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均方根误差公式。图片由作者提供。

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您可以為圖片新增效果 (例如陰影、光暈、反射、柔邊、浮凸與立體 (3-D) 旋轉) 來增強圖片效果。

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在圖片中新增效果

附註: 若要將相同的效果新增到多個圖片,請按一下第一張圖片,然後按住 CTRL,同時按一下其他圖片。 如果您使用的是 Word,您必須將圖片複製到繪圖畫布 ,如果它們尚未存在。 按一下 [插入 > 圖形>[新增繪圖畫布> 。 (新增或變更效果之後,您可以將效果複製回檔中的原始位置。)

在 [圖片工具] 底下的 [格式] 索引標籤上,按一下 [圖片樣式] 群組中的 [圖片效果]。

將指標停留在其中一個 [圖片效果] 選項時,您就會看到每個效果以不同方式套用在圖片上的功能表。 當您將指標放在其中一個功能表效果時,其結果會以預覽方式顯示在文件的圖片上。

使用 [圖片效果] 加入陰影、柔邊、浮凸或其他視覺效果。

若要自訂您加入的效果,請按一下每種效果功能表底部的 [選項] 選取範圍。 例如,若您已開啟 [陰影] 功能表,請按一下 [陰影選項] 以自行調整陰影效果。

如果您沒有看到 [圖片工具] 或 [格式] 索引標籤,請按兩下圖片,確認您已選取圖片。 如果您在程式視窗頂部的檔案名稱旁邊看到 [相容模式],請嘗試將文件儲存為諸如 *.docx 或 *.xlsx 的格式,而非諸如 *.doc 或 *.xls 的較早檔案格式,然後再試一次。

移除圖片中的效果

每一種圖片效果類別在其功能表頂端>名稱選項 。 選取該選項以關閉您不想的效果。

例如,若要移除陰影,請指向圖片效果>陰影>無陰影

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選取您想要 移除 的圖片效果類別。 在出現的功能表中,第一個選項是 效果 名稱>(例如無 陰影 反射) 。 選取該選項以從圖片移除這類效果。

重要: 不再支援 Office 2010。 升級至 Microsoft 365 即可隨時隨地在任何裝置上工作,並繼續獲得支援。

您可以為圖片新增效果 (例如陰影、光暈、反射、柔邊、浮凸與立體 (3-D) 旋轉) 來增強圖片效果。

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附註: 若要將相同的效果新增到多個圖片,請按一下第一張圖片,然後按住 CTRL,同時按一下其他圖片。 如果您使用的是 Word,您必須將圖片複製到繪圖畫布 ,如果圖片尚未存在。 按一下 [插入 > 圖形>[新增繪圖畫布> 。 (新增或變更效果之後,您可以將效果複製回檔中的原始位置。)

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若要自訂光暈色彩,請按一下 [其他光暈色彩],然後選擇想要的色彩。 若要變更為佈景主題色彩之外的色彩,請按一下 [其他色彩],然後在 [標準] 索引標籤上按一下所需的色彩,或在 [自訂] 用不同的指标看看图片 索引標籤上自行調配色彩。 如果您之後變更文件的佈景主題,自訂色彩以及 [標準] 索引標籤上的色彩並不會更新。

你的神经网络不起作用的37个理由(附链接)

在机器学习中,超参数是在学习过程开始之前设置其值的参数。 相反,其他参数的值是通过训练得出的。 不同的模型训练算法需要不同的超参数,一些简单的算法(如普通最小二乘回归)不需要。 给定这些超参数,训练算法从数据中学习参数。相同种类的机器学习模型可能需要不同的超参数来适应不同的数据模式,并且必须对其进行调整以便模型能够最优地解决机器学习问题。 在实际应用中一般需要对超参数进行优化,以找到一个超参数元组(tuple),由这些超参数元组形成一个最优化模型,该模型可以将在给定的独立数据上预定义的损失函数最小化。

