2020年8月1日更：百度迁徙在5月8日后就不开放了，目前好像只能到3月15日之前的数据，而且的时候会遇到挺多问题的（具体我也不知道，不开放后我就没爬过了，但是最近很多朋友在问）。评论里关于遇到的问题很多我也没遇到过，没办法帮到你们。
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2024-01-31 02:32:29
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# Python算召回率的科普文章
在机器学习和数据挖掘领域，评估模型的性能是一个非常重要的步骤。召回率（Recall）就是其中一个常用的评估指标，尤其在处理不平衡数据时尤为重要。本文将介绍召回率的概念，并通过Python代码示例来展示如何计算召回率。同时，我们还会使用状态图和甘特图来更直观地理解这一过程。
## 什么是召回率？
召回率（Recall），又称为真正率，指的是在所有实际为正例的
在金融投资中，夏普率（Sharpe Ratio）是衡量投资回报相对于风险的一个重要指标。本文将通过详细的步骤，介绍使用 Python 计算夏普率的过程，涵盖环境预检、部署架构、安装过程、依赖管理、配置调优以及版本管理。
## 环境预检
为了顺利运行 Python 项目，我们需要确保系统及硬件满足以下要求。
### 系统要求
| 系统类型 | 版本 |
| --
# Python 算重合率：一探文本相似度的奥秘
随着互联网的发展和信息的激增，文本相似度的计算在许多领域变得越来越重要，尤其是在自然语言处理、搜索引擎和内容推荐等方面。其中，重合率是一项常用的度量，它可以帮助我们分析两个文本之间的相似程度。本文将介绍如何使用 Python 来计算文本的重合率，并且提供了代码示例以及相关的图示和表格。
## 什么是重合率？
重合率通常被定义为两个文本中共同词
原创
2024-09-23 04:48:33
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在本文中，我将探讨一个颇具挑战性的主题——**Python迁徙矩阵**。迁徙矩阵常用于追踪和分析个体或种群随时间的迁徙模式。在具体研发过程中，我将阐述出现这个问题的背景、采用的技术原理、整体架构设计、源码分析、性能优化建议，以及扩展讨论。这一系列内容将帮助我们更好地理解和应用迁徙矩阵的概念。
## 背景描述
在科研过程中，尤其是生态学和地理信息系统（GIS）领域，迁徙矩阵的应用越来越广泛。具体
# 如何实现 Python 迁徙图
迁徙图（Migration Map）是一种用于展示不同地区或国家之间人口流动情况的可视化图表。在这篇文章中，我们将逐步学习如何在 Python 中创建一个迁徙图。整个过程将分为几个步骤，之后再详细说明这些步骤中的具体代码和实现方式。
## 流程概述
以下是实现迁徙图的基本步骤：
| 步骤 | 描述
## Python迁徙图的实现
### 1. 整体流程
下面是实现Python迁徙图的整体流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 导入所需的库 |
| 2 | 准备数据 |
| 3 | 创建地图对象 |
| 4 | 绘制迁徙图 |
| 5 | 显示图像 |
### 2. 步骤详解
#### 2.1 导入库
首先，我们需要导入一些必要的库，包括`panda
原创
2023-10-10 12:40:26
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# 如何用Python实现GARCH波动率
作为一名经验丰富的开发者，我将会教你如何使用Python实现GARCH（Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity）波动率模型。这种模型通常用于金融领域来衡量资产波动性，特别是在风险管理中非常有用。
## 流程概述
下面是我们实现GARCH波动率模型的一般步骤：
| 步骤 |
原创
2024-02-19 07:39:12
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在机器学习、深度学习中，我们在做分类任务时，经常需要对模型结果进行评估。其中用于评估的指标就有准确率、精准率和召回率，这些指标都是通过预测概率来获得的。以下就来介绍这些指标代表什么。我们先来看看下面这张图：其中，如上图混淆矩阵所示。TP：样本为正，预测结果为正；FP：样本为负，预测结果为正；TN：样本为负，预测结果为负；FN：样本为正，预测结果为负。准确率、精准率和召回率的计算公式如下：准确率（a
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2023-10-23 09:18:11
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# 项目方案：计算模型性能指标-准确率、精准率和召回率
## 引言
在机器学习和数据挖掘的过程中，模型性能评估是至关重要的一环。常用的性能指标包括准确率（Accuracy）、精准率（Precision）和召回率（Recall）。本项目旨在通过数据分析，深入了解这些指标的计算方法及应用，帮助团队在模型评估中做出更科学的决策。
## 1. 准确率、精准率和召回率定义
- **准确率（Accur
波动率的期限结构波动率期限结构描述的是隐含波动率会随期权剩余期限的不同有所变化。平价期权的波动率与期权剩余期限之间的常见的关系是：当短期波动率非常低时，波动率函数是期权剩余期限时间的增函数；当短期波动率较高时，波动率函数是期权剩余期限时间的减函数。这与波动率均值回复的规律有关。从长期来看，波动率大多表现出均值回归，即到期日接近时，隐含波动率变化较剧烈，随着到期日的延长，隐含波动率将逐渐向历史波动率
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2024-07-12 15:25:59
