4 RMSProp(root mean square prop) 因为Adagrad算法会出现提前停止的现象,所以在RMSProp(均方根传递)算法中解决了这个问题,RMSProp优化算法和AdaGrad算法唯一的不同,就在于累积平方梯度的求法不同。RMSProp算法不是像AdaGrad算法那样暴力直接的累加平方梯度,而是加了一个衰减系数来控制历史信息的获取多少,一般取0.9或者0.5...
SGM算法的全称为Semi-Global Matching,网上关于它的介绍有很多不细讲,它的论文出处详见文末参考文献,但是这里也要为作者赞一把,很牛逼。 SGM其实本质上还是一种代价聚合算法,和局部立体匹配算法中的代价聚合很像,不然也不会叫Semi-Global了(当然也不全是哈,重点在后面~),而Global又是从何而来呢?为了达到和全局...
2.3半全局算法 半全局算法试图在局部算法的效率和全局算法的准确性之间取得平衡。 2.3.1SGM(Semi-Global Matching) 原理:在多个(通常是8或16个)方向上进行一维的路径代价聚合,然后将这些路径的代价进行加和。SGM 通过在多个方向上累积代价来考虑全局信息,从而选择具有最小聚合代价的视差值。 代价聚合:C(p, d) = ...
1.1、高斯混合模型(GMM)及期望最大(EM)算法 1.1.1、GMM (1)基本概念 高斯混合模型(Gaussian Mixture Model, GMM)是单一高斯概率密度函数的延伸,GMM能够平滑地近似任意形状的密度分布。 高斯混合模型种类有单高斯模型(Single Gaussian Model, SGM)和高斯混合模型(Gaussian Mixture Model, GMM)两类。 根据高斯概率密...
使用Python实现高斯混合模型聚类算法 高斯混合模型(Gaussian Mixture Model,GMM)是一种基于概率分布的聚类方法,它假设数据集由若干个高斯分布组成,每个高斯分布代表一个簇。在本文中,我们将使用Python来实现一个基本的高斯混合模型聚类算法,并介绍其原理和实现过程。
[global] user = cmVwbsdfsdfA== passwd = SGMxNzVBcEdEZ0ZRTGsfdfV6aA== time = 10 iplist = 192.168.8.11,烟雨江南;192.168.8.12,开天辟地; #说明:用户名和密码#base64.encodestring(),base64.decodestring()加密和解密,time为设置的超时时间(单位为秒),iplist为IP和名字列表 py3study 2020/01/08 ...
Python 卖空算法教程(全) zh.annas-archive.org/md5/ceefdd89e585c59c20db6a7760dc11f1 译者:飞龙 协议:CC BY-NC-SA 4.0 前言 "没有比一个时机已经成熟的理念更加强大的了。" – 维克多·雨果 市场参与者总是希望行业变得更加高效:“去除中间人”,“降低成本”,“合理化”。我们终于尝到了我们自己的药。
mu_single = 0 sgm_sigle = 0 #计算模拟的平均收益率,mu和平均波动率,sigma musigle = np.mean(mu_temp) sigmsile = np.std(mu_temp) #Monte Carlo 模拟几何布朗运动演化#运行几个模拟来生成几个可能的价格演变数组#用它来计算平均波动率和回报率def gmlie(mu, sigma, dt, Si, N, sim_count): ...
Python2.0发布附带了一个包含200个以上模块的可扩展的标准库. 本书简要地介绍每个模块并提供至少一个例子来说明如何使用它. 本书一共包含360个例子. 0.1. 关于本书 "Those people who have nothing better to do than post on the Internet all day long are rarely the ones who have the most insights." ...
#用于获取mu_multiple和sigma_multiple#将价格数组作为输入并返回 mu 和 sigmadef v_tun(price_array):mu_single = 0 sgm_sigle = 0#计算模拟的平均收益率,mu和平均波动率,sigma musigle = np.mean(mu_temp)sigmsile = np.std(mu_temp)#Monte Carlo 模拟几何布朗运动演化#运行几个模拟来生成几个可能的...