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4.4 梯度
4.4 梯度 4.4.1 梯度法 4.4.2 神经网络的梯度 4.4 梯度 在刚才的例子中，我们按变量分别计算了 和 的偏导数。现在，我们希望一起计算 和 的偏导数。比如，我们来考虑求 时 的偏导数 。另外，像 这样的由全部变量的偏导数汇总而成的向量称为梯度 （gradient）。梯度可以像下面这样来实现。 def numeric... -
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17.3 包的设计 设计包的一个重要原则是不要设计。在Zen of Python中这样提到： “平坦好过嵌套。” 在Python标准库中也可以看到这一点。库的结构相对平坦，只有少数嵌套的模块。深度嵌套的包可能被过度使用了。我们要对过分嵌套保持怀疑。 一个包由一个目录和一个init .py文件组成。目录名称必须为适当的Python名称，OS的名称中包... -
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20.2 外汇期权 交易员所采用的外汇期权波动率微笑一般具有图20-1所示的形状。平值期权的隐含波动率相对较低，但隐含波动率随着期权实值程度或虚值程度的增大而逐渐升高。 在本章末附录里我们将说明，通过在某一时间到期的期权波动率微笑，我们可以确定在同一时间资产价格的风险中性概率分布。我们将这一概率分布称为隐含概率分布（implied distributi... -
第 1 章 Python 入门
第 1 章 Python 入门 第 1 章 Python 入门 Python 这一编程语言已经问世 20 多年了，在这期间，Python 不仅完成了自身的进化，还获得了大量的用户。现在，Python 作为最具人气的编程语言，受到了许多人的喜爱。 接下来我们将使用 Python 实现深度学习系统。不过在这之前，本章将简单地介绍一下 Python，看一下... -
用户在哪就到哪做服务
用户在哪就到哪做服务 用户在哪就到哪做服务 如何第一时间解决用户的问题？ 用户在哪就到哪做服务，随时在用户周边，甚至不是用户上门，而是主动找用户。 许多企业给用户的售后服务渠道就只有一个400电话，但是如果用户当时不方便拨打电话怎么办？又或者当时已经是半夜，用户拨打电话的时候电话里传出提示声音说：“我们的工作时间是周一到周五早9点到晚6点……”... -
1.1.2 金融领域的特殊性
1.1.2 金融领域的特殊性 1.1.2 金融领域的特殊性 本书阐释的财报分析和公司估值，不适用于保险公司和银行。 这种原因在于金融机构差异巨大的资本结构和商业模式。鉴于多数银行巨大的资产规模（例如及至2012年年底，摩根银行公布的资产总额为2.3万亿美元），企图做一个有深度的财报分析，结果肯定是自讨没趣，简单的原因就是这些机构财报所示的巨额规模。 ... -
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10.4 股票期权的细节 在本章的以下内容里我们将着重讨论股票期权。前面讲过，美国交易所内的股票期权为可以购买或出售100只股票的美式期权。关于合约的细节，例如，到期日、执行价格、股息处理方式、投资者的头寸限额等均由交易所来确定。 10.4.1 到期日 用于描述股票期权的一个术语是到期日所在的月份。因此1月份IBM看涨期权的到期日为1月份的某一天。精... -
13.1 为何要用AWT？
13.1 为何要用AWT？ 13.1 为何要用AWT？ 对于本章要学习的“老式”AWT，它最严重的缺点就是它无论在面向对象设计方面，还是在GUI开发包设计方面，都有不尽如人意的表现。它使我们回到了程序设计的黑暗年代（换成其他话就是“拙劣的”、“可怕的”、“恶劣的”等等）。必须为执行每一个事件编写代码，包括在其他环境中利用“资源”即可轻松完成的一些任务。... -
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27.2 随机波动率模型 在布莱克-斯科尔斯-默顿模型里假设了波动率为常数。在实际中，如在第23章讨论的那样，波动率是随时间变化的。方差-Gamma模型的参数g反映了这种性质：低参数g代表信息到达的速度较慢，波动率也较低；高参数g代表信息到达的速度较快，波动率也较高。 与方差-Gamma模型不同的另一种选择是明确假定波动率变量所遵循的过程。我们首先假设...