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RSS订阅原创 博弈论——霍特林博弈(Hotelling Game)
产品的差异性可以存在很多，比如包装、品牌、质量等等，这篇文章我们考虑一种特殊的差异——空间差异(Spatial differences)，这便是霍特林模型(Hotelling model)
2023-11-06 19:29:02
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原创 博弈论——伯特兰德悖论(Bertrand Paradox)
总结一下伯特兰德悖论中伯特兰德模型的内容：（1）伯特兰德模型是一个价格竞争模型；（2）根据伯特兰德模型，谁的价格低谁就将赢得整个市场，而谁的价格高谁就将失去整个市场，因此寡头之间会相互削价，直至价格等于各自边际成本为止；（3）根据伯特兰德均衡可以得到两个结论：a.寡头市场的均衡价格为：P=MC；b.寡头的长期经济利润为0。伯特兰德模型假设价格为策略性变量虽然更为现实，但是它所推导出的结果却过于极端，与现实不符，这就是我们为什么将其称之为伯特兰德悖论的原因。
2023-10-29 17:33:57
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原创 博弈论——议价博弈(Bargaining)
议价(bargaining) 是市场经济中最常见的事情,也是博弈论最早研究的问题。这里介绍一种议价的动态博弈模型。同样地，对于动态博弈模型，我们还是用常见的逆推归纳法去寻找该博弈的子博弈完美纳什均衡。
2023-10-06 14:09:39
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原创 博弈论中静态博弈经典场景案例
田忌赛马是中国家喻户晓的故事，故事讲述的是齐国大将田忌的谋士孙膑如何运用计谋帮助田忌在与齐威王赛马时以弱胜强的故事，这个故事其实本质也是一个博弈的过程。齐威王要和田忌赛马，赛马规则如下：故事中说齐威王经常要田忌与他赛马,赛马规则如下:每次双方各出3匹马,一对一比3场,每一场输方输一千斤铜给赢方。齐威王和田忌的3匹马按实力都可以分上、中、下三等，但齐威王的上、中、下3匹马分别比田忌的上、中、下3匹马略胜一筹,因为总是同等次的马进行比赛，因此田忌每次都连输3场。
2023-09-30 15:05:14
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原创 博弈论——伯特兰德寡头模型(Bertrand Model)
更一般的伯特兰德模型可以有n个寡头,产品也可以是无差别的。产品无差别时,可以考虑消费者对价格的敏感性问题。因为如果所有消费者对价格都非常敏感,则生产无差别产品的厂商中价格高的一方完全卖不出去,价格差别不可能存在。多寡头伯特兰德模型的分析是两寡头模型的简单推广,只需求出每个厂商对其他各个厂商价格的反应函数,解出它们的交点即可。
2023-09-28 14:15:57
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原创 博弈论——斯塔克尔伯格模型(Stackelberg model)
斯塔克尔伯格模型(Stackelberg model)由德国经济学家斯塔克尔伯格提出的一种产量领导模型，该模型反映了企业间不对称的竞争。在古诺模型里，竞争厂商在市场上的地位是平等的，因而它们的行为是相似的，而且，它们的决策是同时的。当企业甲在作决策时，它并不知道企业乙的决策。但事实上，在有些市场，竞争厂商之间的地位并不是对称的，市场地位的不对称引起了决策次序的不对称，通常，小企业先观察到大企业的行为，再决定自己的对策。斯塔克尔伯格建立的模型就反映了这种不对称的竞争。
2023-09-26 19:54:22
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原创 博弈论——反应函数
得益是策略多元连续函数的博弈,都可以求每个博弈方的反应函数，解出各博弈方反应函数的交点就是纳什均衡。这种用反应函数求纳什均衡的方法,称为“反应函数法”。
2023-09-24 21:10:45
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原创 数据探索性分析(EDA)——不平衡样本处理
样本不平衡是指分类任务中不同类别的训练样例数目差别很大的情况。在实际的分类任务中，我们经常会遇到类别不平衡，例如广告点击率预测、情感分类、异常检测等。而机器学习算法通常假设不同类别的样本数量大致相似，因此在假设与实际不符合的情况下，样本不平衡会导致学习算法效果大打折扣。在这种情况下，我们通常会对样本进行处理。
2023-01-13 22:28:05
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原创 机器学习常见评价指标
在建模的时候，不论是一般机器学习还是深度学习，都要有评价指标进行模型效果的衡量，评价指标是对于一个模型效果的数值型量化。一般来说，评价指标分为分类问题和回归问题，本文分别介绍了两类问题的评价指标。...
