平均场博弈均衡计算 平均场博弈论是研究非常大的群体中的小相互作用主体的战略决策的研究。 在连续时间内，平均场博弈通常由描述个人最佳控制问题的汉密尔顿-雅各比-贝尔曼方程组成。 在相当普遍的假设下，可以证明一类平均场博弈是N玩家Nash均衡的N→∞的极限。 介绍 我们分析了一种特定类型的均场博弈。 玩家因完成任务而获得奖励（无论任务的类型无关紧要）。 每个玩家的奖励均基于所有玩家之间的排名（即完成时间的分位数），而排名奖励功能是由决策者设计的。 而且，每个玩家都有固定的预算，他们可以花费这些预算来提高效率，即缩短完成时间。 定点数值算法 该项目采用定点算法实现纳什均衡（即完成时间F T的累积分布函数）求解器。 奖励功能是输入，可由用户更改。 该算法通过求解一组偏微分方程（PDE）递归更新期望值函数，唯一的逐点最大化器，完成时间流入/流出速率和F T。 如果新的F T与当前F T足够接近，则定

回归问题 预测输入数据对应的一个连续值，而不是离散的标签。 比如根据气象数据预测气温等等。 加载数据 波士顿房价数据集，基本上就是根据13种不同数值，例如周边学校个数，犯罪率等等，来预测房价。 from keras.datasets import boston_housing (train_data,train_targets),(test_data,test_targets) = boston_housing.load_data() print(train_data.shape) print(test_data.shape) print(train_targets) 可以看到训练样本有4

1、Mean-shift MATLAB代码聚类方 法 2、mean shift基本原理介绍包括原理和基本算法实现，以及应用程序员带注意:这是"程序员帮帮”店原创宝贝;请在”程序员帮帮”店购买;盗版店程序不完整，不更新，无售后 3、mean shift segmentat ion(用于分割，分类图像)店 所创 4、mean shift目标跟踪mat lab程序(用鼠标选取一个 要跟踪的目标程序会自动跟踪)5、matlab mean shift EDISON Wrapper 图像分割 6、mean shift算法mat lab源代码及演示图片 7、基于摄像头的视频跟踪mean-shift算法 (程序起始先调用摄像头抓拍- - 些图片作为选择跟踪区域的母板，然后双击跟踪区域开始进行跟踪) 8、小波变换的mat lab代码,包括EZW, Imfus, modify-shift和shift原创 9、MeanShift实现聚类(将mean shift算法用于聚类) 10、Meanshift, 聚类算法讲解 11、MeanShift算法详解以及mat lab源码(包里面有matlab源码以及对meanshift算法详细介绍，ppt, word文档) 12、meanshift跟踪 代码以及kalman滤波处理 13、MeanShift实现聚类(将mean shift算法用于聚类) 14、meanshift跟踪算法及源码c++ 15、用matlab实现的meanshift跟踪算法 16、meanshift 图像分割matlab源码 17、meanshift kalman 目标跟踪编译好的，在VS2008+OPENCV2. 0实现，基于win32的程序 18、meanshift 图像平滑mat lab实现 19、meanshift 目标跟踪MATLAB实现 20、C++实现了meanShift跟踪算法，通过跟踪视频中的物体验证了其可行性。文档中包含源代码和一个meanShift原理讲解文档 21、基于opencv2. 4.3的meanshift目标检测，直接运行，视屏从电脑的摄像头读取 22、meanshift原理 及图像分割应用mat lab程序 23、基于kalman滤波的meanshift算法 24、基于meanshift的图像分割mat lab代码 25、用matlab编 写的Meanshift追踪程序 26、基于meanshift和粒子滤波的目标跟踪代码 27、meanshift总结. docx 28、Matlab2012下， 带有GUI,可对彩色图像进行Kmeans和meanshift进行聚类分析，生成最后的聚类图像以及聚类中心的迭代轨迹 29、混合高斯建模加meanshift算法mat lab代码视频目标跟踪 30、meanshift分 割算法的matlab实现，完整标准代码+中文注释 31、基于Meanshift的单目标跟踪算法[matlab+c两个版本]

RLMD 是一种改进的局部均值分解，由一组优化策略提供支持。 优化策略可以处理 LMD 中的边界条件、包络估计和筛选停止准则。 它从混合信号中同时提取一组单分量信号（称为乘积函数）及其相关的解调信号（即 AM 信号和 FM 信号），这是与其他自适应信号处理方法（如EMD。 RLMD 可用于时频分析。 参考： [1] 刘志良，金亚强，左铭，冯志鹏。 基于鲁棒局部均值分解的时频表示，用于多分量 AM-FM 信号分析。 机械系统和信号处理。 95: 468-487, 2017。 [2] Smith J S.局部均值分解及其在脑电感知数据中的应用[J]. 皇家学会界面杂志，2005 年，2(5)：443-454。 [3] G. Rilling、P. Flandrin 和 P. Goncalves。 关于经验模式分解及其算法。 IEEE-EURASIP 非线性信号和图像处理研讨会 NSIP-03

平均偏差相似指数 (MDSI) 是一种高效可靠的全参考图像质量评估模型。 它可用于评估自然图像、合成图像和照片修饰图像的质量。

全文共12231字，预计学习时长35分钟 生活阶梯（幸福指数）与人均GDP（金钱）正相关的正则图   本文将探讨三种用Python可视化数据的不同方法。以可视化《2019年世界幸福报告》的数据为例，本文用Gapminder和Wikipedia的信息丰富了《世界幸福报告》数据，以探索新的数据关系和可视化方法。   《世界幸福报告》试图回答世界范围内影响幸福的因素。   报告根据对“坎特里尔阶梯问题”的回答来确定幸福指数，被调查者需对自己的生活状况进行打分，10分为最佳状态，0分为最差。   本文将使用Life Ladder作为目标变量。Life Ladder就是指幸福指数。   文章结构

20210825-中泰证券-金融工程报告：Mean~CVaR大类资产配置框架与实战.pdf

【无人机布局优化】基于k-mean聚类的无人机布局优化matlab源码.md

数据分析中常用RFM分析消费者人群，但常见RFM是用均值区分。 均值区分与利用Kmeans区别在于前者人为划定R、F、M高低界限（以均值为界限），后者为通过不断迭代确定界限（不过两者对于异常点都较为敏感） RFM模型 首先介绍一下RFM模型 R – Recency 最近一次消费的时间 F – Frequency 一段时间内的消费频次 M – Monetary 一段时间内的消费金额 RFM模型主要用来划分客户/消费者，通过上述三个指标衡量客户/消费者价值 每个指标都分为0和1两档，1就是高，0就是低。把人群划分为2 * 2 * 2=8种： 上图源于百度百科 具体分类： 111 – 重要价值人群

Mean-Shift原理概述，挺详细的 Mean Shift 这个概念最早是由 Fukunaga 等人[1]于 1975 年在一篇关于概率密度梯度函 数的估计中提出来的,其最初含义正如其名,就是偏移的均值向量,在这里 Mean Shift是一个名 词,它指代的是一个向量,但随着 Mean Shift 理论的发展,Mean Shift 的含义也发生了变化,如果 我们说 Mean Shift算法,一般是指一个迭代的步骤,即先算出当前点的偏移均值,移动该点到其 偏移均值,然后以此为新的起始点,继续移动,直到满足一定的条件结束.