风险加权资产(risk-weightedassets,简称RWA)是指对银行的资产加以分类,根据不同类别资产的风险性质确定不同的风险系数,以这种风险系数为权重求得的资产. 分为权重法和内评法. 内评法比权重法统计粒度更细,内评法中又分为初级法和高级法,高级法又比初级法粒度更细. RWA在初级法中的计算公式如下: RWA = K×12.5×EAD,其中K为资本要求:K*12.5称为风险权重,EAD为违约风险暴露:违约暴露(EAD)=授信余额+未提用额×信用转换系数 RWA是风险加权资产,是银行为了

反距离权重 (IDW) 插值显式假设:彼此距离较近的事物要比彼此距离较远的事物更相似.当为任何未测量的位置预测值时,反距离权重法会采用预测位置周围的测量值.与距离预测位置较远的测量值相比,距离预测位置最近的测量值对预测值的影响更大.反距离权重法假定每个测量点都有一种局部影响,而这种影响会随着距离的增大而减小.由于这种方法为距离预测位置最近的点分配的权重较大,而权重却作为距离的函数而减小,因此称之为反距离权重法.

前一篇已经翻译过termvectors的使用方法了,这对于学习如何使用tf-idf来说是很有帮助的了. 更多内容参考我整理的ELK教程 什么是TF-IDF? 今天早晨起来,看<ES IN ACTION>的时候,遇到了这个术语,看英文实在不明白,于是百度了一下.看到了阮一峰的一篇关于它的文章,讲解的十分简单明了,不得不佩服大家的作品,就是不一样. 其实TF-IDF是一种全文检索很常见的算法,即按照关键词以及权重来判断用户想要的是哪一个相关的文档. 比如说,我的名字叫xingoo这句话,想要针对它

特征处理是特征工程的核心部分,特征工程是数据分析中最耗时间和精力的一部分工作,它不像算法和模型那样式确定的步骤,更多的是工程上的经验和权衡,因此没有统一的方法,但是sklearn提供了较为完整的特征处理方法,包括数据预处理,特征选择,降维等.首次接触到sklearn,通常会被其丰富且方便的算法模型库吸引,但是这里介绍的特征处理库也非常强大! 经过前人的总结,特征工程已经形成了接近标准化的流程,如下图所示(此图来自此网友,若侵权,联系我,必删除) 1 特征来源——导入数据 在做数据分析的时候,特征

原文:https://www.cnblogs.com/ws0751/p/8361330.html https://www.cnblogs.com/ws0751/p/8313017.html---matplotlib常用操作2 https://www.cnblogs.com/ws0751/p/8312980.html---matplotlib 常用操作 https://blog.csdn.net/u014453898/article/details/73395522----python3 的 ma

plt.imshow(face_image.mean(axis=2),cmap='gray') 图片灰度处理¶   size = (m,n,3) 图片的一般形式就是这样的 rgb 0-255 jpg图片 166,255,89 0.0-1.0 png图片 0.1,0.2,0.6 灰度处理以后 rgb---->gray 166,255,89 ---> 190 0.1,0.2,0.6 -- > 0.4 size = (m,n) import scipy.misc as misc import

        Dubbo提供了哪些负载均衡机制?如何实现的?          LoadBalance接口:可以看出,通过SPI机制默认为RandomLoadBalance,生成的适配器类执行select()方法. 1 /** 2 * LoadBalance. (SPI, Singleton, ThreadSafe) 3 * <p> 4 * <a href="http://en.wikipedia.org/wiki/Load_balancing_(computing)&quo

公号:码农充电站pro 主页:https://codeshellme.github.io 在机器学习算法中,有一种算法叫做集成算法,AdaBoost 算法是集成算法的一种.我们先来看下什么是集成算法. 1,集成算法 通常,一个 Boss 在做一项决定之前,会听取多个 Leader 的意见.集成算法就是这个意思,它的基本含义就是集众算法之所长. 前面已经介绍过许多算法,每种算法都有优缺点.那么是否可以将这些算法组合起来,共同做一项决定呢?答案是肯定的.这就诞生了集成算法(Ensemble Meth

很久没有写文章了,主要是最近一段时间没有以前那么多空暇空间,内存和CPU占用率一致都很高,应前几日群里网友的要求,今天发个表面模糊的小程序来找回之前写博客的热情吧. 国内我认为,破解表面模糊的原理的最早作者是我一直很崇拜的一位女士,她不会编程,英文也不怎么好,仅凭计算器和Excel两个工具破解了PS了很多  算法,真是个巾帼英雄. 详见地址:http://www.missyuan.com/thread-428384-1-1.htm 网上的有关该算法的matlab实现参考:http://www.c

1. 3D分析 1.1. 3D Features toolset 工具 工具 描述 3D Features toolset (3D 要素工具集) Add Z Information 添加 Z 信息 添加关于具有 Z 值的要素类中的要素的高程属性的信息. Buffer 3D 3D 缓冲 围绕点或线创建三维缓冲区以生成球形或圆柱形的多面体要素. Difference 3D 3D 差异 消除目标要素类中部分与减法要素类中闭合的多面体要素体积重叠的多面体要素. Enclose Multipatch 封闭

Deep Learning 近年来在各个领域都取得了 state-of-the-art 的效果,对于原始未加工且单独不可解释的特征尤为有效,传统的方法依赖手工选取特征,而 Neural Network 可以进行学习,通过层次结构学习到更利于任务的特征.得益于近年来互联网充足的数据,计算机硬件的发展以及大规模并行化的普及.本文主要简单回顾一下 MLP ,也即为Full-connection Neural Network ,网络结构如下,分为输入,隐层与输出层,除了输入层外,其余的每层激活函数均采用

