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数据准备 为了更好地了解**时间序列,让我们来看看如何看图像,其实也不只有两个尺寸(高度和宽度),还有表示颜色的“深度”: 在时间序列的情况下,我们的图像只是一维的(在图上看到的),channels的
1.原理概述 序列学习其实是深度学习中的一个应用非常广泛的概念,例如语音识别、语言建模、机器翻译、机器作曲、机器写稿、自动对话、QA系统等都属于序列学习的领域,今天讲讲解如何运用序列建模的思想来构建一
利润表的分析有三个难点: 第一,利润表不能孤立的看, 应该结合资产负债表来全面分析 。 第二, 利润表容易被粉饰造假 ,必须还原利润表的本来面目。 第三,即使利润数字是可靠的,只有对这些数字进行合理的
一般来说,用pandas处理小于100兆的数据,性能不是问题。当用pandas来处理100兆至几个G的数据时,将会比较耗时,同时会导致程序因内存不足而运行失败。 当然,像Spark这类的工具能够胜任处
对于对冲基金很多人不是特别了解,今天给大家简而明了的介绍一下,你可以有一个形象的理解。 事情是这样的,Mike同学看到搞金融的都巨赚钱,也想创一个对冲基金玩玩,于是他去了高盛提出申请,高盛的Sam大叔
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问题类型1:参数估计 真实值是否等于X? 给出数据,对于参数,可能的值的概率分布是多少? 例子1:抛硬币问题 硬币扔了n次,正面朝上是h次。 参数问题 想知道 p 的可能性。给定 n 扔的次数
1. 目前的因子测试方法 目前的因子分析方法一般包括两方面: 1、 对因子收益率和 IC 的筛选: ◆ 收益率:要求胜率或者 Top-Bottom 收益率超过设定值; ◆ IC:要求
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圣经记载:在远古的时候,人类都使用一种语言,全世界的人决定一起造一座通天的塔,就是巴别塔,后来被上帝知道了,上帝就让人们使用不同的语言,这个塔就没能造起来。 巴别塔不建自毁,与其说上帝的分化将人类的语
第一部分 GoogLeNet, 2014年ILSVRC挑战赛冠军,这个model证明了一件事:用更多的卷积,更深的层次可以得到更好的结构。(当然,它并没有证明浅的层次不能达到这样的效果) 通过使用 N