刚开始学习CS229，Part I中关于线性回归讲解非常细致，相当基础的内容，感觉还挺容易实现的，就尝试用python实现，经过一番尝试，最后能逼近样本并且画出图，效果如下：图是通过python的一个图形库matplotlib画的，这个库旨在用python实现matlab的画图功能(或者还有计算功能，不过计算功能主要是numpy这个库来做的)先说算法(其实也没什么好说的，自己备忘)使用线性的预估函
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2023-11-11 23:09:05
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在这篇博客中，我将与大家探讨如何使用 Python 进行加权和的计算，尤其是在多个参数组合的场景中。这种情况经常出现在金融分析、评分模型和推荐系统中，我们需要合理地将不同权重的数据进行综合计算。接下来，我会逐步展示整个过程。
### 背景定位
在金融分析中，往往需要依据不同的指标对资产进行评估。假设我们有多个资产，每个资产有不同的评分和权重，我们的目标是计算每个资产的加权得分。
#### 问
统计分析代码：import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.font_manager import FontProperties
font = FontProperties(fname=r"C:\\WINDOWS\\Fonts\\simsun.ttc", size=10)
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2023-06-12 23:09:47
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在当今数据驱动的时代，计算加权和是处理复杂数据集的一个重要技术。通过加权和，我们能够结合多个指标来获取一个综合评分，这在金融分析、推荐系统及市场评估等领域得到了广泛应用。Python 作为一门灵活且功能强大的编程语言，提供了简单而高效的方式来实现加权和计算，并能处理大量数据。在这篇文章中，我们将深入探讨如何在 Python 中实现加权和，并结合多个方面分析其应用。
### 适用场景分析
计算加
价格加权和市值加权：股票指数的两种常见加权方式股票指数是反映证券市场整体价格变动情况的指标。为了计算指数，我们需要给不同的股票赋予不同的权重。常见的加权方式有两种：价格加权和市值加权。价格加权指数计算方式： 直接将指数成分股的股价相加，然后除以一个常数（通常是基期指数的分母）。特点：简单易懂： 计算方法直观，易于理解。高价股影响大： 股价较高的股票对指数的影响更大。受股票分割影响大： 股票分割会降
在数据分析中，EWM（指数加权移动）平均是一种流行的技术，用于处理时间序列数据并平滑数据波动。利用 Python 进行 EWM 的加权计算，可以帮助我们快速获得有价值的洞察。然而，随着数据量的增加，我们面临着性能和效率的问题。本文将详细介绍如何利用 Python 进行 EWM 加权和计算，并提供调试、性能优化等实用方案。
## 背景定位
在实际工作中，我遇到了许多对时间序列数据的处理需求，其中
PageRank算法原理介绍 PageRank算法是google的网页排序算法，在《The Top Ten Algorithms in Data Mining》一书中第6章有介绍。大致原理是用户搜索出的多个网页需要按照一定的重要程度（即后面讲的权重）排序，每个网页的权重由所有链接到它的其他网页的权重的加权和，加权系数为每个网页链出的网页数的倒数，也就是说每个网页的权重会平均分配到其链向的所有网页
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2024-01-04 07:09:40
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前言python语言中的groupby技术，是一种“拆分-应用-合并”的范式。所谓范式，它具有复用能力，可以应用到不同的符合的应用场景。pandas有两种数据结构，分别是Series和DataFrame。我们可以简单理解Series是一个没有列名的一组值，DataFrame是几个带有列表的列的组合。如果首次接触，可以多想想平时接触到的各种excel和csv等格式的数据文件，然后结合着
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2023-09-25 05:57:26
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random是用于生成随机数的，我们可以利用它随机生成数字或者选择字符串。random.seed(x)改变随机数生成器的种子seed。一般不必特别去设定seed，Python会自动选择seed。random.random() 用于生成一个随机浮点数n,0 <= n < 1random.uniform(a,b) 用于
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2023-06-16 16:26:26
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1、窗口计算Pandas 窗口函数，为了处理数字数据，Pandas 提供几种窗口函数，如移动窗口函数(rolling())，扩展窗口函数(expanding())，指数加权滑动(ewm())，同时可在基基础上调用适合的统计函数，如求和、中位数、均值、协方差、方差、相关性等。rolling(10) 与 groupby 很像，但并没有进行分组，而是创建了一个按移动 10（天）位的滑动窗口对象。我们再对
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2023-08-19 16:35:21
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NumPy常用函数(2)成交量加权平均价格(VWAP):vwap是经济学上的一个重要量，代表了金融资产的平均价格。某个价格的成交量越高，该价格所占的权重就越大 示例：import numpy as np
