# 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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# 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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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
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
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# 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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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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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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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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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
目录冒泡排序选择排序插入排序希尔排序归并排序堆排序快速排序计数排序桶排序基数排序 冒泡排序冒泡排序的核心思想就是：通过前后元素两两交换的方式，将待排序列的最大值放在序列的最后。 Java基本模板：import java.util.Arrays;
import java.util.Random;
public class BubbleSort {
public static void m
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2024-02-24 23:22:10
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一、RabbitMQ 简介——用Erlang实现的一个高并发高可靠AMQP消息队列服务器 AMQP，即 Advanced Message Queuing Protocol，高级消息队列协议是应用层协议的一个开放标准，为面向消息的中间件设计。消息中间件主要用于组件之间的解耦，消息的发送者无需知道消息使用者的存在，反之亦然。AMQP 的主要特征是面向消息、队列和路由，可靠且安全。RabbitMQ 是
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2023-12-12 20:49:54
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对于AES算法，相信很多程序员小伙伴都听过、用过，其原理本文就不介绍了，而是讲讲在实际项目中的应用。前几天，项目需要跟乙方接口对接，乙方提供加密后的二维码信息串，而我这边负责对加密串进行解密。其中加解密算法用的就是AES 128位 无向量，加密模式为ECB，填充模式为PKCS7Padding，密钥长度32位。 开始的开始，是先参考网上提供的CBC\PKCS7Padding加
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2023-07-22 08:15:26
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什么是MavenMaven是Apache旗下一款开源自动化的项目管理工具，它使用java语言编写，因此Maven是一款跨平台的项目管理工具。主要功能项目构建 在实际开发中，不仅仅是写完代码项目就算完成了，后面还有一些诸如：编译，打包，部署等工作要做，这些工作都可以使用maven来完成。依赖管理 说的简单一点就是对jar包的管理，开发者不用再手动的下载所需要的jar包，而是将想要的jar包通过配置一
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2024-10-11 11:03:03
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对数据的加密算是一个老生常谈的话题了，加密的方式很多，java也为这些加密算法提供了支持。今天就来聊聊对称加密算法的java实现方式。本文对加密算法不了解也没关系，我会从0开始讲解，保证小白也能看懂。
一、引言
这段时间在写论文，所以题目就叫做引言吧，在开始对对称加密算法真正认识之前，我们先看另外一块知识。相信我们都学过计算机中的一种位运
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2023-06-21 23:37:04
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# MA和EMA算法Java工具类
MA（Moving Average）和EMA（Exponential Moving Average）算法是常用的时间序列数据处理算法，用于平滑数据并提取趋势。在本文中，我们将介绍如何使用Java编写MA和EMA算法的工具类，并提供代码示例。
## MA算法
MA算法是一种简单的移动平均算法，通过计算一定时间窗口内数据的平均值来平滑数据。在MA算法中，所有数
原创
2024-03-11 05:42:47
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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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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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