1. 匿名函数lambda：一个语法，三个特性，四个用法语法：lambda argument_list: expressionargument_list 和 expression 由用户自定义（1）argument_list 是参数列表。它的结构与 python 中函数的参数列表是一样的。 （2）expression 是一个关于参数的表达式。表达式中出现的参数需要在 argum
# Python 计算债券隐含评级
## 背景介绍
在金融领域中，债券是一种重要的融资工具。债券的评级是评估债券信用风险的重要指标，通常由专业的信用评级机构进行评定，比如标准普尔、穆迪和惠誉等。然而，有时债券市场上的交易数据可以用来计算债券的隐含评级，这对于投资者和分析师来说是非常有用的。
Python是一种功能强大的编程语言，可用于金融建模和数据分析。本文将介绍如何使用Python计算债券
原创
2024-06-20 06:45:56
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这学期会时不时更新一下伊曼纽尔·德曼（Emanuel Derman） 教授与迈克尔B.米勒（Michael B. Miller）的《The Volatility Smile》这本书，本意是协助导师课程需要，发在这里有意的朋友们可以学习一下，思路不一定够清晰且由于分工原因我是从书本第13章写起，还请大家见谅。第17章 关于局部波动率的一些总结局部波动率的优点和缺点优点在布莱克-斯科尔斯-默顿（BSM
# Python误差计算入门指南
作为一名经验丰富的开发者，我很高兴能帮助刚入行的小白学习如何进行Python误差计算。误差计算是科学研究和工程领域中非常重要的一部分，它可以帮助我们评估测量结果的可靠性。在这篇文章中，我将通过一个简单的示例，引导你了解误差计算的基本流程和实现方法。
## 误差计算流程
首先，我们来看一下误差计算的基本流程。以下是整个流程的步骤：
| 步骤 | 描述 |
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原创
2024-07-28 10:32:44
73阅读
本文重点:监督学习方差和误差（Sum of Squares Error, SSE）均方误差（Mean Squares Error, MSE）方均根误差（Root Mean Squares, RMS）数据集对于监督学习来说，误差计算非常重要，监督学习的训练集由成对的向量构成，其中输入向量与其预期输出向量一一对应。方差和误差方差和误差（SSE）是一种相当简单的误差计算方法，在部分机器学习算法中得以应用
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2023-08-24 13:41:12
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深度学习模型一般由各种模型层组合而成。torch.nn中内置了非常丰富的各种模型层。它们都属于nn.Module的子类，具备参数管理功能。例如：nn.Linear, nn.Flatten, nn.Dropout, nn.BatchNorm2dnn.Conv2d,nn.AvgPool2d,nn.Conv1d,nn.ConvTranspose2dnn.Embedding,nn.GRU,nn.LSTMn
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2023-12-19 20:14:26
72阅读
# 如何实现机器学习隐含层输出
在机器学习模型中，隐含层的输出通常是模型从输入数据中提取的特征。这些特征能帮助我们理解模型的行为及其决策过程。本文将向你展示如何获取机器学习模型的隐含层输出，并通过代码示例和图表来说明整个过程。
## 整体流程
以下是实现隐含层输出的整体流程：
| 步骤编号 | 步骤描述 | 备注
# 使用 PyTorch 实现多隐含层 LSTM 的方法与示例
长短期记忆网络（LSTM）是一种特殊类型的递归神经网络（RNN），能有效捕捉时间序列数据中的长距离依赖关系。LSTM 由多个隐含层构成时，可以进一步提高模型的表达能力。本文将介绍如何在 PyTorch 中实现多隐含层的 LSTM，并提供示例代码。
## LSTM 的基本概念
LSTM 通过引入记忆单元和门控机制来解决传统 RNN
原创
2024-10-13 04:33:00
83阅读
CONTENTS五、误差反向传播法5.1 计算图5.2 链式法则5.3 反向传播5.4 简单层的实现5.5 激活函数层的实现5.6 Affine/Softmax层的实现5.7 误差反向传播法的实现 五、误差反向传播法5.1 计算图先引入一个很简单的问题：在超市买了个元一个的苹果，消费税是，请计算支付金额。我们画出计算图如下：接着进行简单的修改，如下图所示：现在我们换个问题：在超市买了个苹果、个橘
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2023-10-06 19:39:16
105阅读
当前我国评级体系与未来信用评级市场展望： 1、我国的外部评级体系与国际对比——中枢偏高、区分度差：美国的信用评级体系比较接近正态分布，中国的信用评级体系主要级别集中于最高的几档信用等级，中间地带呈现出比较真空的局面，另外违约后主体的C 评级也屡见不鲜，形成了两极分化的特殊体系； 2、外部评级市场有效性验证——违约实证略差：
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2023-08-24 22:15:06
147阅读
读书笔记文献：”Which Free Lunch Would You Like Today, Sir?: Delta Hedging, Volatility Arbitrage and Optimal Portfolios. 作者：Riaz Ahmad, Paul Wilmott 摘要：基于不同的波动率，对香草期权进行delta对冲，并检验对冲收益的统计性质。对于单个期权或相同标的的期权组合，作者