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Python算内部收益率的实现可以通过以下步骤完成：
1. 收集现金流量数据
2. 设置初始猜测值
3. 定义计算IRR的函数
4. 使用数值优化方法求解IRR
下面将详细介绍每一步的具体操作。
## 1. 收集现金流量数据
在实现内部收益率之前，首先需要明确现金流量的时间和金额。具体而言，需要知道投资项目的初始投资金额和预计未来每期的现金流量。假设现金流量数据如下：
| 时间 | 现金
原创
2023-12-21 10:50:21
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# Python 复合年化收益率计算
在金融领域，复合年化收益率（Compound Annual Growth Rate, CAGR）是一种衡量投资回报率的指标。它可以帮助投资者了解投资在一定时期内的年均增长率。本文将介绍如何使用 Python 来计算复合年化收益率，并展示相关的代码示例。
## 复合年化收益率的定义
复合年化收益率是指投资在一定时期内的平均增长率，计算公式如下：
\[ C
原创
2024-07-16 05:28:09
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# 如何用Python计算股票历史波动率
## 概述
在股票市场中，波动率是一个重要的指标，它反映了股票价格的波动程度。计算股票历史波动率可以帮助投资者了解风险水平，并作出相应的投资决策。本文将介绍如何使用Python计算股票的历史波动率，适合刚入行的小白开发者学习。
## 步骤
下面是计算股票历史波动率的具体步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 获取股票历
原创
2024-02-24 06:04:02
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当前交易日最高价与最低价差值，前一交易日收盘价与当前交易日最高价间的差值，前一交易日收盘价与当前交易日最低价的差值，这三者中的最大值为真实波幅。 即真实波动幅度 = max(最大值,昨日收盘价) − min(最小值,昨日收盘价)， 平均真实波动幅度等于真实波动幅度的N日指数移动平均数。波动幅度可以显示出交易者的期望和热情。波动幅度的急剧增加表示交易者在当天可能准备持续买进或卖出股票，波动幅
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2023-07-03 21:26:25
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import cx_Oracle
import pandas as pd
import numpy as np
import os
os.environ['NLS_LANG'] = 'SIMPLIFIED CHINESE_CHINA.AL32UTF8' # 读取oracle数据所用编码
import warnings
warnings.filterwarnings('ignore')
def g
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2023-12-09 14:39:03
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在分类问题中，预测准确度如果简单的用预测成功的概率来代表的话，有时候即使得到了99.9%的准确率，也不一定说明模型和算法就是好的，例如癌症问题，假如癌症的发病率只有0.01%，那么如果算法始终给出不得病的预测结果，也能达到很高的准确率混淆矩阵
二分类问题的混淆矩阵
以癌症为例，0代表未患病，1代表患病，有10000个人：
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2023-08-12 14:48:48
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# 使用Python实现GARCH模型计算波动率
在金融领域，波动率是衡量资产价格变动程度的一项重要指标。GARCH（自回归条件异方差模型）是一种广泛用于金融时间序列分析的方法。接下来，我将指导你如何使用Python实现GARCH模型来计算波动率。
## 整体流程
在实现GARCH模型的过程中，我们将遵循以下步骤：
| 步骤 | 描述 |
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介绍你正在处理图像数据吗?我们可以使用计算机视觉算法来做很多事情:对象检测图像分割图像翻译对象跟踪(实时)，还有更多……这让我思考——如果一个图像中有多个对象类别，我们该怎么办?制作一个图像分类模型是一个很好的开始，但我想扩展我的视野以承担一个更具挑战性的任务—构建一个多标签图像分类模型!我不想使用简单玩具数据集来构建我的模型—这太普通了。然后，它打动了我—包含各种各样的人的电影/电视剧海报
ROI-公式ROI的计算公式为：投资回报率（ROI）=年利润或年均利润/投资总额×100%。
举例1、首先计算某一个商业期满时所拥有的财产额，称之为期末财产与A。 2、扣除对该公司的最初投资额。最初投资额成为期始财产与B。 3、所得的结果再除以期始财产。 4、最后乘以100%以表示你的回报的百分比。 公式：(A-B)/B×100%=ROI(投资回报率) 比如说查明教会正计划为当
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2023-12-23 22:12:45
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