importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltdefdelta_function(n,duration=1.0):"""生成离散的 delta 函数"""delta=np.zeros(n)delta[n//2]=1.0# 在中间位置处设为1returndelta# 使用示例N=100delta=delta_function(N)# 可视化plt.plot(delta)plt.title('Discrete Delta Function')plt.xlabel('Samples')plt...
接下来,我们需要定义一个 Delta 函数,该函数接受一个数组或序列作为参数,并返回其变化量。 defdelta(arr):""" 计算输入数组的变化量 :param arr: 输入数组 :return: 变化量数组 """returnnp.diff(arr)# 使用 NumPy 的 diff 函数计算差值 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 第三步:创建一个示例数据集 为了使...
d[e^{-rt}X_t] = \Delta_t e^{-rt}(\mu - r) S_t dt + \Delta_t e^{-rt} \sigma S_t dW_t . \\ 代入\Delta_t = \partial_S C(t, S_t): d[e^{-rt}X_t] = \partial_S C(t, S_t) e^{-rt}(\mu - r) S_t dt + \partial_S C(t, S_t) e^{-rt} \sigma...
Huber损失函数结合了平均绝对误差(MAE)和均方误差(MSE)的优点。这是因为Hubber损失是一个有两个分支的函数。一个分支应用于符合期望值的MAE，另一个分支应用于异常值。Hubber Loss一般函数为:这里的 def hubber_loss (y, y_predicted, delta) delta = 1.35 * MAE y_size = y.size total_error =...
三、三角函数基础公式的几何意义 公式B、\lim_{ \Delta X \rightarrow 0}{\frac{sin\Delta x}{\Delta x}} = 1 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt angle = np.linspace( 0 , 2 * np.pi , 150 ) radius = 1 x = radius * np.cos( angle ) y = radius * np.sin( angle...
Huber损失函数结合了平均绝对误差(MAE)和均方误差(MSE)的优点。这是因为Hubber损失是一个有两个分支的函数。一个分支应用于符合期望值的MAE,另一个分支应用于异常值。Hubber Loss一般函数为: 这里的 def hubber_loss (y, y_predicted, delta)delta = 1.35 *...
建立函数 在Python中,规定了一种定义函数的格式,下面的举例就是一个函数,以这个函数为例来说明定义函数的格式和调用函数的方法。 def add_function(a, b): #冒号必须 c = a + b #缩进必须 return c if __name__ == "__main__": result = add_function(2, 3) ...
Huber损失函数结合了平均绝对误差(MAE)和均方误差(MSE)的优点。这是因为Hubber损失是一个有两个分支的函数。一个分支应用于符合期望值的MAE,另一个分支应用于异常值。Hubber Loss一般函数为: 这里的 def hubber_loss (y, y_predicted, delta) delta = 1.35 * MAE y_size = y.size total_error = 0 for ...
一、函数的基本语法及特性 函数定义: 定义: 函数是指将一组语句的集合通过一个名字(函数名)封装起来,要想执行这个函数,只需调用其函数名即可 特性: 减少重复代码 使程序变的可扩展 使程序变得易维护 语法定义: #def 函数名(参数):#函数体#。。。#返回值#def hanshu(): #定义函数用关键字def#print("函数...