隐含语义分析第46页

期权隐含波动率曲面（草稿版）

importnumpyasnpimportpandasaspdimporttushareastsimportseabornassnsfrommathimportlog,sqrt,expfromscipyimportstatsimportmatplotlib.pyplotaspltimportwarningswarnings.filterwarnings('

宋锦纹·2023-01-13 17:04

随机波动率微笑模型及套利

2.波动率微笑与BS模型假设不同，隐含波动率ω(t,t+h)在很大程度上取决于日历时间t、到期期限h和期权的货币性，隐含波动率曲面呈现明显的微笑或倾斜的特征。本文将简单地介绍隐含波动率微笑的基本特性。

量化密码库·2023-01-13 17:33

基于SABR模型的期权波动率曲线套利策略

通过定价公式将期权市场价格反解得到的隐含波动率，才能够代表期权的真实价值。而受多方面因素影响，由各个行权价构成的隐含波动率曲线往往并不平整，而波动率曲线的异常形态则代表着存在波动率套利的机会。

量化密码库·2023-01-13 17:03

delta对冲策略_波动率套利策略详解：一个交易过程的全面考察

兴业证券任瞳于明明期权的波动率交易简介波动率交易(VolatilityTrading)是一种利用期权构造的交易策略，其收益不依赖于标的资产的价格变动方向，而依赖于标的资产的价格波动情况，其核心是寻找期权的隐含波动率和市场的实际波动率的价差

潘铭允Jasmine·2023-01-13 17:33

python 波动率锥_期权波动率期限结构与日历价差策略

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。

weixin_39912580·2023-01-13 17:33

（三十七）期权的隐含波动率计算与图形

隐含波动率的计算通过BS公式无法反解出隐含波动率，常用的求解方法有牛顿迭代法和二分法。

小粉桥反手王·2023-01-13 17:01

函数插值生成波动率曲面

期权价格一般以隐含波动率的形式报出。

gegedadada·2023-01-13 17:31

波动率和波动率曲面套利

期权套利策略：波动率套利、波动率曲面套利波动率套利核心思想是隐含波动率或实现波动率的均值回归，通过预测未来波动率瞄准套利机会，动态Delta对冲消除市场波动的线性影响，利用Vega或Gamma的暴露锁定套利收益

甄知一二·2023-01-13 17:30

机器学习基础-30:特征工程与模型选择

过滤掉的数据需要业务部门是否需要重新采集，是否需要修正，是否包含重要隐含特征等？数据清洗之后的合格数据，需要经过显式数据格式转换，转换成目标

MTVideoAI·2023-01-13 16:03

正则化（Regularization）

学习的目的是学到隐含在数据对背后的规律，对具有同一规律的学习集以外的数据，经过训练的网络也能给出合适的输出，该能力称为泛化能力。

点滴成海~·2023-01-13 15:04

ARM学习（9） arm 编译器了解学习（armcc/armclang）

前端：词法、语法和语义分析，将源代码转化为抽象语法树，生成中间代码优化器：对得到的中间代码进行优化，使得

张一西·2023-01-13 12:48

文献笔记|知识追踪|GKT|Graph-based Knowledge Tracing: Modeling Student Proficiency Using Graph Neural Network

Graph-basedKnowledgeTracing:ModelingStudentProficiencyUsingGraphNeuralNetwork研究对象面临的问题难点作者的方法FrameworkGKT问题定义聚合更新预测隐含图结构的实现及

江城暮·2023-01-12 19:38

机器学习第15章（规则学习）

规则学习15.1基本概念rule通常是指语义明确、能描述数据分布所隐含的客观规律或领域概念。规则学习是从训练数据中学习出一组能用于对未见示例进行判别的规则。

罗辑罗辑·2023-01-12 10:13

判断点是否在多边形内 python

射线法就是，从待判断的点引出一条射线，记录射线与多边形边界的交点的个数为n，如果n是奇数，则点在内部，如果n是偶数，则点在外部，第一次是比较迷糊的，因为有个隐含

这个就很牛啊·2023-01-12 10:11

特征解耦,torch.cumprod(),np.random.seed(),plt.scatter

在这篇paper中，非监督学习通过使用连续的和离散的隐含因子来学习可分解的特

weixin_44040169·2023-01-12 07:25

单目标应用：基于麻雀搜索算法SSA的小波神经网络WNN数据预测（隐藏层神经元个数可修改，提供MATLAB代码）

一、麻雀搜索算法SSA二、小波神经网络WNNWNN是一种以小波基函数为隐含层节点、激励函数误差反向传播的神经网络，如下图所示：图中X为WNN的输入样本，Y为WNN的预测输出，ωij和ωjk分别为连接输入层与隐含层

