【文件属性】：
文件名称：欧拉公式求圆周率的matlab代码-Python-Numerics:Python中的数值机器
文件大小：106KB
文件格式：ZIP
更新时间：2021-05-23 13:08:44
系统开源
欧拉公式求长期率的matlab代码一组数字python食谱
Damerau-Lenenshtein距离DL距离的一种实现，用于测量两个字符串之间的“距离”（由删除，替换，换位和插入的数量定义）。
我用它来检测脏话及其拼写错误。
###离散期权定价包含使用离散定价理论计算金融衍生工具的函数和类。
主要是递归。
离散SDE稳健的类/方法，使用离散化方案模拟随机微分方程。
包括Euler，Milstein和Second-order方案。
要实现到PyProcess中。
###
Estimators一些有用的回归估计量和其他估计量。
###机器学习Scikit学习一些scikit-learn-friendly机器学习课程。
###
Monte
Carlo一组工具，可以从各种分布中进行抽样并评估积分。
包括双变量copula采样，马尔可夫链蒙特卡洛和数值积分（带有方差减少支持）。
###
Multinomial
Markov
And
Encoding从编码数据创建一个多项式马尔可夫链（以及一些很棒的采样和条件采样算法）。
请参阅我的使用和创建它。
###
Numerical
Derivative
【文件预览】：
Python-Numerics-master
----.gitignore(472B)
----NumericalDerivatives()
--------diff.py(2KB)
--------diff.pyc(3KB)
----README.md(2KB)
----utils()
--------qq_plot.py(466B)
--------jarquebera_test.py(869B)
--------cov2corr.py(258B)
--------kaggleDataSet.py(802B)
--------sample.py(522B)
--------primes.py(385B)
--------linked_list.py(477B)
--------memorize.py(429B)
--------contour_irregular_data.py(1KB)
--------dataframe_pairwise_feature_gen.py(659B)
--------mean_average_precision.py(1KB)
--------power_set.py(555B)
--------lyungbox_test.py(1KB)
----TimeSeries()
--------MASE.py(882B)
--------risk_measures.py(2KB)
--------utils.py(879B)
----Estimators()
--------theil_sen.py(2KB)
----DiscreteOptionPricing()
--------price_bounds.py(2KB)
--------shout_option.py(5KB)
----KalmanFilter()
--------simple_kalman.py(2KB)
----MultinomialMarkovAndEncoding()
--------multinomialMM.py(5KB)
--------encoding.py(8KB)
----DamerauLevenshteinDistance()
--------example.py(920B)
--------dameraulevenshtein.py(2KB)
--------badwords.txt(3KB)
----MachineLearningScikitLearn()
--------outlier.py(3KB)
--------maxCorrelationTransformer.py(5KB)
--------weighted_least_squares.py(673B)
--------BayesianBandit.py(2KB)
--------supervised_pca.py(9KB)
--------pretty_pca.py(2KB)
--------ensembleSelector.py(7KB)
--------blender.py(5KB)
----pyMC()
--------LinearRegressionWithLoss.py(2KB)
--------TableGame.py(657B)
--------mixtureNormals.py(644B)
--------SmallSample.py(377B)
--------blowflies.py(874B)
----DiscreteSDE()
--------discreteSDE.py(7KB)
----MonteCarlo()
--------sample_normal_given_projection.py(1KB)
--------Copulas()
--------grammschmidt.py(781B)
--------MCMC()
--------Integration()
--------sampling_methods.py(4KB)
--------sample_psd.py(4KB)