Simple present positive - Practice
年轻的学习者观看动画视频，然后分成小组来整理故事卡，以提高他们的合作和沟通技巧。 当年轻的学习者完成活动后，重播 YouTube 视频……
IEEE Transactions on Fuzzy Systems, Volume 32, Issue 11, November 2024
1) 在多创新背景下的在线主动学习，用于不断发展的误差反馈模糊模型作者：Edwin Lughofer、Igor Škrjanc页数：5998 - 60112) 具有输入饱和的非线性系统的灵活规定性能输出反馈控制作者：Yangang Yao、Yu Kang、Yunbo Zhao、Pengfei Li、Jieqing Tan页数：6012 - 60223) 通过动态事件对具有未知控制系数的 p-正态系统进行自适应模糊预定性能控制作者：Qidong Li、Changchun Hua、Kuo Li、Hao Li页数：6023 - 60344) 离散时间非线性复杂网络的模糊结构自适应最优控制的强化学习作
超過確率何分の1の豪雨が基準?－治水事業の整備基準を確率の面から見てみよう
是因为全球变暖的影响吗？近年来，各地出现线性降水带形成的大量降雨和暴雨短时集中降水。这些降水可能会导致陡坡上发生山体滑坡，并因河流泛滥而引发洪水。 由于日本是一个山多平原少的岛国，因此与大陆国家相比，有很多坡度陡峭的河流。大雨时，水位突然上涨，更容易发生洪水。因此，自古以来全国各地都开展河流防洪工作。特别是位于木曾川（长良川、木曾川、揖斐川）集中的浓尾平原环地区的爱知县、岐阜县、三重县，重点抓好防洪工作。 在涉及水的分配和循环的水文学和涉及水流和防洪的水力学中，在确定堤坝等设施的维护水平时使用“超出概率”的概念。这是维护的目标标准，决定了设施能够承受大雨的可能性。超标概率使用基于过去降雨记录的
Gaussian Naive Bayes, Explained: A Visual Guide with Code Examples for Beginners
分类算法钟形假设以获得更好的预测⛳️ 更多分类算法，解释：· 虚拟分类器 · K 最近邻分类器 · 伯努利朴素贝叶斯 ▶ 高斯朴素贝叶斯 · 决策树分类器 · 逻辑回归 · 支持向量分类器 · 多层感知器（即将推出！）基于我们之前关于处理二进制数据的伯努利朴素贝叶斯的文章，我们现在探索用于连续数据的高斯朴素贝叶斯。与二元方法不同，该算法假设每个特征都服从正态（高斯）分布。在这里，我们将看到高斯朴素贝叶斯如何处理连续的钟形数据（产生准确的预测），而无需深入研究贝叶斯定理的复杂数学。所有视觉效果：作者使用 Canva Pro 创建。针对移动设备进行了优化；在桌面上可能显得过大。定义与其他朴素贝叶斯
How to Eliminate Impermanent Loss
一般而言，市场是有效的，因为日内交易很难获得高于平均水平的回报，而且大多数共同基金的表现都低于市场加权 ETF。然而，从历史上看，在各种应用中，期权数十年来一直被低估。例如，早在 20 世纪 60 年代，资产回报分布就比对数正态分布具有更厚的尾部（参见 Benoit Mandelbrot ('62) 或 Eugene Fama (' 65)）。然而，大多数期权做市商都应用了基本的 Black-Scholes 和单一波动率参数，这低估了价外期权。在一天之内，即 1987 年 10 月 19 日，股市下跌了 17%，使用 Garch 波动率估计，这是一个 7.9 标准差事件。从贝叶斯的角度来看，这
自动化做市商 (AMM) 总是向其流动性提供者 (LP) 展示凸度成本。对冲不会消除甚至降低这些成本，但会降低波动性。由于成本波动性较低，LP 不需要那么多资本来弥补这些损失，因此考虑到资本成本高昂，说对冲可以降低成本是正确的，尽管只是间接的。考虑池中有代币 A 与 USDC 的池。如果 LP 提供 777 个单位的流动性，他的初始 LP 头寸将如下表 1 所示。表 1为了对 LP 的头寸进行建模，我们可以使用二项式格子。在这里，我们将波动性假设转化为格子中的上下移动。在实践中，人们使用许多小步骤，但为了说明目的，我们将展示 10% 的大幅度移动。可以使用以下公式创建无套利重组格子。在这里，我
8/6/21: World is more VUCA. Less Risk.
对于近年来一直是我学生的人来说，这一切都不会令人感到惊讶：我们周围的世界正变得不那么“受风险驱动”，而更“容易出现 VUCA”。当然，VUCA 指的是易变、不确定、复杂和模糊。以下是麦肯锡的简洁总结：上述数据集在任何结构化或定义意义上都不是“风险”。没有一个数据集具有已知的、易于定义的概率分布，没有一个数据集具有严格可识别的影响分布，也没有一个数据集遵循大数正态定律。这些是不确定事件，它们也通过复杂的传染途径相互关联。祝你好运，为他们制定精算表……
Normal Equation Algorithm for minimizing cost J
梯度下降提供了一种最小化 J 的方法。第二种方法，这次明确地执行最小化，而不诉诸迭代算法。在“正则方程”方法中，我们将通过明确取其对 θj 的导数并将其设置为零来最小化 J。这使我们能够在不进行迭代的情况下找到最佳 theta。正态方程公式如下:\theta = (X^T X)^{-1}X^T yθ=(XTX)−1XTy使用正态方程不需要进行特征缩放。以下是梯度下降和正态方程的比较：梯度下降正态方程需要选择alpha不需要选择alpha需要多次迭代不需要迭代O (kn^2kn2)O (n^3n3)，需要计算X^TX的逆XTX在n很大时效果很好如果n非常大则速度很慢使用正态方程，计算逆的复杂度为
Recursions for the Moments of Some Continuous Distributions
这篇文章是我最近发表的文章《某些离散分布矩的递归》的延续。我假设您已经阅读了上一篇文章，因此这篇文章会更短一些。我将在这里讨论一些有用的递归公式，用于计算计量经济学中广泛使用的多个连续分布的矩。无论如何，覆盖范围不会详尽无遗。我在上一篇文章中提供了一些查看此类公式的动机，因此我不会在这里重复。当我们处理下面的正态分布时，我们将明确使用 Stein 引理。其他几个结果是通过使用非常类似的方法（在幕后）得出的。那么，让我们从陈述这个引理开始。斯坦引理（Stein，1973）：“如果 X ~ N[θ , σ2]，并且如果 g(.) 是一个可微函数，使得 E|g'(X)| 是有限的，则 E[g(X)(
Clustering with Dirichlet Process Mixture Model in Java
在之前的文章中，我们详细讨论了狄利克雷过程混合模型及其在聚类分析中的应用。在本文中，我们将介绍两种不同 DPMM 模型的 Java 实现：可用于聚类高斯数据的 Dirichlet 多元正态混合模型和 Dirichlet-多项式混合模型 […]
Statistical models of radar cross section fluctuations of small-sized unmanned aerial vehicles
本文介绍了描述各种小型无人机雷达截面波动的统计模型研究。结果通过对雷达后向散射图进行全尺寸测量和统计分析获得。确定伽马、威布尔、对数正态和指数分布可确保最准确地近似无人机雷达后向散射图的直方图。给出了近似概率密度函数的参数值及其物理解释。