IT猿手·2023-01-11 14:04

C++ 类的设计规则

类的方法一般是动词，或者动宾式组合，类方法的隐含的主语就是类自己。举个例子来说，类名是：CHUMAN(人)，则根据业务逻辑，CHUMAN的方法可以

何亮-1108·2023-01-11 13:45

BP神经网络

理论推导神经网络通常第一层称为输入层，最后一层\(L\)被称为输出层，其他层\(l\)称为隐含层\((1max){//找到softmax输出的最大概率，视为预测值max=s.output[i];index

weixin_34416754·2023-01-11 00:32

04_机器学习相关笔记——特征工程（4）

每个维度上都可以看作一个隐含的主题（特征），不像主题模型中的主题那样明显。简单的使用词嵌入将每个词映射成一个向量，无法体现不同语境下相同词的

等风来随风飘·2023-01-10 21:05

LSTM模型、双向LSTM模型以及模型输入输出的理解

这个问题就使得隐含层的输入对于网络输出的影响随着网络环路的不断递归而衰退。因此，为了解决这个问题，**长短时记忆（LSTM）**结构诞生了。

colorful_-_·2023-01-10 11:36

神经网络图像识别算法,神经网络图像识别技术

换句话说，数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。原则上讲，数据挖掘可以应用于任何类型的信息存储库

普通网友·2023-01-10 11:33

聚类-机器学习（machine learning）笔记（Andrew Ng）

聚类无监督学习介绍聚类的作用k-means优化目标如何初始化k-means及避开局部最优选取聚类数量聚类无监督学习介绍在无监督学习中，我们的数据不带有任何标签（y值）：我们希望通过这些不带标签的输入，找到一些隐含在数据中的结构

阶艺勿听·2023-01-10 10:17

分布计算 | 大数据机器学习系统研究进展

与此同时，大数据往往隐含着很多在小数据量时不具备的深度知识和价值，大数据智能化分析挖掘将为行业/企业带来巨大的

ShuYunBIGDATA·2023-01-10 07:09

python中文分词统计_python 实现中文分词统计

有各种语义分析库在，一切好像并不是很复杂。不过Python刚开始看，估计代码有点丑。

weixin_39558804·2023-01-10 06:50

神经网络算法的关键参数,神经网络的参数设置

如果输入层有7个节点，输出层1个节点，那么隐含层可暂设为5个节点，即构成一个7-5-1BP神经网络模型。在系统训练时，实际还要对不同的隐层节点数4、5、6个分别进行比较，最后确定出最合理的网络结

阳阳2013哈哈·2023-01-09 17:52

8、DeepFM介绍

nsq1101·2023-01-09 13:14

DeepFM模型理论和实践

1、背景特征组合的挑战对于一个基于CTR预估的推荐系统，最重要的是学习到用户点击行为背后隐含的特征组合。在不同的推荐场景中，低阶组合特征或者高阶组合特征可能都会对最终的CTR产生影响。

人鱼线·2023-01-09 13:40

基于神将网络方式进行数据回归拟合实例

importtorchfrommatplotlibimportpyplotaspltimporttorch.nn.functionalasF#自定义一个Net类，继承于torch.nn.Module类#这个神经网络的设计是只有一层隐含层

倾城一少·2023-01-09 11:30

AI-自然语言处理-常用算法

学习目标•了解自然语言处理基本知识•掌握循环神经网络算法•掌握自然语言处理关键技术•了解自然语言处理的应用HMM模型•隐马尔科夫模型（HiddenMarkovModel,HMM）是统计模型，它用来描述含有隐含参数的马尔科夫过程

