logo
publist
写文章

简介

该用户还未填写简介

擅长的技术栈

可提供的服务

暂无可提供的服务

金融工程知识点总结

期货与远期习题1.远期与期货区别:远期场外交易,期货交易所买卖的标准化合约(单选题)下面哪个选项不是远期合约的要素( )A. 远期价格 B. 到期日 C. 交割价格 D. 多头和空头我的答案: A正确答案: A解析:远期价格S(T)在签订合约的t时刻无法得知(单选题)有关远期利率协议的交割额,下列说法不正确的是()A. 交割额是在约定的借款期结束后支付 B. 交割额可正可负 C. 如果交割额为负,

#区块链#比特币#数字货币
疫情数据情感分类,仿照推特文本生成,利用transformer进行摘要

一、疫情数据情感分类数据来源https://www.kaggle.com/datatattle/covid-19-nlp-text-classification1.读取数据import pandas as pdtrain = pd.read_csv('Corona_NLP_train.cs')train.isnull().sum()import seaborn as snsimport matpl

#transformer#分类#深度学习
卷积神经网络_CIFAR10样例代码

!pip3 install torch torchvision torchaudioimport torchimport torch.nn as nnimport torch.nn.functional as F#用于输入输出import torchvision#集成视觉的工具库import torchvision.transforms as transforms#数据变形# cifar-10官方

#cnn#pytorch#深度学习
路透社新闻分类--自然语言处理

路透社新闻分类数据准备和载入查看文件基本信息创建网络模型训练网络模型词向量预训练与模型优化embedding_matrix = pd.read_csv('embedding_matrix.csv')embedding_matriximport numpy as npimport pandas as pdfrom tkinter import _flattenimport tensorflow as

#自然语言处理#深度学习#神经网络
卷积神经网络_CIFAR10样例代码

!pip3 install torch torchvision torchaudioimport torchimport torch.nn as nnimport torch.nn.functional as F#用于输入输出import torchvision#集成视觉的工具库import torchvision.transforms as transforms#数据变形# cifar-10官方

#cnn#pytorch#深度学习
基于LSTM的IMDB电影评论情感分析

基于LSTM的IMDB电影评论情感分析步骤加载数据 (50K IMDB Movie Review)数据清洗编码“情感”数据集划分(训练集和测试集)对评论进行分词和截断/补零操作构建神经网络模型训练模型并测试导入相关工具箱import pandas as pd# to load datasetimport numpy as np# for mathematic equationimport nltk

#lstm#自然语言处理#python
回归预测鲍鱼年龄案例

了解鲍鱼数据https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Abaloneimport pandas as pdabalone=pd.read_csv("abalone_dataset.csv")abalone.head()

原油加工--数学建模

方法3的lingo解答model:max=4.8*x11+4.8*x21+5.6*x12+5.6*x22-c_x;x11+x12<x+500;x21+x22<1000;x11-x21>0;2*x12-3*x22>0;y1+y2+y3=1;z1+z2+z3+z4=1;x=z1*0+z2*500+z3*1000+z4*1500;c_x=z1*0+z2*5000+z3*9000+

R语言--obama_vs_mccain数据集示例&数据可视化

library(learningr)data("obama_vs_mccain")obama<-obama_vs_mccain$Obama#统计函数range(obama)median(obama)table(cut(obama,seq.int(0,100,10)))mad(obama)cumsum(1:10)#累积和cumprod(1:10)#阶乘quantile(obama)#分位数qu

#r语言
logistic回归+糖尿病数据集

from sklearn.datasets import make_blobsx,y=make_blobs(n_samples=200,n_features=2,centers=2,random_state=8)#可视化import matplotlib.pyplot as plt%matplotlib inlineplt.scatter(x[:,0],x[:,1],c=y,cmap=plt.cm

    共 13 条
  • 1
  • 2
  • 请选择