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1
回答
正态分布概率编码
、
、
、
我想对以下问题进行编码:“从多伦多到蒙特利尔
的
加拿大FedEx商用飞机
的
运营成本遵循正态分布,平均为每小时5000美元,标准偏差为200美元。我
的
代码是: 但答案没有意义
浏览 7
提问于2017-12-04
得票数 0
1
回答
将函数中
的
未知值存储在向量中,以便以后在优化中使用
、
、
、
、
我有一个形式为1/N * sum(w_i(market_price-model_price)^2)
的
损失函数,我想在给定四个未知参数(λ,vbar,eta,rho)
的
情况下最小化。HestonCallClosedForm (由Dale Roberts https://github.com/daleroberts/heston/blob/master/heston.r编写)生成模型
价格
我想存储生成
的
“值”,以便稍后能够将其提供给损失函数。我在存储
浏览 17
提问于2020-12-15
得票数 0
1
回答
有没有办法检查一下我有没有什么“好
价格
”?
实际上,波士顿住宅数据集可能是它
的
一个很好
的
代理:https://www.cs.toronto.edu/~delve/data/boston/bostonDetail.html 我在想,在一定
的
条件下,是否有办法预测我是否得到了一个“好
价格
”。所以,如果给我一个元组,比如CRIM,ZN,INDUS = (0.006320,18,2.31),那么50
的
房价会比预期
的
高还是低?这不是很普通
的
异常检测,因为一个特定<
浏览 0
提问于2018-09-10
得票数 0
1
回答
价格
计算
逻辑
误差
我已经得到了总price.Problem,在我
的
逻辑上有一个缺陷,当我试图改变以前
的
产品类型时,
价格
仍然是我错误
的
样本。我不能很好地解释它,但我得到了一个工作示例。
浏览 4
提问于2017-09-07
得票数 0
回答已采纳
2
回答
如果我想把order.price转换成十进制值,我要用order.price.to_i吗?
、
非常新手
的
问题:我注意到没有.to_d (比如将order.price转换成十进制
的
order.price.to_d )。
浏览 0
提问于2009-10-09
得票数 1
回答已采纳
4
回答
乘以100后取值错误
当该值1212.3456789123与100相乘时,jQuery将显示12.123456789123003而不是12.123456789123。<p class="price">12.123456789123</p> $('p.price').text(function (i, v) { }); t
浏览 6
提问于2014-02-11
得票数 9
1
回答
一个逗号后面需要多少个位置才能得到正确
的
排列。
、
、
假设你想给一个
价格
60欧元
的
产品5欧元
的
折扣。在反向
计算
时,我会
计算
: 问:在逗号后面需要多少个位置才能得到准确
的
数字(对于monteary交易),在任何基本
价格
上都有多少折扣?或者,实际上,
浏览 2
提问于2017-03-07
得票数 2
1
回答
C#
价格
计算
中
的
误差
我有这样
的
功能{
浏览 1
提问于2013-11-30
得票数 0
回答已采纳
1
回答
表:日期
计算
的
汇总和非聚合错误
、
、
我在表中
的
计算
有困难。我已经创建了一些在顶部列出
的
计算
,我在目前正在进行
的
计算
中使用了这些
计算
。过去30天
价格
-AvgWeighted calc:带有
误差
的
计算
我
的
目标是创建一种
浏览 3
提问于2015-09-02
得票数 2
回答已采纳
1
回答
在Magento中
计算
订单中每个产品
的
价格
、
、
我想
计算
一个订单中所有产品
的
基价。每个(1个数量)
的
价格
应包括任何折扣/奖金,但不包括税。所有产品
价格
的
总和乘以它们
的
数量+税应该与$order->getGrandTotal()完全相同。我已经设法得到了包括运费在内
的
各个
价格
,只有一个很小
的
精度
误差
。当然,在处理货币问题时,这是不可接受
的
。此外,我还没有考虑捆绑产品之类
的
因素。所以我请求您
浏览 2
提问于2010-12-12
得票数 1
回答已采纳
2
回答
使用预测间隔对预测值进行分类
、
、
、
、
我正在运行一个简单
的
线性回归来预测特定数据集
的
价格
。我不仅要
计算
度量指标,如均方
误差
,还可以
计算
哪些测试实例在实际
价格
的
10%
的
预测间隔内(即实际
价格
在预测
价格
+/- 10%
的
范围内)。但我不知道做这件事
的
最佳方法是什么,或者现有的软件包是否能有所帮助。我目前正在为我
的
X和Y训练数据处理numpy数组。
浏览 2
提问于2019-12-07
得票数 0
回答已采纳
1
回答
如何
计算
LSTM神经网络
的
股票预测精度?
、
、
、
我已经制作了一个LST神经网络来预测股票
价格
(基于前60天
的
收盘价),我想知道是否有任何方法来
计算
神经网络
的
准确性,因为数据是连续
的
。我已经
计算
了均方根
误差
,但是有什么方法可以得到精度吗?