2022-06-17 22:12:23
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原创 文本特征表示方法——词频-逆文档频率(TF-IDF)
文本特征表示方法——词频-逆文档频率(TF-IDF)0 引言\qquad词频-逆文档频率(TF-IDF)是Salton于1988年提出的一种权重计算方法，用于判断字词对于一个文档集合的重要性。在介绍TF-IDF之前，需要先对词频(TF)、逆文档频率(IDF)分别进行介绍。1 词频(Term Frequency, TF)\qquad词频(Term Frequency, TF)即词的频率，表示词条项在一个文档中出现的频率，计算公式如下:tft,d=ft,dndtf_{t,d} = \frac{f_{t
2022-05-04 17:38:32
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原创 【Python数据分析基础-6】数据结构之序列函数
【Python数据分析基础-6】数据结构之序列函数0. 引入上篇文章介绍了列表及其相关方法，这篇文章介绍一下列表以及其他序列的函数。1. 排序(sort、sotred)1.1 sort列表有个专门的排序方法：sort，该方法不需要新建对象！a = [4, 5, 3, 6, 8, 9, 1]a.sort()a[1, 3, 4, 5, 6, 8, 9]再来看看元素是字符串的列表排序：s = ['tu', 'dou', 'tong', 'xue']s.sort()s['dou',
2022-02-28 16:35:23
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原创 逻辑回归公式详细推导（LR推导）
逻辑回归公式详细推导（LR推导）0 逻辑回归介绍及准备知识逻辑回归本质上是线性回归，只是在特征映射到结果的过程中加入了σ\sigmaσ(z)函数，其中σ(z)=11+e−z\sigma(z)=\frac{1}{1+e^{-z}}σ(z)=1+e−z1.逻辑回归线性边界的形式如下：f(x)=θ0+θ1x1+...+θnxn=∑i=1nθixi=θTXf(x) = \theta_0 + \theta_1x_1 + ...+ \theta_nx_n= \sum_{i=1}^n{\theta_ix_i}=\
2022-02-25 22:48:10
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原创 【Python数据分析基础-5】数据结构之列表
【Python数据分析基础-5】数据结构之列表0. 引入上篇文章介绍了元组，提到了元组的内容和长度无法改变，这篇文章说说列表。列表与元组十分相似，但是列表的长度以及内容都是可以修改的。1. 列表的创建及获得列表可以通过中括号[]或list函数进行定义，这样定义出来的列表便是空列表：a = list()b = []print(a, b)[][]同时，可以利用list函数将其他的数据结构转化为列表：t = (1, 2, '3', None)list(t)[1, 2, '3', No
2022-02-09 21:00:03
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原创 【初识MySQL-2】MySQL的数据类型
【初识MySQL-2】MySQL的数据类型0 引言数据类型是定义列中可以存储什么数据以及该数据实际怎样存储的基本规则。1 串数据类型最常用的数据类型是串数据类型。它们存储串，如名字、地址等，有两种基本的串类型，分别为定长串和变长串。定长串接受长度固定的字符串，其长度是在创建表时指定的。例如，身份证列允许11个字符。定长列不允许多于指定的字符数目，它们分配的存储空间与指定的一样多。变长串存储可变长度的文本。有些变长数据类型具有最大的定长，而有些则是完全变长的。有些同学就会好奇：既然
2022-01-07 17:29:04
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原创 【初识MySQL-1】 了解数据库和表
【初识MySQL-1】 了解数据库和表1. SQL基本语法规则结束SQL语句：多条SQL语句必须以分号（;）分隔。MySQL如同多数DBMS一样，不需要在单条SQL语句后加分号。但特定的DBMS可能必须在单条SQL语句后加上分号。当然，即使不一定需要，但加上分号肯定没有坏处。如果你使用的是mysql命令行，必须加上分号来结束SQL语句。SQL语句和大小写：SQL语句不区分大小写，许多SQL开发人员喜欢对所有SQL关键字使用大写，而对所有列和表名使用小写，这样做使代码更易于阅读和调试。空格：在处理SQ
2022-01-06 15:50:59
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原创 【Python数据分析基础-4】数据结构之元组
【Python数据分析基础-4】数据结构之元组0. 引入从这篇文章开始，我将介绍Python的常用的数据结构：元组、列表、字典和集合。这篇文章中，将会着重介绍元组。元组是一种固定长度、不可变的Python对象序列。1. 创建元组元组最简单的创建方法是用逗号分隔序列值，如下：tup = 1, 2, 3tup时间戳格式化的时间字符串time模块的time.struct_time类datetime模块的datetime类其中时间戳（imestamp） 又称为Unix时间
2022-01-05 15:35:12
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原创 【Python数据分析基础-3】Python的日期和时间及其处理的常用方法
【Python数据分析基础-3】Python的日期和时间及其处理的常用方法0. 引入上篇文章介绍了Python的标量类型，这篇文章，我将介绍一下Python的日期和时间及其处理的常用方法！1. Python时间类型简介Python中常用的时间表示方法有以下几种：时间戳格式化的时间字符串time模块的time.struct_time类datetime模块的datetime类其中时间戳（imestamp） 又称为Unix时间、POSIX时间。它表示从格林尼治时间1970年1