(人工)神经网络是一种起源于 20 世纪 50 年代的监督式机器学习模型,那时候研究者构想了「感知器(perceptron)」的想法。这一领域的研究者通常被称为「联结主义者(Connectionist)」,因为这种模型模拟了人脑的功能。神经网络模型通常是通过反向传播算法应用梯度下降训练的。目前神经网络有两大主要类型,它们都是前馈神经网络:卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN),其中 RNN 又包含长短期记忆(LSTM)、门控循环单元(GRU)等等。深度学习是一种主要应用于神经网络帮助其取得更好结果的技术。尽管神经网络主要用于监督学习,但也有一些为无监督学习设计的变体,比如自动编码器和生成对抗网络(GAN)。

梯度下降是用于查找函数最小值的一阶迭代优化算法。 要使用梯度下降找到函数的局部最小值,可以采用与当前点的函数梯度(或近似梯度)的负值成比例的步骤。 如果采取的步骤与梯度的正值成比例,则接近该函数的局部最大值,被称为梯度上升。

噪音是一个随机误差或观测变量的方差。在拟合数据的过程中,我们常见的公式$y=f(x)+\epsilon$中$\epsilon$即为噪音。 数据通常包含噪音,错误,例外或不确定性,或者不完整。 错误和噪音可能会混淆数据挖掘过程,从而导致错误模式的衍生。去除噪音是数据挖掘(data mining)或知识发现(Knowledge 用不同的指标看看图片 Discovery in Database,KDD)的一个重要步骤。

规范化:将属性数据按比例缩放,使之落入一个小的特定区间,如-1.0 到1.0 或0.0 到1.0。 通过将属性数据按比例缩放,使之落入一个小的特定区间,如0.0到1.0,对属性规范化。对于距离度量分类算法,如涉及神经网络或诸如最临近分类和聚类的分类算法,规范化特别有用。如果使用神经网络后向传播算法进行分类挖掘,对于训练样本属性输入值规范化将有助于加快学习阶段的速度。对于基于距离的方法,规范化可以帮助防止具有较大初始值域的属性与具有较小初始值域的属相相比,权重过大。有许多数据规范化的方法,包括最小-最大规范化、z-score规范化和按小数定标规范化。

场景不同业务指标大不同,兼谈如何定位营运的日周月报

库存周转率定义是在某一时间段内库存货物周转的次数,是评估库存周转快慢的管理指标。公式为=年销售数量 ÷ [(期初库存+期末库存 )÷ 2 。例如某企业2019年销售100万件商品,期初30万件,期末50万件库存,则库存周转率就是2.5,它的意义就是2019年平均库存周转了2.5次,这个数据越大说明商品滚得越快,效率也就更高。显然你没必要每月去看一次周转情况,所以它是向后看,是评估中高层使用的,中低层人员根本影响不了这个值。

很多企业把周转率等价于库存月数,公式是 = 库存数量 ÷ 月销售数量 ,仔细看这个其实就是库存月数的定义,意义是按目前销售进度来看,目前的库存还够卖几个月。我必须要指出这个定义不是周转率,不要搞混淆了。另外也不建议企业用库存月数这个概念,因为分母(月销售数量)中的月时间维度是一个变化值,有28、29、30、31四种情况,由于时间长度不一致容易造成每月的指标没有对比意义。

所以建议大家使用库存周数 (耐用消费品) 或库存天数 (快消品) 的定义。库存周数 = 库存数量 用不同的指标看看图片 ÷周平均销量 (ps:也可以用金额代替数量,注意如果用金额的话分子分母要用统一量纲,比如都用成本价或吊牌价) ,库存天数 = 库存数量 ÷日平均销量,也是可以用金额代替数量。分母“周”或“日”计算的时长一般用4周或28天的销量,不要用1周或最近几天的销量,偶然性太大数据容易失真。

评估回归模型(Regression)— 你需要知道这3个指标

评估回归模型(Regression)— 你需要知道这3个指标

线性回归公式。图片由作者提供。

  • Yi表示目标变量或 MPG。
  • Xi代表特征,在这种情况下,代表马力。
  • β1是马力将乘以的系数或值。
  • β0是直线与 y 轴的交点,参考文章后面的图。
  • εi是模型中的误差,用来衡量估计关系的方差。

