【ACM Chp3】结构化风险模型的部分具体细节

译自http://danijar.com/structuring-your-tensorflow-models/ 使用TensorFlow构建神经网络模型很容易导致较大的代码量,那么如何以可读和可复用的方式构建代码?(没耐心的可直接参考可直接参考源代码https://gist.github.com/danijar/8663d3bbfd586bffecf6a0094cd116f2) 定义计算图 在每一个模型里面定义一个类是一个较好的选择. 那么,如何定义该类的接口呢? 通常,每个模型会连接到一些输

一.基本的风险指标 标准差是Harry Markomitz定义的风险,衡量了收益率在均值附近分布范围的宽度,代表着收益的不确定性,我们只需要知道每个资产的标准差和资产之间的相关性我们就可以得到投资组合的标准差.但是标准差同时包括了收益率高于均值的情况,而很多投资者认为较低的或者负的收益率才是风险(虽然卖空者持相反态度),因此我们也可以使用下半方差(semivariance)来表示风险,同时还衍生出了目标半方差(target semivariance)关注于低于某一目标收益率的样本,但是下半方差最

CMM模型 一.CMM简介 CMM,英文全称为Capability Maturity Model for Software,即:软件成熟度模型. CMM的核心是把软件开发视为一个过程.它是对于软件在定义.实施.度量.控制和改善其软件过程的实践中各个发展阶段的描述. 根据这一原则对软件开发和维护进行过程监控和研究,以使其更加科学化.标准化,使企业能够更好地实现商业目标. 分级:一级为初始级,二级为可重复级,三级为已定义级,四级为已管理级,五级为优化级. 优点: 1.提高软件开发的管理能力,因为CM

支持向量机方法是建立在统计学习理论的VC 维理论和结构风险最小原理基础上. 置信风险: 分类器对 未知样本进行分类,得到的误差. 经验风险: 训练好的分类器,对训练样本重新分类得到的误差.即样本误差 结构风险:置信风险 + 经验风险 结构风险最小化就是为了防止过拟合而提出来的策略,贝叶斯估计中最大后验概率估计就是结构风险最小化的一个例子.当模型的条件概率分布.损失函数是对数损失函数.模型复杂度由模型先验概率表示时,结构风险最小化等价于最大后验概率估计.监督学习问题变成经验风险或结构风险函数的最优

---恢复内容开始--- 结构化和面向对象之应用比较 在无数程序设计人员的不断实践和理论改进中,软件工程程序设计中极其重要的指导性思路一直在发生着变革.在相对较长的时间里,不断有新的软件工程中的程序设计思路涌现,其中在生产实践中得到了十分广泛的应用的,当属结构化和面向对象的方法. 结构化程序设计在结构上将软件系统划分为若干功能模块或实体,分别采用模块化程序设计语言编程实现,再由各模块联结,组合成相应结构的软件系统. 而在面向对象的程序设计中,所谓对象是指具有一定结构.属性和功能的实体,采用对象和

近期收到朋友赠送的一本书-<深入浅出MySQL>.闲暇之余,阅读了部分章节,书中针对故障处理一节,给我印象颇深.书中提炼出的一些方法论,正是我之前在团队中推广的方法.其目的是为了将故障应急操作标准化,进而提升处理效率.推而广之,这其实是一种结构化思维在具体工作中的体现.而这种思想在某具体工作.乃至个人.团队发展等,均可发挥重要作用.特写下此文. 一.故障处理流程 1.1 示例:数据库故障处理 下面是来自网易的一些经验,整理自<深入浅出MySQL>一书. 1.1.1 事前:故障处理原

1. 两者基本思想的比较 1.1结构化方法的基本思想 结构化方法是一种传统的软件开发方法,它是由结构化分析.结构化设计和结构化程序设计三部分有机组合而成的.结构化设计方法是以自顶向下,逐步求精,模块化为基点,以模块化,抽象,逐层分解求精,信息隐蔽化局部化和保持模块独立为准则的设计软件的数据架构和模块架构的方法学.它的要点是是把一个复杂问题的求解过程分阶段进行,而且这种分解是自顶向下,逐层分解,使得每个阶段处理的问题都控制在人们容易理解和处理的范围内. 结构化方法的基本思想主要体现在三个方面. (

结构化与面向对象化之应用比较 引言 软件工程中构建工程经常使用两种方法:结构化方法和面对对象方法.结构化方法由艾兹格.迪杰斯特拉在1967年发表<goto陈述有害论>时提出.面向对象方法在80年代起逐步形成.两种方法各有优点,相伴存在至今.下面我们就来分析.探讨结构化程序设计方法与面向对象的方法的区别,以及在现实应用中如何在两种方法中做出选择. 一.结构化方法 1. 基本思想 结构化方法程序设计的基本思想是: a.自顶向下 b.采用模块化技术 c.分而治之 d.逐步求精地将信息系统按功能分解为

引言:一个复杂问题进行拆分,最后会形成一个数量巨大的细分问题群.如果没有严格的按照"逐层不漏不重"原则进行,细分出的问题将很难形成合力来完整有效地支撑解决原问题.本文以策划一个会议为例,来了解结构化思维的应用. 本文选自<数源思维:业务导向的数据思维秘籍>. 在对问题进行拆分时,应该采用什么样的逻辑或者结构呢? 当然最直接的办法就是采用前人已经总结好的问题思考框架,比如在战略分析领域有经典的SWOT框架.BCG矩阵或GE矩阵(图1)等. 图1 GE矩阵 在外部环境分析时有波