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9.4.2 步骤2：确定价格范围 竞争性价格点的估算有多种方法。 ·专家咨询：询问内部和外部资源，得到合理价格的建议。工程师、经营管理人员和其他技术人员可以就特定价格范围内制造某种产品的技术可行性提供见解。已经建立的销售渠道往往是丰富的信息来源，可以通过它们了解提议中的新产品相对于竞争产品能够为客户提供何种价值。 ·消费者调查：消费者调查的许多标准技... -
1.5 NumPy
1.5 NumPy 1.5.1 导入 NumPy 1.5.2 生成 NumPy 数组 1.5.3 NumPy 的算术运算 1.5.4 NumPy 的 N 维数组 1.5.5 广播 1.5.6 访问元素 1.5 NumPy 在深度学习的实现中，经常出现数组和矩阵的计算。NumPy 的数组类（numpy.array ）中提供了很多便捷的方法，在... -
7.5.2 广度优先遍历
7.5.2 广度优先遍历 7.5.2 广度优先遍历 广度优先遍历（Breadth_First_Search），又称为广度优先搜索，简称BFS。还是以找钥匙的例子为例。小孩子不太可能把钥匙丢到大衣柜顶上或厨房的油烟机里去，深度优先遍历意味着要彻底查找完一个房间才查找下一个房间，这未必是最佳方案。所以不妨先把家里的所有房间简单看一遍，看看钥匙是不是就放在很... -
9.4.2 步骤2：确定价格范围
9.4.2 步骤2：确定价格范围 竞争性价格点的估算有多种方法。 ·专家咨询：询问内部和外部资源，得到合理价格的建议。工程师、经营管理人员和其他技术人员可以就特定价格范围内制造某种产品的技术可行性提供见解。已经建立的销售渠道往往是丰富的信息来源，可以通过它们了解提议中的新产品相对于竞争产品能够为客户提供何种价值。 ·消费者调查：消费者调查的许多标准技... -
第 6 章 与学习相关的技巧
第 6 章 与学习相关的技巧 第 6 章 与学习相关的技巧 本章将介绍神经网络的学习中的一些重要观点，主题涉及寻找最优权重参数的最优化方法、权重参数的初始值、超参数的设定方法等。此外，为了应对过拟合，本章还将介绍权值衰减、Dropout 等正则化方法，并进行实现。最后将对近年来众多研究中使用的 Batch Normalization 方法进行简单的介绍... -
7.8 小结
7.8 小结 7.8 小结 本章介绍了 CNN。构成 CNN 的基本模块的卷积层和池化层虽然有些复杂，但是一旦理解了，之后就只是如何使用它们的问题了。本章为了使读者在实现层面上理解卷积层和池化层，花了不少时间进行介绍。在图像处理领域，几乎毫无例外地都会使用 CNN。请扎实地理解本章的内容，然后进入最后一章的学习。 本章所学的内容 CNN在此前... -
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20.3 股票期权 在1987年前，市场上没有明显的波动率微笑现象。自1987年以来，交易员在股票期权（包括股指期权）定价中所采用波动率微笑的一般形式如图20-3所示，这种形式的波动率微笑也被称为波动率倾斜（volatility skew）。这时，波动率是执行价格的递减函数。低执行价格期权（也就是深度虚值看跌期权与深度实值看涨期权）所对应的隐含波动率要远... -
7.3 图的抽象数据类型
7.3 图的抽象数据类型 7.3 图的抽象数据类型 图作为一种数据结构，它的抽象数据类型带有自己特点，正因为它的复杂，运用广泛，使得不同的应用需要不同的运算集合，构成不同的抽象数据操作。我们这里就来看看图的基本操作。 ADT 图( Graph ) Data 顶点的有穷非空集合和边的集合。 Operation Create...