KL散度又是一个从信息论、熵的角度考量距离的一个量。但是，这里说他是距离有点不妥，因为距离需要满足4个条件：1) d(x,x) = 0                    反身性2) d(x,y) >= 0                  非负性3) d(x,y) = d(y,x)              对称性4) d(x,k)+ d(k,y) >= d(x,y)    三

1.SUMO的trip information文件在SUMO的帮助文档中的simulation output中有如下说明。SUMO提供用来记录车辆trip信息的文件。文件的格式如下" \depart="" departLane="" \departPos="" departSpeed="" \

1.风险中性（risk-netural）与无套利假设风险中性与无套利假设是期权定价公式的基础理论，或者说基石。我们来简单说说这两个是怎么回事吧。现在有一个股票，价格为S0，那么t时间之后的价格是多少呢？或者说，期望价格是多少呢？这两个理论告诉我们是S0 * exp（r * t），其中，r是无风险利率。在一个理想环境中，我们可以以无风险利率借钱，也可以以无风险利率借给别人钱。所以说，如果

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无意中发现了一个巨牛的人工智能教程，忍不住分享一下给大家。教程不仅是零基础，通俗易懂，而且非常风趣幽默，像看小说一样！觉得太牛了，所以分享给大家。教程链接：https://www.cbedai.net/qtlyx箱体图是一种用于表示分布的图像，由五个分位数组成。很好用的图，但是excel要生成这个可就得曲线救国了，然而如果用python加上pandas的话就很easy啦。话不...

pandas的IO      量化投资逃不过数据处理，数据处理逃不过数据的读取和存储。一般，最常用的交易数据存储格式是csv，但是csv有一个很大的缺点，就是无论如何，存储起来都是一个文本的格式，例如日期‘2018-01-01’，在csv里面是字符串格式存储，每次read_csv的时候，我们如果希望日期以datatime格式存储的时候，都要用pd.to_datetime()函数来转换一下，显得很麻

1.话题引入我们在线性回归做假设检验，在时间序列分析做自回归检验，那么我们如何检验一个分布是否是正态分布的呢？首先，我们定义一个用来生成价格路径的函数。当然啦，在这之前我们先导入我们今天要用的库。import numpy as npnp.random.seed(1000)import scipy.stats as scsimport statsmodels.api as sm

1.pandas的一个技巧apply() 和applymap()是DataFrame数据类型的函数，map()是Series数据类型的函数。apply()的操作对象DataFrame的一列或者一行数据， applymap()是element-wise的，作用于每个DataFrame的每个数据。 map()也是element-wise的，对Series中的每个数据调用一次函数。​2.PCA分

这次我们要学习的是制作双坐标柱状图首先，相信大家得到下面这样的柱状图应该是没有问题的我们选中要改变坐标的一个指标，然后右击选择，设置数据系列格式，就会弹出下面这个对话框，将下图中红色箭头指示的地方改成次坐标然后就会变成下面这样了，有部分重叠了对不对！怎么办呢！相信看来前一个教程的童鞋们应该会啦~~像这种双坐标图一般是用在图标中有两个系列及其以上的数据，并且他们的量纲不同或者

原文地址：阶跃响应指标的matlab计算作者：了凡春秋最近师兄让帮忙计算阶跃响应的指标，就是改定实验数据或仿真数据，求响应指标（概念见程序中）。编程代码和效果如下%% 求阶跃响应的典型指标function main_GetPerformanceOfStepResponseclcclear allclose allglobal gTolerancegTolerance = 0.05;