引导图是一种自适应权重滤波器,能够在平滑图像的同时起到保持边界的作用,具体公式推导请查阅原文献<Guided Image Filtering>.这里只说一下自适应权重原理.C++实现灰度图像以及彩色图像的引导图滤波.验证结果. 自适应权重原理 引导图滤波作为一种线性滤波器,可以简单定义为如下形式: 其中I是引导图像(guided Image),P是输入的待滤波图像,Q是滤波后的输出图像,W是根据引导图I确定的权重值.权重值W可以用下式表示(原文献有详细推导):        μk是窗口内像素点

1. 从细菌的趋化性谈起 0x1:物质化学浓度梯度 类似于概率分布中概率密度的概念.在溶液中存在不同的浓度区域. 如放一颗糖在水盆里,糖慢慢溶于水,糖附近的水含糖量比远离糖的水含糖量要高,也就是糖附近的水糖的浓度高,离糖越远的水糖的浓度越低. 这种浓度的渐减(反方向就是渐增)叫做浓度梯度.可以用单位距离内浓度的变化值来表示.同样,温度.电场强度.磁场强度.重力场.都有梯度的. 化学溶液的浓度梯度的概念和概率分布的梯度类似,都代表了值下降的方向. 0x2:趋化性细菌的运动方式 细菌趋化性是指有运动

1. 社团划分 0x1:社区是什么 在社交网络中,用户相当于每一个点,用户之间通过互相的关注关系构成了整个网络的结构. 在这样的网络中,有的用户之间的连接较为紧密,有的用户之间的连接关系较为稀疏.其中连接较为紧密的部分可以被看成一个社区,其内部的节点之间有较为紧密的连接,而在两个社区间则相对连接较为稀疏. 整个整体的结构被称为社团结构.如下图,红色的黑色的点集呈现出社区的结构, 用红色的点和黑色的点对其进行标注,整个网络被划分成了两个部分,其中,这两个部分的内部连接较为紧密,而这两个社区之间的连

2D-slam 激光slam: 开源代码的比较HectorSLAM Gmapping KartoSLAM CoreSLAM LagoSLAM 作者:kint_zhao 原文:https://blog.csdn.net/zyh821351004/article/details/47381135 最近找到一篇论文比较了一下 目前ros下2D激光slam的开源代码效果比较: 详细参见论文:   An evaluation of 2D SLAM techniques available in robot

一.用户与用户组管理.权限 1.用户文件/etc/passwd 2.用户密码/etc/shadow 3.组文件/etc/group 4.查看用户和组信息命令id 5.添加用户 useradd [-u UID] [-g GID] [-d HOME] [-M] [-s] 用户名  (在ubuntu版本里,默认不创建家目录) -m 强制创建用户家目录 -u 自定义UID -g 自定义GID,前提是这个GID已经存在  -M 不要创建用户家目录(系统帐号默认值) -s 自定义shell,若没有默认为/b

1.生成插值图 插值工具: 方案1:Spatial Analyst 工具-->插值分析-->反距离权重法 (IDW) + Spatial Analyst 工具-->提取分析-->按掩膜提取(Extract by Mask) 方案2:Spatial Analyst 工具-->插值分析-->反距离权重法 (IDW)+在工具的环境设置中设置掩膜.如下图所示: 2.进行arcMap制图 (1)切换到布局视图. (2)点击布局工具栏上的更改布局按钮,弹出选择模板窗口,进行A1-A

(2017-04-10 银河统计) KNN算法即K Nearest Neighbor算法.这个算法是机器学习里面一个比较经典的.相对比较容易理解的算法.其中的K表示最接近自己的K个数据样本.KNN算法是用来做归类的,也就是说,一个样本空间里的样本已经分成很几个类型,然后,给定一个待分类的数据,通过计算接近自己最近的K个样本来判断这个待分类数据属于哪个分类.你可以简单的理解为由那离自己最近的K个点来投票决定待分类数据归为哪一类. 一个比较经典的KNN图如下: 从上图中我们可以看到,图中的有两个类型

克里金法是通过一组具有 z 值的分散点生成估计表面的高级地统计过程.与插值工具集中的其他插值方法不同,选择用于生成输出表面的最佳估算方法之前,有效使用克里金法工具涉及 z 值表示的现象的空间行为的交互研究. 什么是克里金法? IDW(反距离加权法)和样条函数法插 值工具被称为确定性插值方法,因为这些方法直接基于周围的测量值或确定生成表面的平滑度的指定数学公式.第二类插值方法由地统计方法(如克里金法)组成, 该方法基于包含自相关(即,测量点之间的统计关系)的统计模型.因此,地统计方法不仅具有产生预

同学们大家好,欢迎收看由老王测量上班记出品的cass9.1视频课程 我是本节课主讲老师九天. 我们讲课的教程附件也是共享的,请注意索取测量空间中. [点击索取cass教程]5元立得 (给客服说暗号:“老王测量上班记”) 即可5元获得教程全系列,不带软件安装 这节课我们学习方格网土方计算. 课程教案 土方量计算在土方工程中有着重要意义和作用,是工程设计的一个重要组成部分.土方量是竖向规划或调整的一个重要依据,也直接关系到工程造价,所以在计算土方时一定要实事求是.精益求精.符合实际.土方计算是土方测