这是「EMA系列」文章之第二部分（Part 2），第一部分见
Desperate：「EMA系列之I」如何理解EMA指数移动平均值以及Python实现zhuanlan.zhihu.com
今天这篇文章在讨论两个EMA的进阶问题：如何确定EMA的warm-up时间？ 如何更加合理地设置EMA的初始值？让我们从一个简单的例子开始。假设我们将观察到一个时间序列，每个观察值都是从标准
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2024-08-02 15:06:40
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在进行深度学习训练时，同一模型往往可以训练出不同的效果，这就是炼丹这件事的玄学所在。使用一些trick能够让你更容易追上目前SOTA的效果，一些流行的开源代码中已经集成了不少trick，值得学习一番。本节介绍EMA这一方法。1.原理：EMA也就是指数移动平均(Exponential moving average)。其公式非常简单，如下所示：\(\theta_{\text{EMA}, t+1} =
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2023-07-25 22:53:10
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# EMA算法及其在Java中的应用
## 1. 引言
在计算机科学领域，指数移动平均（Exponential Moving Average，EMA）是一种常见的时间序列分析方法，用于对数据序列进行平滑处理。EMA算法具有较好的响应速度和平滑效果，被广泛应用于金融、股票、网络传输等领域。
本文将介绍EMA算法的原理、应用场景以及在Java中的实现。我们将首先详细解释EMA算法背后的数学原理，
原创
2023-11-13 08:10:41
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EM算法EM算法是一种迭代算法，用于含有隐变量（hidden variable）的概率模型参数的极大似然估计，或极大后验概率估计。EM算法的每次迭代由两步组成：E步，求期望（expectation）；M步，求极大（maximization）。所以这一算法称为期望极大算法（expectation maximization），简称EM算法。概率模型有时既含有观测变量（observable variab
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2024-01-29 17:42:05
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# EMA算法简介及代码示例
## 引言
在金融领域，EMA（Exponential Moving Average）算法是一种常用的技术指标，用于分析和预测股票价格等时间序列数据的走势。EMA算法通过对历史数据进行加权平均，更加注重近期的数据，可以有效地捕捉到市场的迅速变化，比起简单移动平均（SMA）更具有灵敏度。
本文将详细介绍EMA算法的原理、实现以及代码示例。我们将使用Java语言来实
原创
2023-09-16 16:07:57
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# EM算法在Java中的应用
EM算法（Expectation-Maximization Algorithm）是一种常用的迭代优化算法，用于解决含有隐变量的概率模型参数估计问题。它通过交替进行“期望”和“最大化”两个步骤来逐步优化参数。在本文中，我们将介绍EM算法的基本原理，并给出在Java中实现EM算法的示例代码。
## EM算法原理
EM算法主要用于解决含有隐变量的概率模型参数估计问题
原创
2024-06-25 03:24:25
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作者：boboEM算法是机器学习十大算法之一， 在机器学习史上提出极早，影响范围极广。本文由浅入深，逐步推导EM算法，使读者更深刻的理解EM算法。本文从EM算法的基本概念说起，提出对于EM算法的一些基本认知问题，而后通过抛硬币实例让读者更好的理解EM算法和理解这个算法要去解决的实际问题，全文主要分为如下几个部分：初识EM算法从抛硬币说起 - 极大似然估计与隐变量似曾相识的模式 - K-Means推
前言：Batchnorm是深度网络中经常用到的加速神经网络训练，加速收敛速度及稳定性的算法，可以说是目前深度网络必不可少的一部分。 本文旨在用通俗易懂的语言，对深度学习的常用算法–batchnorm的原理及其代码实现做一个详细的解读。本文主要包括以下几个部分。Batchnorm主要解决的问题Batchnorm原理解读Batchnorm的优点Batchnorm的源码解读第一节：Batchnorm主要
# 实现通达信 ema 算法 Python
## 简介
在本文中，我将向你介绍如何使用 Python 实现通达信 EMA（指数移动平均）算法。作为一名经验丰富的开发者，我将详细解释整个流程，并提供每一步所需的代码示例，并注释这些代码的作用。
### 步骤概览
为了让你更好地理解整个过程，我将使用表格展示实现通达信 EMA 算法的步骤。接下来，我们将逐步按照这些步骤进行实现。
| 步骤 | 描
原创
2024-04-20 06:23:40
575阅读
注：本文是对《统计学习方法》EM算法的一个简单总结。1. 什么是EM算法？ 引用书上的话：概率模型有时既含有观测变量，又含有隐变量或者潜在变量。如果概率模型的变量都是观测变量，可以直接使用极大似然估计法或者贝叶斯的方法进行估计模型参数，但是当模型含有隐藏变量时，就不能简单使用这些方法了。EM算法就是含有隐变量的概率模型参数的极大似然估计法，或者极大似然后验概率估计法。2. E
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2024-03-12 11:28:07
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总结使用递归和循环两种方法来完成 python环境下循环相比于递归更快，更适应极端样本情况递归def _ema(arr,i=None):