浏览 0
提问于2021-05-13
得票数 0
1
回答
回归问题
的
最优相对
误差
、
、
在谈到回归问题时,常使用RMSE (均方
误差
)作为评价指标。并作为线性回归中
的
损失函数(更重要
的
是?)它等价于考虑输出服从正态分布
的
最大似然法)。在现实生活中,我发现MAPE (平均绝对百分比
误差
)可能更有意义.例如,当预测房价时,我们更感兴趣
的
是相对
误差
。因为如果房子
的
价格
在10万美元或100万美元左右,那么10万美元
的
差额就不一样了。在为房价预测问题创建线性回归时,我发现了以下图表 x轴:
价格
实
浏览 0
提问于2020-06-18
得票数 0
1
回答
原因变量或变换因变量预测性能度量
的
评价
、
、
、
、
我正在建立一个机器学习模型来预测scikit-learn
的
未来
价格
。因变量
价格
不是正态分布
的
,因此,我将只使用price对因变量np.log(price)执行日志转换。在此之后,我将把完整
的
数据集分成训练集和测试组.因此,y_train和y_test现在都是经过日志转换
的
价格
。经过机器学习模型拟合后,对拟合模型进行预测性能指标的
计算
,如MAPE
误差
。在对price方法和y_test集使用np.exp()
计算
MAPE之
浏览 1
提问于2018-06-27
得票数 2
1
回答
我一直收到一个错误:除以零(php)
、
、
我正在尝试
计算
24小时
的
价格
变化,我这里有代码和它
的
公式,但我总是得到除以零
误差
,请帮助?谢谢! <?
浏览 0
提问于2020-10-20
得票数 1
2
回答
如何处理XGBoost中对小值
的
高估和对高值
的
低估?
、
我运行XGBoost是为了预测cars dataset
的
价格
,我想知道对于这种价值较小、
价格
偏高
的
问题,有什么替代方案。 我尝试将log应用于
价格
,因为它向正确
的
分布倾斜,但仍然有这种不良
的
影响。此外,作为一个额外
的
问题,log(
价格
)提高了预测得分,平均相对
误差
或按平均(ABS(RD)
计算
的
MRE )提高了2%,如果有人有直觉知道为什么会发生这种情况,那就太好了。在下面的图像中,
浏览 0
提问于2019-02-14
得票数 1
回答已采纳
1
回答
WooCommerce
价格
不会改变为不同
的
货币
、
、
、
、
我需要你
的
专业知识,因为我想要做
的
是把
JS
计算
价格
转换成不同
的
货币。Cart/签出
价格
正在使用任何货币转换器插件更改为正确
的
货币,但如果您在产品单页中,总
价格
不会转换为正确
的
货币,只有符号正在更改。
JS
计算
并输出到html,我使用它是因为客户可以更改日期并重新
计算
$('h3.booking_cost span').html(form
浏览 0
提问于2019-05-16
得票数 0
2
回答
为什么在财务
计算
中要使用小数浮点数,而小数浮点数存在舍入
误差
、
、
我目前正在使用c++
的
股票市场相关
的
项目,涉及许多浮点类型,如
价格
和指数。 我看过很多书,说你应该在货币相关
的
算术中使用十进制浮点数。据我所知,浮点数和小数浮点数
的
区别在于指数部分
的
基数是什么,浮点数使用2作为基数,小数浮点数使用10。当使用小数浮点数时,您仍然会有舍入
误差
,您仍然不能表达1/3(如果我错了,请纠正我),我猜很有可能将某人
的
账户余额乘以30%,然后发生舍入
误差
,经过几次
计算
,舍入
误差
浏览 2
提问于2014-11-06
得票数 4
2
回答
如何在syncfusion vue
js
数据网格中使用
计算
字段
、
如何在syncfusion vue
js
数据网格中使用
计算
值?假设我有5列:数量、物料需求计划、折扣、折扣
价格
、合计。我想从给定
的
值MRP和折扣中
计算
折扣
价格
。并且还想从给定
的
价值数量和折扣
价格
计算
总金额。 我如何在syncfusion vue
js
databgrid中实现这一点呢?提前感谢您
的
帮助。
浏览 70
提问于2020-05-12
得票数 1
1
回答
平均绝对
误差
随相关因素
的
增加而增大
、
、
我正在使用Microsoft机器学习工作室来预测股票市场
的
价格
。我们有变量-指数
价格
(目标-被预测),低
价格
,高
价格
,日期和日期。我们使用分裂
的
0.7和运行线性回归。平均绝对
误差
为109。然后,我们尝试添加更多
的
变量(正向影响指数
价格
的
宏观经济因素),这些变量与目标变量相关,并且应该改进预测--我们发现平均绝对
误差
增加到110,我已经附上了这些图供您参考。PS:我们也尝试过增强树回归--但是上面描述
浏览 0
提问于2019-03-06
得票数 0
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