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我想实现一个迭代算法,它计算加权平均值.具体的权重规律无关紧要,但对于最新的值应该接近 1,对于最旧的值应该接近 0. 算法应该是迭代的.即它不应该记住所有以前的值.它应该只知道一个最新值和任何关于过去的聚合信息,例如以前的平均值、总和、计数等值. 有可能吗? 例如下面的算法可以是: void 迭代(双值){总和 *= 0.99;总和 += 值;计数++;平均值=总和/计数;}
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我正在使用 Kobe Bryant 数据集.我想用 KnnRegressor 预测 shot_made_flag. 我使用 game_date 来提取 year 和 month 特征: # 隐蔽的季节到年kobe_data_encoded['season'] = kobe_data_encoded['season'].apply(lambda x: int(re.compile('(\d+
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我正在尝试从加权调查数据集中分析多选题.我喜欢 srvyr 包,因为它允许我使用 dplyr 管道,但我找不到有关如何处理多重响应问题的参考资料. 我有一个简单的数据集,查看不同的收入来源.以下是数据的示例 ID 请注意,数据是完全组成的.使用 srvyr 如果首先必须创建一个调查对象 weighted_dataset % as_survey_design(ids=ID, weigh
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我正在尝试对我的交易进行投资组合分析,并尝试计算调整后的成本基价.我几乎尝试了所有方法,但似乎没有任何效果.我可以计算出调整后的数量,但无法获得调整后的购买价格,有人可以帮忙吗? 这是示例交易日志原始数据 将pandas导入为pd将 numpy 导入为 npraw_data = {'Date': ['04-23-2020', '05-05-2020', '05-05-2020', '05-
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我有一个包含八个变量的数据框.我想计算年度加权平均百分比损失的平均平均值.但是,并不是我的数据集中每年都存在所有变量.这样做的最简单方法是什么?下面包括一个示例数据集和最终所需的输出. 谢谢! 样本数据集 Fruit.Type Year Primary.Wgt Primary.Loss.PCT Retail.Wgt Retail.Loss.PCT Cons.Wgt Cons.Loss
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我想用PHP计算EMA(指数移动平均线)值. 我尝试使用以下代码,但它给了我500错误. $ real = array(12,15,17,19,21,25,28,12,15,16);$ timePeriod = 3;$ data = trader_ema($ real,$ timePeriod);var_dump($ data); PHP:EMA计算功能 trader-ema
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给出权重列表: let权重= [0.1、0.2、0.4、0.2、0.1] 和一系列测量值,我想实现加权平均值. 这就是我要在Python中执行的操作: y = []w =长度(重量)对于范围(w,len(x)-w)中的n:y [n-w/2-1] = sum([a * b表示zip中的a,b(权重,x [n-w/2:n + w/2 + 1])])#y [n-3] = W [1] *
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我正在使用科比·布莱恩特数据集. 我希望使用KnnRegressor来预测shot_made_flag. 我已经使用game_date提取了year和month功能: # covert season to years kobe_data_encoded['season'] = kobe_data_encoded['season'].apply(lambda x: int(re.comp
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我希望在R中为某个变量(INTERVIEW_DAY)创建一个频率表,但要考虑到另一个变量的权重(WEIGHT). 我已经尝试使用软件包data.table来做到这一点.我很乐意使用R-Base Package来做到这一点. 在下面,您会找到我想要的但仍未加权的表类型,这是我要学习的表. 数据 (变量TUCASEID,INTERVIEW_DAY和WEIGHT): TUCASE
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问题基本上是这样的: R中的聚合和加权均值。 但是我希望它使用data.table在几列上进行计算,因为我有数百万行。像这样: set.seed(42)#修复种子,以便获得相同的结果 dat
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我需要像亚马逊网站上那样计算5星级。我已经进行了足够的搜索以找到最佳的算法,但是我找不到正确的答案。例如,如果这些是评分 5星-252 4星-124 3星-40 2星-29 1星-33 总共478条点评 亚马逊将其计算为“ 4.1星(满分5星)”。谁能告诉我这个数字是怎么得出的?我不能仅仅通过求平均值来得到这个值。 解决方案 这是加权平均
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我需要计算一组文档的加权平均值。每个文档在单独的字段中都包含权重和值。 这是一个示例: 我有以下两个代表销售交易的文档。 { 数量:3, 价格:2 } { 数量:9, 价格:6 } 我想找到两个交易的平均价格。这是加权平均值,其中权重是数量,价值是价格。可以通过 AveragePrice =(3 * 2 + 9 * 6)/(3 + 9)来计算
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我计算简单的移动平均线: def sma(data_frame, length=15): # TODO: Be sure about default values of length. smas = data_frame.Close.rolling(window=length, center=False).mean() return smas 使用滚动功能可以计算
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我有以下熊猫数据框: data_df = pd.DataFrame({'ind':['la','p','la','la','p','g','g','la'], 'dist':[10.,5.,7.,8.,7.,2.,5.,3.], 'diff':[0.54,3.2,8.6,7.2,2.1,1.,3.
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我需要使用numpys加权平均函数对一些数据进行重新采样-但这是行不通的.... 这是我的测试用例: import numpy as np import pandas as pd time_vec = [datetime.datetime(2007,1,1,0,0) ,datetime.datetime(2007,1,1,0,1) ,
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我有一个数组: In [37]: bias_2e13 # our array Out[37]: [1.7277990734072355, 1.9718263893212737, 2.469657573252167, 2.869022991373125, 3.314720313010104, 4.232269039271717] 数组中每个值的错误是: In [38]:
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这是我正在处理的一个非常简单的示例: data_stack
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我有一个dataFrame,其中“值"列缺少值.我想通过每个“名称"组中的加权平均值来填充缺失值.关于如何用每组中的简单平均值而不是加权平均值来填充缺失值的文章.非常感谢! df = pd.DataFrame({'value': [1, np.nan, 3, 2, 3, 1, 3, np.nan, np.nan],'weight':[3,1,1,2,1,2,2,1,1], 'name': [
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我有以下数据集(我的实际数据的简单版本)“数据",并想分别使用权重w1和w2计算变量x1和x2的加权均值,分为两个组(由变量n). data
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我试图向量化某个加权总和,但不知道该怎么做.我在下面创建了一个简单的最小工作示例.我猜该解决方案涉及bsxfun或reshape和kronecker产品,但我仍然没有设法使其正常工作. rng(1); N = 200; T1 = 5; T2 = 7; A = rand(N,T1,T2); w1 = rand(T1,1); w2 = rand(T2,1); B = zeros(N,1);
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