c,v = np.loadtxt("000875.csv",delimiter=',',usecols=(3,5),unpack=True)
vwap = np.average(c,weight
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2023-08-11 17:46:28
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Opencv——线性混合操作(addWeighted函数应用)Ps：素材来源：opencv编程，目的是记录自己的学习过程。一，线性混合操作1）线性混合操作是一种典型的二元（两个输入）的像素操作，它的理论公式如下：g(x) = (1-a)fa(x) + af3(x)。通过在范围0到1之间改变alpha值来对两幅图像（f0(x)和f1(x)）或两段视频（同样为f0(x)和f1(x)）产生时间上的画面叠
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2024-08-15 19:27:53
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逆概率加权（Inverse Probability Weighting, IPW）是一种统计技术，用于观察性研究中调整混杂变量的影响，以便更准确
原创
2024-10-19 05:14:18
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基于python的非加权分组平均法构造简单系统发生树（DNA）能实现什么一、实现步骤1.算法思想描述2.代码实现过程二、实验结果总结1.实验中遇到的问题及困难2.还能改进的地方 能实现什么1.完成用户自定义输入DNA序列个数及序列中碱基排列 2.根据用户输入的序列构造系统发生树，该树结构存储于列表中 3.使用matplotlib将树结构可视化一、实现步骤1.算法思想描述找出所有序列中距离（这里的
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2024-06-25 22:42:57
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在IT领域，多属性决策加权和Python计算的结合是一个常见却极具挑战性的问题。通过对不同属性的加权，我们可以在多维度中找到最佳解决方案。本篇博文将详细阐述在这一背景下的一系列技术实现及处理流程。
### 版本对比
在不同版本的多属性决策框架中，我们最显著的特性差异在于算法效能和灵活性。最初版本的功能相对单一，而近期的版本显著增强了对复杂决策问题的支持，使得决策模型能够处理更多的输入参数。
# Java中的加权平均和
加权平均是一种常见的计算方法，它在许多领域中都有广泛的应用。与简单平均不同，加权平均在计算时会考虑每个数据点的重要性或权重。本文将介绍如何在Java中实现加权平均，并提供具体的代码示例。同时，我们也将试图通过一个简单的旅行图来展示加权平均的实用场景。
## 加权平均的定义
加权平均是通过将每个值与其对应的权重相乘，然后将所有的结果相加，最后再除以所有权重的总和。其
文章目录6.6 特征降维学习目标1 降维1.1 定义1.2 降维的两种方式2 特征选择2.1 定义2.2 方法2.3 低方差特征过滤2.3.1 API2.3.2 数据计算2.4 **相关系数**2.4.1 皮尔逊相关系数(Pearson Correlation Coefficient)2.4.2 斯皮尔曼相关系数(Rank IC)3 主成分分析3.1 什么是主成分分析(PCA)3.2 API3.
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2024-05-10 10:11:06
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简介使用Numpy、Pandas、自编三种方法计算：平均值、截尾均值、加权平均值、中位数、众数、中列数、极差、四分位数、方差、标准差实现方法定义三个类（Numpy_funtion、Pandas_funtion、My_funtion），类中编写数据基本统计方法。方法名与功能如下表名称功能输入mean计算均值( 数据列表 )tmean计算截尾均值( 数据列表 )weight_mean计算加权平均数(
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2023-10-09 00:22:26
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Intro to NumPy1在上一篇推文中我们讲过，NumPy是Python中的一个科学计算库，也可以说是一个功能强大的软件包。主要是因为NumPy可以对各种数学函数进行计算，比如它可以轻松执行线性代数的计算等。(以下我们用“np”表示NumPy) 最简单来说，我们可以使用NumPy去计算我们投资组合(portfolio)中的平均回报(mean return)。那么假设我们有个list
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2023-10-26 22:13:28
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目录一、按索引排序二、按值排序三、排序与排名四、基本统计方法 1.基础方法2.分位数 3.平方绝对误差+方差+标准差+累加和 五、处理缺失值六、补全缺失值一、按索引排序这里我们发现我们原来的数据中，我们的年份索引是从大到小排序的，使用了我们的sort_index之后，我们的索引变成了从小到大排序data=pd.read_csv('gdp1.csv',index_col
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2023-11-07 08:28:26
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