我们可以使用Seaborn Python 库,为这个问题绘制一个简单的线性回归。

简单的线性回归。图片由作者提供。

上图中的线代表了我们预测的值。我们可以看到,并非所有数据点都完全符合这条线,这些点代表了模型中的错误。线性回归的目标是通过确定β0和β1的最佳值,来最小化该误差的大小。

1. R平方()

R平方,也称为决定系数(coefficient of determination),是衡量观察值与拟合回归线之间的接近程度的指标。因变量会包含一定数量的变化,而 r 平方被用来衡量模型解释这种变化的多少。

让我们再次查看上图,我们可以看到,我们有一条直线表示学习模型。这条线就被称为回归线。然而,很多真实的数据点并没有落在这条线上。这些线与每个观察到的数据点之间的距离就被称为残差(residual)

残差公式。图片由作者提供。

要计算 r 平方,我们要先导出每个数据点的残差,然后对结果进行平方。最后,我们把结果数字加在一起,这成为模型中方差的度量。它的公式通常如下所示。

R平方公式。图片由作者提供。

r 平方值范围从 0 到 1,其中 1 分表示模型能够解释因变量中的所有方差。下面的图像比较了两个不同自变量的回归线。我们可以看到,车重量的值在回归线周围聚集得更紧密。

如果我们比较一下 r 平方值,我们也会看到很大的差异。对于车辆重量和 MPG,r 平方值为 0.69。换句话说,该模型能够解释因变量中 69% 的方差。而加速度的 r 平方值要低得多,为 0.18,这个模型只能解释 18% 的方差。

比较不同的自变量。图片由作者提供。

R-squared 很少被单独用来估计模型的性能,因为它没有给出任何偏差的度量。因此,对于有高偏差的模型,可能会有高 r 平方值。这就是为什么我们还需要查看其他性能指标。

2.均方根误差(RMSE)

上文描述的残差也可以被认为是衡量回归模型中的一种误差方式。RMSE 本质上衡量了这些残差分布程度的指标,它也是量化回归模型整体误差的标准方法。

我们要首先计算均方误差 (MAE) ,才能计算 RMSE。你要先获取代表因变量的每个数据点的残差,并将它们的值平方。然后将结果值相加,并除以总点数减去 2。RMSE 就是这个最终数字的平方根。

均方根误差公式。图片由作者提供。

RMSE 的一个潜在缺点是,由于它的计算方法,针对 RMSE 的优化将比其他的度量方法更加惩罚大型的错误。因此,当我们特别不希望模型出现大误差时,它是最有用的。

3.平均绝对误差(MAE)

MAE 是另一种衡量预测值与观测值的距离的方法。它与 RMSE 相似,因为它的单位也和因变量的单位匹配。然而,在 MAE 分数中观察到的变化会是线性的,因为 MAE 的值将随着误差的增加而增加。因此,MAE 不会更加惩罚较大的错误。

MAE 的指标始终是正数,数字越小,说明模型的拟合效果越好。和 RMSE 一样,没有一个标准的“好”分数,因此,要记得用这个指标和基线模型进行比较。

MAE 的计算方法是:首先对残差的绝对值求和,然后将结果除以观察的总数。

平均绝对误差公式。图片由作者提供。

和其他机器学习问题一样,不会有单一的最佳指标来评估回归模型的性能。你选择的指标将取决于训练模型的数据,以及模型的使用方式。考虑到偏差的风险、错误的大小、以及在实践中使用模型时可能产生的影响,在大多数情况下,我们通常需要用几个不同指标来评估整体性能,并且,通常与基准进行比较是最有用的。

在本文中,我简单介绍了三个最常用的回归评估指标。当然还有更多指标可以选择,sckit learn 就介绍了一个很好的列表,其中列出了可以在此处使用的其他指标: