机器学习和遗传算法的关系
输入x 预期输出y的功能函数f 评估体系 fit
父代x 子代 x+1 评估体系 fit
能否通过对样本的学习来求解最优化？从3维到4维的求解样本(包括世世代代) 预测的最优解 评估函数
x(偏导、参数)
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numpy.npv净现值
12345678910111213141516171819202122232425262728293031323334353637383940414243import numpy as np# 终值 = np.fv(利率, 期数, 每期支付, 现值)# 将1000元以1%的年利率存入银行5年，每年加
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Exponentially Weighted Windows
指数加权的移动平均，移动方差，标准差，移动相关系数，移动协方差
理解移动平均值法的思路
移动平均法是一种简单平滑预测技术。消除随机波动的影响，看到的趋势的变化。
（我的思考）移动统计值可以看成是对时间序列的良好描述。移动统计值与普通的统计值相对应，可以看成是一小段时间上的统计值。我们有时候不单
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qaundl dataset codes
Quandl CodesTo download a dataset, you will need to know its “Quandl code”. In the above example, you downloaded a dataset with the Quandl code “WIKI
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quandl.get
Make a time-series callThis call gets the WTI Crude Oil Price, which has a Quandl Code of EIA/PET_RWTC_D from the US Department of Energy dataset: dat
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数据库的schema
数据库的初学者往往会对关系型数据库模式（schema）、数据库（database）、表（table）、用户（user）之间感到迷惘，总感觉他们的关系千丝万缕，但又不知道他们的联系和区别在哪里，对一些问题往往说不出个所以然来。下面，我们就以SQL Server为核心，对其模式（schema）、数据库（
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matplotlib.pyplot:dates
12345678910111213141516171819202122232425262728293031323334353637383940414243444546474849505152""" demo12_loadtxt.py aapl.csv文件读取"""import numpy as
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matplotlib.pyplot.FuncAnimation:data_generator
1234567891011121314151617181920212223242526272829303132333435363738394041import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport matplotlib.animation
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matplotlib.animation.FuncAnimation
123456789101112131415161718192021222324252627282930313233343536373839404142434445import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport matplotlib.an
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python内置函数getitem系列
123456789101112131415class DictDemo: def __init__(self,key,value): self.dict = {} self.dict[key] = value def __getitem__
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