前言 在深度學習中，經常會使用EMA(exponential moving average)方法對模型的參數做平滑或者平均，以求提高測試指標，增加模型魯棒性。 參考 1. 【優化技巧】指數移動平均（EMA）的原理及PyTorch實現； 2. 理解滑動平均(exponential ...

一：指數移動平均線的計算 EMA 通過加權乘數賦予最新價格更多權重。 這個乘數應用於最后一個價格，因此它比其他數據點占移動平均線更大的部分。EMA 是通過采用最近的價格（我們將其稱為“時間 t 的價格”) 減去前一個時間段 （EMA_{t-1}）。 此差異由您將 EMA 設置為 (N) 並加回 ...

指數加權移動平均 以下內容來自 https://zhuanlan.zhihu.com/p/32335746，純用作記錄 指數加權移動平均(Exponentially Weighted Moving Average)，他是一種常用的序列處理方式。在\(t\)時刻，移動平均值公式 ...

加權移動平均法：是對觀察值分別給予不同的權數，按不同權數求得移動平均值，並以最后的移動平均值為基礎，確定預測值的方法。 采用加權移動平均法，是因為觀察期的近期觀察值對預測值有較大影響，它更能反映近期變化的趨勢。 指數移動加權平均法：是指各數值的加權系數隨時間呈指數式遞減，越靠近當前時刻的數值 ...

感謝：https://blog.csdn.net/tz_zs/article/details/78341306 一、移動平均法（Moving average , MA） 移動平均法又稱滑動平均法、滑動平均模型。 用處：一組最近的實際數據值->[預測]->未來一期或幾期內公司產品 ...

1. 概述 加權移動平均法，是對觀察值分別給予不同的權數，按不同的權數求得移動平均值。並以最后的移動平均值為基礎，確定預測值的方法。采用加權移動平均法，是因為觀察期的近期觀察值對預測有較大影響，它更能反映近期變化的趨勢。 指數加權移動平均法（Exponentially Weighted ...

指數平滑法 原數數據如下： 點擊數據——數據分析 選擇指數平滑 最一次平滑 由於我們選擇的區域是B1：B22，第一個單元格“鋼產量”，被當做標志，所以我們應該勾選標志。當我們勾選了標志后，列中的第一個 ...

** 本文內容來自於吳恩達深度學習公開課 1、概述 　　加權移動平均法，是對觀察值分別給予不同的權數，按不同權數求得移動平均值，並以最后的移動平均值為基礎，確定預測值的方法。采用加權移動平均法，是因為觀察期的近期觀察值對預測值有較大影響，它更能反映近期變化的趨勢。 　　指數移動加權平均法 ...