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2024-01-29 02:07:37
234阅读
误差理论与数据处理实验报告《误差理论与数据处理》实 验 指 导 书姓名学号机械工程学院2016年05月实验一 误差的基本性质与处理一、实验内容1．对某一轴径等精度测量8次，得到下表数据，求测量结果。序号(10-4)1234567824.67424.67524.67324.67624.67124.67824.67224.674-0.0001 0.0009 -0.0011 0.0019 -0.0031
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2024-04-23 15:38:16
60阅读
# Python拟合误差计算教程
作为一名经验丰富的开发者，我将教你如何在Python中实现拟合误差计算。这是一项基础但重要的任务，特别是对于刚入行的小白来说。下面我将详细介绍整个流程，并给出每一步需要做的事情和相应的代码示例。
## 流程概述
首先，让我们来看整个实现过程的步骤，这样你可以更清晰地了解每一步需要做什么：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 |
原创
2024-06-11 05:36:17
106阅读
# Python计算回归误差的入门指南
在数据科学和机器学习中，回归分析是一种非常常见的统计方法，用于预测连续变量。在进行回归分析时，评估模型的准确性是非常重要的，其中回归误差（即预测值与实际值之间的差异）是一个关键指标。本文将指导你如何使用Python计算回归误差，详细介绍每一步的实施过程，希望能帮助刚入行的小白开发者理解这一过程。
## 整体流程
运用Python计算回归误差的基本流程可
# Python计算回归误差的入门指南
在机器学习中，回归分析用于预测数字输出，并且评估模型的性能是必不可少的。这通常通过计算回归误差来实现。回归误差的常见指标有均方误差 (MSE)、均方根误差 (RMSE) 和平均绝对误差 (MAE)。在这篇指南中，我们将探讨如何在Python中计算这些回归误差。我们将分步进行，确保你能轻松理解每一步。
## 流程概览
我们可以将计算回归误差的整个过程分为
# 如何计算误差线（error bars）- Python实现指南
## 简介
欢迎来到这篇关于如何在Python中计算误差线的指南。作为一名经验丰富的开发者，我将会教你如何实现这一功能。误差线是一种用于表示数据的不确定性的图形表示，它可以帮助我们更清晰地了解数据的准确性。
## 流程概述
在开始之前，让我们先来看一下整个计算误差线的流程。下面是一个简单的表格展示了整个流程：
| 步骤 |
原创
2024-04-10 04:45:29
115阅读
对于任何的科学测量来说，精确计算误差与精确报告测量值基本上同等重要，如果不是更加重要的话。例如，设想我正在使用一些天文物理学观测值来估算哈勃常数，即本地观测的宇宙膨胀系数。我从一些文献中知道这个值大概是 71 (km/s)/Mpc，而我测量得到的值是 74 (km/s)/Mpc,。这两个值是否一致？在仅给定这些数据的情况下，这个问题的答案是，无法回答。Mpc（百万秒差距）参见秒差距[4]如果我们将
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2023-08-24 13:54:38
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用matlab拟和模型参数和计算参数误差Matlab用以建立数学模型是一个很好的工具。对模型函数的评价，一个很重要的方法就是最小二乘(Least squares)由least mean squares这个方法得到。假如有点集P(X, Y)，每一个点 P(i) 由X(i), Y(i) , i = 1 ~ m组成；模型 Y_fit = F( A, X ), Y_fit(i) = F(A, X(i) )
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2024-06-25 04:29:50
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隐藏层的提出是伴随着多级网络的概念一起提出的,它主要解决一个线性不可分问题. 在多级前馈网当中，隐藏层的定义是：除输入层和输出层以外的其他各层叫做隐藏层。隐藏层不直接接受外界的信号,也不直接向外界发送信号。 什么是输入层呢？和单级网络一样，该层只起到输入信号的扇出作用.所以在计算网络的层数时不被记入。该层负责接收来自网络外部的信息，被记作第0层。输出层
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2023-10-23 15:56:27
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1、自变量的误差条import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams['font.sans-serif'] = 'SimHei' # 使图形中的中文正常编码显示
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 使坐标轴刻度表签正常显示正负号
# 定义数据
x = np.
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2023-06-15 00:27:01
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