我正在编写一个小型技术分析库，其中包含TA-lib中不可用的项目。我从在cTrader上找到的示例开始并将其与TradingView版本中的代码进行匹配。这是来自TradingView的PineScript代码:len=input(9,minval=1,title="Length")high_=highest(hl2,len)low_=lowest(hl2,len)round_(val)=>val>.99?.999:val这是我尝试实现该指标:publicclassFisherTransform:IndicatorBase{publicintLength=9;publicdecimal
我正在使用标准的Fisher-Yates算法随机洗牌数组中的一副牌。但是，我不确定这是否真的会产生真实世界洗牌后所有可能排列的真实分布。V8的Math.random只有128位的内部状态。由于一副牌中有52张牌，52阶乘将需要226位的内部状态来生成所有可能的排列。但是，我不确定这在使用Fisher-Yates时是否适用，因为您实际上并没有生成每个可能的位置，而只是从52个中随机获得一个位置。functionshuffle(array){varm=array.length,t,i;while(m){i=Math.floor(Math.random()*m--);t=array[m];a
文章目录Fisher矩阵及自然梯度法Fisher矩阵自然梯度法马氏距离&高斯牛顿参考链接Fisher矩阵及自然梯度法自然梯度法相比传统的梯度下降法具有以下优势：更好的适应性：自然梯度法通过引入黎曼流形上的梯度概念，能够更好地适应参数空间的几何结构。这使得自然梯度法在求解具有复杂几何结构的参数优化问题时具有更高的效率。更高的收敛速度：由于自然梯度法考虑了参数空间的几何结构，因此它在参数更新过程中能够更准确地找到下降方向。这有助于加快算法的收敛速度，提高优化效率。避免局部最优解：自然梯度法通过调整参数空间的几何结构，有助于避免陷入局部最优解。这使得自然梯度法在求解全局优化问题时具有更好的性能。Fi
参考：TRPO系列讲解FisherInformationMatrixNaturalGradientDescent文章目录0.Preliminary1.黎曼空间与黎曼流形1.1黎曼空间1.2黎曼流形2.海森矩阵、费舍尔信息矩阵和KL散度2.1海森矩阵2.2费舍尔信息矩阵2.2.1定义2.2.2与海森矩阵的关系2.2.3与KL散度的关系3.自然梯度法3.1使用欧氏空间度量的最速下降法3.2自然梯度法0.Preliminary考虑一个机器学习模型的训练过程。模型本身常常设计为参数化概率模型p(x∣θ)p(x|\pmb{\theta})p(x∣θ)，通过优化损失函数L\mathcal{L}L的方式最大
FisherInformation（费雪信息）定义FisherInformation是一种衡量“随机观测样本携带的未知参数θ\thetaθ的信息量”的方法，其中θ\thetaθ为待估计的参数。假定观测随机变量序列为X1,X2,...,X3X_1,X_2,...,X_3X1,X2,...,X3，且都服从概率分布f(X;θ)f(X;\theta)f(X;θ)，则似然函数可以表示成：L(X;θ)=∏i=1nf(Xi;θ)L(\mathbf{X};\theta)=\prod_{i=1}^nf\left(X_i;\theta\right)L(X;θ)=i=1∏nf(Xi;θ)对数似然函数对θ\
【人工智能的数学基础】超球面上的vonMises-Fisher(vMF)分布文章目录【人工智能的数学基础】超球面上的vonMises-Fisher(vMF)分布1.vMF分布2.vMF分布的采样⚪特殊情况1：κ=0\kappa=0κ=
1.d3.shuffleD3.shuffle()方法用于将数组中的元素随机排序。它使用Fisher–Yates洗牌算法，该算法是无偏的，具有最佳的渐近性能（线性时间和常数内存）。D3.shuffle()方法的语法如下：d3.shuffle(array,[start,end])其中：array是原数组。start是开始索引，默认为0。end是结束索引，默认为数组的长度。如果end是负数，则它表示从数组末尾开始向前计算的索引。D3.shuffle()方法返回的数组是一个新数组，它包含原数组中元素的随机排列。D3.shuffle()方法的常见用法如下：将数组中的元素随机排序：constarr=[1,
我注意到如果p值极小，SciPy中的Fisher精确检验会返回负p值:>>>importscipyassp>>>importscipy.stats>>>x=[[48,60],[3088,17134]]>>>sp.stats.fisher_exact(x)(4.4388601036269426,-1.5673906617053035e-11)在R中，使用相同的2x2列联表:>a=matrix(c(48,60,3088,17134),nrow=2)>fisher.test(a)p-value=6.409e-13我的问题是1)为什么SciPy返回负p值？2)如何使用SciPy生成正确的p值？
1Fisher信息量定义 Fisher信息是一种测量可观测随机变量XXX携带的未知参数θ\thetaθ的信息量的方法，其中XXX的概率依赖于参数θθθ。令f(X;θ)f(X;\theta)f(X;θ)是一个参数为θ\thetaθ的随机变量XXX的概率密度函数。如果fff随着θ\thetaθ的变化出现陡峭的峰谷，则说明从数据中得到了θ\thetaθ正确的值，换句话说数据XXX提供了关于参数θ\thetaθ很多的信息。如果fff随着θ\thetaθ的变化是比较平缓的，则需要对XXX进行更多的采样进而估计参数θ\thetaθ。 形式上，关于似然函数自然对数θ\thetaθ的偏导数称为分数，即为S=∂
1Fisher信息量定义 Fisher信息是一种测量可观测随机变量XXX携带的未知参数θ\thetaθ的信息量的方法，其中XXX的概率依赖于参数θθθ。令f(X;θ)f(X;\theta)f(X;θ)是一个参数为θ\thetaθ的随机变量XXX的概率密度函数。如果fff随着θ\thetaθ的变化出现陡峭的峰谷，则说明从数据中得到了θ\thetaθ正确的值，换句话说数据XXX提供了关于参数θ\thetaθ很多的信息。如果fff随着θ\thetaθ的变化是比较平缓的，则需要对XXX进行更多的采样进而估计参数θ\thetaθ。 形式上，关于似然函数自然对数θ\thetaθ的偏导数称为分数，即为S=∂
