位有效编码 用差值和季节性调整使所有序列数据恒定 提供超过 1 小时的输入时间步长 最后也可能是最重要的一点，在学习序列预测问题时...我们将使用平均绝对误差（MAE）损失函数和高效的随机梯度下降的 Adam 版本。 该模型将适用于 50 个 epoch，批大小为 72 的训练。...我们将预测与测试数据集相结合，并调整测试数据集的规模。我们还用预期的污染指数来调整测试数据集的规模。 通过初始预测值和实际值，我们可以计算模型的误差分数。
该函数有两个参数： 数据集（我们要转换为数据集的NumPy数组）和 look_back，这是用作输入变量以预测下一个时间段的先前时间步数，默认为1。...此默认值将创建一个数据集，其中X是给定时间（t）的乘客人数，Y是下一次时间（t +1）的乘客人数。我们将在下一部分中构造一个形状不同的数据集。...使用窗口方法进行回归的LSTM我们还可以使用多个最近的时间步长来预测下一个时间步长。这称为窗口，窗口的大小是可以针对每个问题进行调整的参数。...例如，给定当前时间（t），我们要预测序列（t + 1）中下一个时间的值，我们可以使用当前时间（t）以及前两个时间（t-1）和t-2）作为输入变量。...我们可以使用与上一个示例相同的数据表示方式来执行此操作，我们将列设置为时间步长维度，例如：# 将输入修改为[样本，时间步长，特征]numpy.reshape(trainX, (trainX.shape[
但是一般实际问题中，往往不知道损失函数的数学表达式、或者导数比较难求，这种方法一般应用于科学计算。数值类方法有分为两类，试探法和插值法。...精确一维搜索，就是找到一个参数 alpha，使得min(f(x))最小，有插值法，黄金分割法，直接法等等。 1.2 不精确一维搜索 精确一维搜索往往需要花费很大的时间。...确定步长最简单的方法，就是挨个试。从0开始，每隔一定距离计算一下目标函数的值，找出其中最小的那个，对应的步长就是我们要的结果。 显然，这种方法太过暴力，试的次数太多，很影响效率。...1.2.3 结合代码分析 Armijo准则：首先给一个较大的学习率，然后不断缩减学习率，如果对于函数f(xk+αdk)当前的学习率使函数从当前的位置f(xk)的减小一定程度后还大于预设的期望值，那这个学习率就符合要求了...你看，对于函数f(xk+αdk)，既然是求最小值，那对于当前的值f(xk)减小一定程度后就有个新值f(xk+1)，于是，如果我们将f(xk+1)作为预设的期望值，即我们希望f(xk)在某个学习率α的情况下减小一定程度后可以到达
而bagging与boosting的主要区别，即boosting算法中基础学习器的训练往往以上一个基础学习器的结果为基础，对上一个基础学习器有所改进。...在有监督机器学习中，我们的目标是学得使得损失函数最小的模型，因此梯度下降算法的目标则是在每一轮迭代中，求得当前模型的损失函数的负梯度方向，乘以一定的步长（即学习速率），加到当前模型中形成此轮迭代产生的新模型...确定了以上变量后，Gradient Boost Machine的算法如下： 1、以常数初始化函数f0 2、从第1到第M次迭代： 3、计算负梯度函数gt(x) 4、训练新的基础学习器h(x, θt) 5、...gbm包中最主要的函数为gbm/gbm.fit。函数提供了很多参数以进行模型调优。 （1）distribution：模型计算损失函数时，需要对输出变量的数据分布做出假设。...令shrinkage=0.001得出的模型几乎一定比shrinkage=0.01的模型好，然而代价是前者运算所需的时间和所耗内存将是后者的10倍。
在每个时间步上，LSTM单元从输入、前一个时间步的输出和前一个时间步的记忆中计算出当前时间步的输出和记忆。...因此，即使是较早时间步长的信息也能携带到较后时间步长的细胞中来，这克服了短时记忆的影响。信息的添加和移除我们通过“门”结构来实现，“门”结构在训练过程中会去学习该保存或遗忘哪些信息。...来自前一个隐藏状态的信息和当前输入的信息同时传递到 sigmoid 函数中去，输出值介于 0 和 1 之间，越接近 0 意味着越应该丢弃，越接近 1 意味着越应该保留。遗忘门的计算公式b....再将隐藏状态作为当前细胞的输出，把新的细胞状态和新的隐藏状态传递到下一个时间步长中去。...在LSTM层中，每个时间步上的计算涉及到许多参数，包括输入、遗忘和输出门的权重，以及当前时间步和前一个时间步的输出和记忆之间的权重。