N = len(arr)
α = 2/(N+1) #平滑指数
i = N-1 if i is None else i
if i==0:
return arr[i]
else:
data =
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2023-06-15 18:56:12
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算法只要懂原理了，代码都是小问题，先看下面理论，尤其是红色标注的(要源码请留下邮箱，有测试用例，直接运行即可)A*算法百度上的解释：A*[1](A-Star)算法是算法只要懂原理了，代码都是小问题，先看下面理论，尤其是红色标注的(要源码请留下邮箱，有测试用例，直接运行即可)A*算法百度上的解释：A*[1] (A-Star)算法是一种静态路网中求解最短路最有效的直接搜索方法。公式表示为：
# EMA（指数移动平均）算法的Java实现
在财务和数据分析中，移动平均是一种常用的方法，用于平滑时间序列数据，帮助分析趋势。EMA（Exponential Moving Average，指数移动平均）相较于简单移动平均，更加重视最近的数据点，能够更快速地反应数据的变化。本文将介绍EMA的概念以及如何在Java中实现这一算法。
## 什么是EMA
EMA是通过对数据进行加权平均来计算的一种
原创
2024-10-19 06:47:51
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# Java实现EMA算法详解
## 一、流程图
```mermaid
gantt
title EMA算法实现流程
section 理论学习
学习EMA算法 :done, a1, 2022-10-10, 2d
理解EMA算法原理 :a1, 2022-10-12, 2d
section 代码实现
编写EMA算法代码 :2022-1
原创
2024-03-04 03:53:17
227阅读
# Java EMA 指数算法实现教程
## 简介
在本教程中，我将向你介绍如何使用 Java 实现 EMA（指数移动平均）算法。EMA 是一种常用的技术分析指标，用于平滑价格数据并提供买入和卖出的信号。我们将按照以下步骤进行实现：
1. 初始化必要的变量和参数
2. 计算初始的 EMA 值
3. 计算后续的 EMA 值
4. 测试我们的实现
## 实现步骤
下表展示了实现 EMA 算法的
原创
2023-09-10 13:52:04
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几个概念极大似然估计A事件发生了，A与某因素θ有关，我们“理所当然”认为θ的取值应该使A发生的概率最大，即θ的极大似然估计为θ=arg maxθ P(A|θ)Jensen不等式对于下凸函数f和变量X，有不等式：E[f(X)]>=f(E[X])上式易从函数的几何形状推出。EM算法EM算法即Expectation-Maximization，期望最大化算法。其基本想法为：若参数θ已知，则可根据训练
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2023-12-14 18:37:20
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MNE-python读取.edf文件EDF，全称是 European Data Format，是一种标准文件格式，用于交换和存储医疗时间序列。该格式文件能够存储多通道的数据，允许每个信号拥有不同的采样频率。在内部，它包括标题和一个或多个数据记录。标题包含一些一般信息(患者标识，开始时间......等等)以及每个信号的技术规格(校准，采样率，过滤，......等等)，编码为 ASCII 字符。数据记
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2023-11-13 21:58:49
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1、enumerate() 函数 enumerate() 函数用于将一个可遍历的数据对象(如列表、元组或字符串)组合为一个索引序列，同时列出数据和数据下标，一般用在 for 循环当中。语法：enumerate(sequence, [start=0])参数：sequence – 一个序列、迭代器或其他支持迭代对象。start – 下标起始位置。返回值：返回 enumerate(枚举) 对象。>
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2023-11-19 14:51:12
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# 实现“ema python”的步骤和代码解释
## 1. 简介
在开始之前，让我们先了解一下“ema python”是什么。EMA（Exponential Moving Average）是一种常用的指标，用于平滑时间序列数据。在Python中，我们可以使用一些库来实现EMA的计算和绘制。
## 2. 实现步骤
下面是整个实现“ema python”过程的详细步骤：
| 步骤 | 描述 |
原创
2023-09-17 09:43:23
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滑动平均模型可以使模型在测试数据上更健壮(robust)的方法------滑动平均模型。在采用随机梯度下降算法训练神经网络时，使用滑动平均模型在很多应用中都可以在一定程度提高最终模型在测试数据上的表现。在tensorflow中提供了tf.train.ExponentialMovingAverage来实现滑动平均模型。在初始化ExponentialMovingAverage时，需要提供一个衰减率...
原创
2021-08-12 22:03:06
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