person correlation,spearman correlation and kendall's t的算法(python,算法来自ＦＲＭ－market risk )
# this module aims to calculate the correlation: # person correlation,spearman correlation and kendall's t # note:there is also maturity algorithm in pandas,numpy # scipy,and statsmodels and so on,th....
python-技术指标-ema算法
def get_EMA(df,a): for i in range(len(df)): if i==0: df.ix[i,'ema']=df.ix[i,'close'] if i>0: df.ix[i,'ema']=(1-a)*df.ix[i-1,'ema']+a*df.ix[i,'...
众妙之门玄之又玄，游戏系统中的伪随机(Pseudo-Randomization)和真随机(True-Randomization)算法实现Python3
有人说，如果一个人相信运气，那么他一定参透了人生。想象一下，如果你在某款moba游戏中，在装备平平，队友天坑的情况下，却刀刀暴击，在一小波gank中轻松拿下五杀，也许你会感叹自己的神操作和好运气，但其实，还有另外一种神秘的力量在支配着这一切，那就是：随机算法。伪随机（Pseudo-Randomization）其实，竞技游戏通常是拒绝随机性干预的，因为它干扰了玩家实际操作水平的考量。但是，应对突发....
机器学习实战_初识朴素贝叶斯算法_理解其python代码（二）
python 基础:中间还有pickle二进制读取文件部分的error这个可以参见：机器学习实战初识决策树（ID3）算法理解其python代码（二）的第四部分append: Appends object at end.：x = [1, 2, 3] x.append([4, 5]) print (x) [1, 2, 3, [4, 5]]extend: Extends list by appendi....
机器学习实战_初识朴素贝叶斯算法_理解其python代码（一）
这是经过我修改后能在python3.0中完美运行的Bayes project源代码,可以直接拿来学习:http://download.csdn.net/download/qq_36396104/10142849一：加载数据的代码：def loadDataSet(): postingList=[['my', 'dog', 'has', 'flea', 'problems', 'help',...
机器学习实战_初识决策树（ID3）算法_理解其python代码（二）
python递归构建决策树：Python 基础：count()方法：Python count() 方法用于统计字符串里某个字符出现的次数。可选参数为在字符串搜索的开始与结束位置。示例：>>> a = [-1, 3, 'aa', 85] # 定义一个list >>> a [-1, 3, 'aa', 85] >>> del a[0] # 删除第0....
机器学习实战_初识决策树算法_理解其python代码（一）
这是经过我修改后能在python3.0中完美运行的Tree决策树 project源码,可以直接拿来学习:http://download.csdn.net/download/qq_36396104/10142842（一）计算给定数据集的香农熵（个人理解为计算给定信息集纯度的一种数学计算指标）：from math import log def calcShannonEnt(dataSet):#cal....
机器学习实战_初识kNN算法_理解其python代码
这是经过我修改后能在python3.0中完美运行的KNN project,可以直接拿来学习:http://download.csdn.net/download/qq_36396104/10142842以下为我搜索后结合自己的想法编写，如有侵权，可联系我核实后删除（恕我小白一只~）（一）python基础：numpy：1、shape函数是numpy.core.fromnumeric中的函数，它的功能....
Python算法之动态规划(Dynamic Programming)解析:二维矩阵中的醉汉(魔改版leetcode出界的路径数)
现在很多互联网企业学聪明了，知道应聘者有目的性的刷Leetcode原题，用来应付算法题面试，所以开始对这些题进行“魔改”，比如北京某电商平台的这道题：有一个正方形的岛，使用二维方形矩阵表示，岛上有一个醉汉，每一步可以往上下左右四个方向之一移动一格，如果超出矩阵范围他就死了，假设每一步的方向都是随机的(因为他是醉的)，请计算n步以后他还活着的概率。例如：输入矩阵大小2*2，起点(0,0)，随机走出....
说起分布式自增ID只知道UUID？SnowFlake(雪花)算法了解一下(Python3实现)
但凡说起分布式系统，我们肯定会对一些海量级的业务进行分拆，比如：用户表，订单表。因为数据量巨大一张表完全无法支撑，就会对其进行分库分表。但是一旦涉及到分库分表，就会引申出分布式系统中唯一主键ID的生成问题，当我们使用mysql的自增长主键(auto\_increment)时，充分感受到了它的好处：整个系统ID唯一，ID是数字类型，而且是趋势递增的，ID简短，查询效率快，在分布式系统中显然由于单点....
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