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2020年2月5日
Python学习笔记——根据列表List中的值生成字典Dict
摘要: 假定我们有Date 和 Value 两个长度相同的List,现在我们需要生成一个Dict,其中的键和值分别使用Date和Value这两个List中的元素。下面是两种生成字典的方法: In [444]: keys = ['a','b','c','d','e'] In [445]: values = [
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posted @ 2020-02-05 17:20 JackiePENG
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2020年2月3日
Python学习笔记——在Numpy的ndarray数组中选择所有非Nan值
摘要: Python学习笔记——在Numpy的ndarray数组中选择所有非Nan值 在ndarray中选择所有的nan值在ndarray中选择所有的非nan值 在ndarray中选择所有的nan值 选择所有的nan值可以使用isnan()函数: In [217]: val Out[217]: array(
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posted @ 2020-02-03 21:54 JackiePENG
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基于Excel的神经网络工具箱(之二)——前向传播及后向传播的算法VBA代码实现
摘要: 基于Excel的神经网络工具箱(之二)——ANN前向传播FP及反向传播算法BP的VBA算法实现 神经网络数据结构前向传播算法单层感知器的感知结果计算感知器结果的前向传播 反向传播算法的实现误差和梯度的计算梯度从后往前的传播随机梯度下降算法和标准梯度下降算法Levenberg Marquardt算法S
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posted @ 2020-02-03 01:54 JackiePENG
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2020年1月31日
Python量化投资——时间序列数据指数平滑移动平均值EMA的高效计算
摘要: Python量化投资——时间序列数据指数平滑移动平均值的高效计算 定义EMA循环生成方法Pandas提供的方法基于Numpy的向量化方法性能对比Numpy方法的局限性及解决方案 定义 在对股票的历史价格数据进行分析的过程中,不同的移动平均值是非常常用的技术手段。在多种移动平均值中,指数平滑移动平均(
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posted @ 2020-01-31 01:47 JackiePENG
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Python量化投资——如何高效地“应用”一个函数到ndarray并动态改变参数
摘要: Python学习笔记——如何高效地应用一个函数到整个矩阵 问题问题定义使用Numpy的方法Numpy方法的局限性应用函数的同时还能动态改变参数两种方法的速度比较结论 问题 如果用python做量化投资,少不了对大量股票的大量历史数据进行回测或进行交易策略的计算,如果数据量大,往往计算的效率会成为一个
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posted @ 2020-01-31 00:09 JackiePENG
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2020年1月26日
Python量化投资——包含NA值的时间序列移动平均值计算效率比较
摘要: Python量化投资——包含NA值的时间序列移动平均值计算效率比较 目的基于pandas迭代器的方法基于list的方法基于apply的方法基于numpy结合pandas的方法基于纯Numpy的方法速度比较总结 目的 之所以要提出这个题目,是因为处理包含NA值的时间序列移动平均值计算在量化投资领域中是
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posted @ 2020-01-26 22:22 JackiePENG
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2020年1月24日
Python学习笔记——python2与python3的区别
摘要: Python 学习笔记——py2与py3的区别 python2.7与python3.x的区别python2.7与python3.x之间的语法区别:print的区别整数除法的区别:逻辑判断符号的区别:byte类型的支持iterator对象的区别对象的比较取消raw_input()函数不再直接输出lis
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posted @ 2020-01-24 15:04 JackiePENG
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2019年10月7日
基于Excel的神经网络工具箱(开篇)——ANN Toolbox使用介绍
摘要: 花了不少时间在Excel中开发了一个基于VBA的神经网络工具箱ANN Toolbox,与Matlab中的神经网络工具箱类似,提供了比较灵活的创建小规模神经网络的能力,并且提供了几种常用的训练算法和数据导入/处理模块,使得这个工具箱有了一定的实用性,借助Excel平易近人的特点,ANNtoolbox可
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posted @ 2019-10-07 01:49 JackiePENG
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2018年8月28日
ANN原来如此简单!——用Excel实现的MNIST手写数字识别(之三)
摘要: ANN原来如此简单 人工神经网络目前仍然是一个火热的话题,许多人都对它充满了兴趣。然而,对于想了解ANN具体是怎么回事的同学来说,往往缺乏一个足够简单可视化的方法去了解神经网络的内部构造。网络上的各种文章除了数学公式以外,剩下的多是利用Tensorflow等现成的python库实现的样例,虽然实现起
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posted @ 2018-08-28 23:45 JackiePENG
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2018年8月26日
ANN原来如此简单!——用Excel实现的MNIST手写数字识别(之二)
摘要: ANN原来如此简单 人工神经网络目前仍然是一个火热的话题,许多人都对它充满了兴趣。然而,对于想了解ANN具体是怎么回事的同学来说,往往缺乏一个足够简单可视化的方法去了解神经网络的内部构造。网络上的各种文章除了数学公式以外,剩下的多是利用Tensorflow等现成的python库实现的样例,虽然实现起
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posted @ 2018-08-26 14:23 JackiePENG
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