在每个时间步上，LSTM单元从输入、前一个时间步的输出和前一个时间步的记忆中计算出当前时间步的输出和记忆。...因此，即使是较早时间步长的信息也能携带到较后时间步长的细胞中来，这克服了短时记忆的影响。信息的添加和移除我们通过“门”结构来实现，“门”结构在训练过程中会去学习该保存或遗忘哪些信息。...来自前一个隐藏状态的信息和当前输入的信息同时传递到 sigmoid 函数中去，输出值介于 0 和 1 之间，越接近 0 意味着越应该丢弃，越接近 1 意味着越应该保留。 遗忘门的计算公式 b....再将隐藏状态作为当前细胞的输出，把新的细胞状态和新的隐藏状态传递到下一个时间步长中去。...在LSTM层中，每个时间步上的计算涉及到许多参数，包括输入、遗忘和输出门的权重，以及当前时间步和前一个时间步的输出和记忆之间的权重。
偏导数：偏导其实就是多元函数一个多变量的函数的偏导数是它关于其中一个变量的导数，而保持其他变量恒定。因为曲面上的每一点都有无穷多条切线，描述这种函数的导数相当困难。...梯度：梯度是一个矢量，在其方向上的方向导数最大，也就是函数在该点处沿着梯度的方向变化最快，变化率最大。...每个机器学习模型都有一个损失函数，学习的目的就是将损失函数最小化， 算法详解 梯度下降的具体算法实现过程是： 确定模型的假设函数和损失函数 相关参数的初始化，包括：参数、算法终止距离和步长 确定当前位置损失函数的梯度...鞍点 鞍点是最优化问题中常遇到的一个现象，鞍点的数学含义是：目标函数在此点的梯度为0，但从该点出发的一个方向存在函数极大值点，而另一个方向是函数的极小值点。...调优 从算法的执行步骤来看，需要调优的地方包括： 步长：不同的场景中步长的选择需要实验和权衡，步长越长，迭代越快，有可能错过最优解，步长太小，迭代速度太慢，很长时间算法都不能结束。
在每个时间步长中，输入数据集中的新一个数据与上一个时间步长的输出会被一起输入到循环神经网络中。 因而长短期记忆网络可以一直维持一个内部状态。...循环神经网络会接收上一个时间步长的输出 循环神经网络如何处理上一个时间步长的输出与这一个时间步长的输入 长短期记忆网络实现代码 LSTM_model.py 介于循环神经网络对于内部状态得天独厚的优势，在这里...在代码中，我们需要创建一个名为 add_indicators（添加指标）的函数来将这些特征添加到数据帧中，为了避免在每个时间步长中重复计算这些特征，我们只在交易智能体环境初始化的过程中调用 add_indicators...除了上述这些优点之外，该模型实现起来非常简单，它还可以给出预测值的置信区间，通常情况下这比单独给出一个预测值能提供更多的信息。...幸运的是，这个程序包中恰好包含了我们上面定义的三个奖励指标，因而在每个时间步长中，我们只需要将该时间段内收益和大盘收益的列表发给 Empyrical 函数，它就会返回这三个比率。
核心算法： (目标值 - 现在的位置) / 10 做为每次移动的距离步长 停止的条件是： 让当前盒子位置等于目标位置就停止定时器 注意步长值需要取整 1.1.2 动画函数多个目标值之间移动 可以让动画函数从...当我们点击按钮时候，判断步长是正值还是负值 1.如果是正值，则步长往大了取整 2.如果是负值，则步长 向小了取整 1.1.3 动函数添加回调函数 回调函数原理：函数可以作为一个参数。...} // 把每次加1 这个步长值改为一个慢慢变小的值 步长公式：(目标值 - 现在的位置) / 10 obj.style.left = obj.offsetLeft +...节流阀目的：当上一个函数动画内容执行完毕，再去执行下一个函数动画，让事件无法连续触发。 核心实现思路：利用回调函数，添加一个变量来控制，锁住函数和解锁函数。...我们可以使用 targetTouches[0] 里面的pageX 和 pageY 移动端拖动的原理： 手指移动中，计算出手指移动的距离。
** 拓端 ，赞9 ** 拓端 ，赞16 维纳过程和几何布朗运动 维纳过程（也称为布朗运动）是一个具有连续变量和连续时间的马尔可夫过程。...该解方程用于以下列方式迭代计算每个时间步的 St： 这里，t 是计算的时间步长，每个 St 仅取决于之前的起始价格 St−1，这是布朗运动模型所要求的，因为它是一个马尔可夫过程。...给出了收益率和波动率、起始价格和时间步长的样本值。以下数字按出现顺序显示： 股票价格的演变，St 作为 N 的函数 股票价格水平的分布，绘制为直方图。 收益和对数收益的分布，也绘制为直方图。...还编写了另一个计算给定输入数组的平均收益和波动率水平的函数。这两个函数都用于生成几个模拟/随机游走，如上图所示。...解，St 是一个对数正态分布的随机变量，其期望值和方差由下式给出： 从下面的第一幅图中可以看出，对于 sim_count = 500 次模拟，价格水平确实近似于对数正态分布，平均值约为 200。
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