最近机器学习的快速发展为解决许多领域的挑战提供了新的工具。 在金融领域，平均期权是企业、机构投资者和个人投资者进行风险管理和投资的热门金融产品，因为平均期权具有价格低廉的优势，其收益对到期日标的资产价格的变化不太敏感。日期，避免操纵资产价格和期权价格。 挑战在于为算术平均期权定价需要传统的数值方法，其缺点是昂贵的重复计算和不切实际的模型假设。 本文提出了一种机器学习方法，可以准确、特别是快速地为算术和几何平均期权定价。 该方法是无模型的，并通过经验应用和数值实验进行了验证。

期权定价模型与其捕捉标的现货价格过程动态的能力有关。 它的错误指定将导致定价和对冲错误。 参数定价公式取决于标的资产动态的特定形式。 出于易处理性的原因，做出了一些与市场回报的多重分形性质不一致的假设。 另一方面，神经网络等非参数模型使用市场数据来估计驱动现货价格的隐式随机过程及其与或有债权的关系。 在为多维或有债权，甚至是具有复杂模型的普通期权定价时，必须依赖于偏微分方程等数值方法、傅里叶方法等数值积分方法或蒙特卡罗模拟。 此外，在根据市场价格校准金融模型时，必须生成大量模型价格以拟合模型参数。 因此，人们需要快速且准确的高效计算方法。 具有多个隐藏层的神经网络是具有表示任何平滑多维函数能力的通用插值器。 因此，监督学习关注的是解决函数估计问题。 网络被分解为两个独立的阶段，一个是离线优化模型的训练阶段，另一个是模型在线逼近解决方案的测试阶段。 因此，这些方法可以以快速而稳健的方式用于金融领域，用于为奇异期权定价以及根据内插/外推波动率表面来校准期权价格。 鉴于执行某些信用风险分析，它们还可用于风险管理以在投资组合级别拟合期权价格。 我们回顾了一些使用神经网络为市场和模型价格定价的现有方法，提出了校准，并介绍了奇异的期权定价。 我们讨论这些方法的可行性，突出问题，并提出替代解决方案。

voc2coco 这是用于将VOC格式的XML转换为COCO格式的json（例如coco_eval.json）的脚本。 为什么我们需要将VOC xmls转换为COCO格式json？ 我们可以使用COCO API，这非常有用（例如，计算mAP）。 如何使用 1.制作labels.txt 如果需要制作将标签转换为ID的字典，则为labels.txt。 样本labels.txt Label1 Label2 ... 2.运行脚本 2.1用法1（使用ID列表） $ python voc2coco.py \ --ann_dir /path/to/annotation/dir \

NFV深 服务功能链在线编排的深度强化学习 免责声明：这是一个非官方的实现，试图重现在描述的深度强化学习方法 作为研究生项目的一部分。 尽管执行的代理确实会随着时间的推移而学习，但我们无法重现本文中所述的相同结果。 顾问： 开发人员： ， 设置 假设已经在Ubuntu 18.04机器上安装了Anaconda（版本4.8.4）发行版，则可以简单地通过conda env create -f environment.yml克隆conda env create -f environment.yml 。 根据您系统的设置，可能需要安装RayTune的其他软件包以及所应用的Tensorflow版本。 实验 script.py文件可作为使用默认参数化在NFVdeep环境上运行基准或DRL代理的接口，即不采用超参数优化。 在这里，您可以指定覆盖拓扑，网络资源以及到达过程的属性。 例如，我们可以执行以

零生产 不建议按如下所示部署生产模型。 这只是一个快速入门的端到端示例。 本指南向您展示如何： 建立一个可预测纽约市Airbnb价格的深度神经网络（使用scikit-learn和Keras） 建立一个REST API，根据模型预测价格（使用Flask和gunicorn） 在Google App Engine上将模型部署到生产环境 快速开始 要求： Python 3.7 Google Cloud Engine帐户 克隆此存储库： git clone git@github.com:curiousily/End-to-End-Machine-Learning-with-Keras.gi