TKE_kolento.·2023-01-09 08:10

对LSTM中每个batch都初始化隐含层的理解

不知道有没有人和我有一样疑惑在LSTM相关的代码中，为什么每个batch都会将隐藏层重新初始化，这样不会把以前训练出来的参数丢掉吗？？比如代码来自GitHub看了一些解释是h与c是状态，不是参数，每个batch中都需要初始化为0，LSTM中的参数是W,b。网络中训练的是参数，不是状态。说真的。。。当时我没怎么看懂。。。咨询了实验室的师兄后，我有了自己的理解产生误解的主要原因是我对RNN和LSTM的

Chauncey_Wang·2023-01-09 08:09

NLP-分类模型：短文本分类概述【FastText、TextCNN、TextRNN、TextRCNN、DPCNN】

同时，互联网的快速发展催生了大量的书评影评、网络聊天、产品介绍等形式的短文本，其包含大量有价值的隐含信息，迫切需要自动化工具对短文本进行分类处理。基于人工智能技术的文本分

u013250861·2023-01-09 06:24

CBOW模型

word2vec是Mikolov2013年的paper中提到的，是对bengio的NNML（ANeuralProbabilisticLanguageModel）的改进，他去掉了隐含层，文章链接：EfficientEstimationofWordRepresentationsinVectorSpace

Ensheng Shi·2023-01-09 03:10

计算机操作系统汤小丹版P142 “一个具有32位逻辑地址空间的分页系统，每个页表项占用一个字节”的解释与思考

一个页表项由页号和块号组成，就算页号隐含的话，块号也需要20位（1M）才能表示啊，最少也要3个字节，怎么一个字节就能表示

糖豆豆今天也要努力鸭·2023-01-08 12:25

01. 神经网络和深度学习 —— week3浅层神经网络（编程作业）

1.任务用一个隐含层的神经网络实现一个二分类。利用非线性的激活函数单元。计算交叉熵损失函数。实现向前传播和向后传播。2.网络结构3.建立神经网络的方法定义神经网络的结构（输入层，输出层，隐含层个数）。

涛涛酱·2023-01-08 09:42

语义分析的一些方法(中篇)

2文本语义分析前面讲到一些文本基本处理方法。一个文本串，对其进行分词和重要性打分后（当然还有更多的文本处理任务），就可以开始更高层的语义分析任务。2.1TopicModel首先介绍主题模型。

UMaker·2023-01-08 06:03

语义分析的方法简述二

一个文本串，对其进行分词和重要性打分后（当然还有更多的文本处理任务），就可以开始更高层的语义分析任务。2.1TopicModel首先介绍主题模型。说到主题模型，第一时间会想到pLSA，NMF，LDA。

AI深入浅出·2023-01-08 06:29

深度学习-BP算法

BP算法的基本过程前向传播计算：由输入层经过隐含层向输出层的计算网络输出误差反向逐层传递:网络的期望输出与实际输出之差的误差信号由输出层经过隐含层逐层向输入层传递由“前向传播计算”与“误差反向逐层传递”

love1005lin·2023-01-07 21:11

【DBN分类】基于matlab深度置信网络DBN变压器故障诊断【含Matlab源码 2284期】

预训练阶段:采用无监督的逐层贪心训练方法来训练每层RBM的参数，先训练网络的第1个隐含层，训练好后接着训练第2个隐含层，以此类推直

海神之光·2023-01-07 21:10

《论文阅读》FPConv: Learning Local Flattening for Point Convolution

留个笔记自用FPConv:LearningLocalFlatteningforPointConvolution做什么PointCloudBasedSemanticAnalysis基于点云的语义分析，语义分割

未知丶丶·2023-01-07 18:37

Matlab之BP神经网络学习------ Day 1

BP神经网络传递基本流程为：输入层--->逐层处理--->输出层（媒介：隐含层）。值得注意的事：每一层神经元状态只影响下一神经元状态。

_Collapsar___·2023-01-07 18:33

三元组法矩阵加法java_推荐系统之隐含语义模型LFM（3）Java代码

weixin_39794347·2023-01-07 13:49

村头陶员外·2023-01-07 13:11

python 推荐算法实例，电影推荐，挖局隐含特征推荐，LFM推荐算法

医学小达人·2023-01-07 13:39

单目标应用：基于麻雀搜索算法优化小波神经网络的偏微分方程求解（提供MATLAB代码）