比赛项目 Rossmann销售预测（Top3％）：Rossmann在7个欧洲国家经营着3000药店。结果，罗斯曼门店经理的任务是提前6周预测他们的日收益，商店的销售受到许多因素的影响，包括促销，竞争，学校和国家假日，重置和地域性，由于数以千计的管理者根据自己的特殊情况预测销售，结果的准确性可能会有很大的差异； NCAA 沃尔玛 能源预测③（排名前36％）：在本次竞赛中，基于ASHRA公司数据，在以下领域开发计量建筑能源使用的精确模型：冷水，电，热水和蒸汽表，数据来自超过1000栋建筑，历时三年，对这些节能投资的更好估计，大型投资者和金融机构将更加重视在这一领域投资，盔甲在提高建筑效率方面取

AI公平 我发现有关AI公平的笔记，参考资料和材料对我的研究很有帮助，并为我提供了帮助。 阅读清单 博客文章： 博客文章： COMPAS与刑事司法 权衡和不可能的结果 分类，校准，精度，召回率 观测措施的固有局限性 除了观察措施 因果推理 背景资料：Pearl（第1--3章），Pearl（第4.5.3节） 因果公平标准 相似性建模，匹配 测量，取样 博客文章： 无监督学习 法律和政策观点 背景阅读

Advanced R(2nd Ed).pdf: Welcome to the second edition of Advanced R. I had three main goals for this edition: • Improve coverage of important concepts that I fully understood only after the publication of the first edition. • Reduce coverage of topics time has shown to be less useful, or that I think are really exciting but turn out not to be that practical. • Generally make the material easier to understand with better text, clearer code, and many more diagrams. If you’re familiar with the first edition, this preface describes the major changes so that you can focus your reading on the new areas. If you’re reading a printed version of this book you’ll notice one big change very quickly: Advanced R is now in colour! This has considerably improved the syntax highlighting of code chunks, and made it much easier to create helpful diagrams. I have taken advantage of this and included over 100 new diagrams throughout the book. Another big change in this version is the use of new packages, particularly rlang (http://rlang.r-lib.org), which provides a clean interface to low-level data structures and operations. The first edition used base R functions almost exclusively, which created some pedagogical challenges because many functions evolved independently over multiple years, making it hard to see the big underlying ideas hidden amongst the incidental variations in function names and arguments. I continue to show base equivalents in sidebars, footnotes, and where needed, in individual sections, but if you want to see the purest base R expression of the ideas in this book, I recommend reading the first edition, which you can find online at http://adv-r.had.co.nz.

打包的YOLOv5对象检测器 您最终可以使用安装并轻松集成到您的项目中。 概述 该软件包是最新版本的的最新版本。 安装 使用pip安装yolov5 (for Python >=3.7) ： pip install yolov5 使用pip安装yolov5 (for Python 3.6) ： pip install "numpy>=1.18.5,=3.2.2,<4" pip install yolov5 基本用法 from PIL import Image from yolov5 import YOLOv5 # set model params model_path = "yolov5/weights/yolov5s.pt" # it automatically downloads yolov5s model to given path dev

要求 python - 3.7 keras - 2.4.3 tensorflow - 2.2.0 项目1：车杆 介绍 在此任务中，我们必须在购物车顶部平衡一根杆。 动作空间的数量为2。此处动作空间是离散的。 0向左移动购物车 1向右移动购物车 我在大约60集中使用DQN解决了这个问题。 以下是得分与情节的关系图。 项目2：山地车 介绍 在此任务中，我们必须教车达到山顶处的目标位置。 操作空间的数量为3。在这种环境下，操作空间是离散的。 0向左移动汽车 1什么也不做 2向右移动汽车 我在大约15集中使用DQN解决了此问题。 以下是得分与情节的关系图。 项目3：Pendulam 介绍 在此任务中，我们必须平衡摆锤的颠倒状态。 作用空间的数量为1，这是施加在关节上的扭矩。 动作空间在这里是连续的。 0扭矩[-2，2] 我在大约100集中使用DDPG解决了这个问题。 以下是得分与情节的