2022-01-02 21:01:11
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原创 【Python数据分析基础-2】Python标量类型
【Python数据分析基础-2】Python标量类型0. 引入\qquad既上篇文章介绍的二元操作符: 【Python数据分析基础-1】二元操作符（又全又清晰！）\qquad这篇文章，我将介绍一下Python的标量！1. Python标量类型表 Python标量类型表 类型 描述 None 空值，Python的"null"值(只存在一个实例) str
2021-09-19 23:20:44
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原创 【Python数据分析基础-1】二元操作符（又全又清晰！）
【Python数据分析基础-1】二元操作符0. 引入\qquad万物归根到底为二字“数据”，寻找、发现、掌握、利用历史规律就需要学会数据分析，故从今天开始，土豆会更新一些关于Python基础和数据处理方面的知识点以及代码，既是记录自己的学习过程，同样也希望能搞帮助到大家！1. 二元操作符表 二元操作符表 操作符 描述 a+b a加b a-b
2021-09-17 23:36:46
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原创 切身体验的优秀时间管理法——番茄时间工作法！
番茄时间工作法0. 引入\qquad信息爆炸，娱乐至上的时代，手机是每个人必不可少的工具，不知道你是否有统计过自己每天花在手机上的时间？你是否很久都没有放下手机，专注地干一件事？你是否被所谓的“碎片化学习”说服，对每个知识浅尝辄止？你是否是时间管理带师，能够比较充分地把握利用自己的时间呢？\qquad时至今日，“注意力管理”大行其道，你又是否发现了一款适合自己的方法呢？而今天，我想介绍一下我最近发现的宝藏时间管理工作法——番茄时间工作法。我已经实践这个工作法将近2周，效果确实不错！1. 番茄时间工作
2021-09-12 22:48:50
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原创 运筹学—最大流模型
上两篇文章，我介绍了最短路径中的两种算法：最短路径算法——清晰简单的弗洛伊德算法(Floyd)最短路径算法——简单明了的迪杰斯特拉算法(Dijkstra)这篇文章，我来简单介绍一下最大流模型！最大流模型\qquad很多的数学模型往往来源于生活问题，本文介绍其中一个问题借此引出最大流模型，让读者能够更好地了解模型的背景以及应用。\qquad现有一管道网络用于运输原油，将原油从油井运输到提炼厂，为了在网络中顺畅地输运原油，需要在中间合适的距离安装增压泵站，每一段管道有一个有限的最大原油流量（容量），
2021-08-30 21:39:18
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原创 最短路径算法——清晰简单的弗洛伊德算法(Floyd)
弗洛伊德算法(Floyd)\qquad上一篇文章介绍了迪杰斯特拉算法(Dijkstra)。具体请看：最短路径算法——简单明了的迪杰斯特拉算法(Dijkstra)Dijkstra适用于非负权图，并且一次只能从网络中找源点到任何一个节点的最短路径，而Floyd算法的应用更加广泛，可以求网络中任意两点之间的最短路径，而且弗洛伊德算法适用于负权图，这篇文章就用图和表的形式来介绍一下弗洛伊德算法！1 思想（原理）\qquadFloyd算法可以给出网络中任意两个节点之间的最短路径，因此它是比Dijkstra更
2021-08-29 22:18:47
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原创 最短路径算法——简单明了的迪杰斯特拉算法(Dijkstra)
最短路径算法——迪杰斯特拉算法(Dijkstra)\qquad最短路径问题是在一个网络中求一条从出发点到目的点的最短路径。\qquad这里会介绍求解有圈网络和无圈网络的2个算法：迪杰斯特拉算法(Dijkstra)、弗洛伊德算法(Floyd)。Dijkstra算法可以求网络中从源点到任何一个节点的最短路径，而Floyd算法的应用更加广泛，可以求网络中任意两点之间的最短路径。1迪杰斯特拉算法(Dijkstra)1.1 各种定义\qquad sis_isi表示从源点到节点iii的最短距离，dijd_{
2021-08-27 22:54:02
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原创 最小生成树(最小支撑树)算法
\qquad在上篇文章中，我介绍了网络模型中的一些相关概念，在这篇文章，我将介绍网络模型中的最小生成树算法，又叫最小支撑树算法。最小生成树(最小支撑树)算法0 原理 最小生成树算法的作用是连接一个网络的所有节点，使树上边的总长度达到最小。两个例子：需要在几个城镇之间修路，使得任意两个城镇都有路相连，中间可以穿过一个或者多个其他城镇，这时需要一个修路方案使修路的里程最小。某海湾上需要设计一个海面上的天
2021-08-25 22:23:37
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原创 运筹之网络模型的引入——网络模型相关概念
网络模型相关概念0 引言\qquad因为跨考824，因此最近在疯狂啃运筹学的书，在这篇博客中，我会介绍从几本书中学习到的网络模型的相关知识点，并做一个小结，帮助自己和读者更好地学习网络模型。1 网络模型的定义和概念1.1 网络模型的定义\qquad一个网络是由节点(node) 集合以及连接节点的弧[arc，或边(branch)]集合组成。用符号（N, A）表示，其中N表示节点的集合，A表示弧的集合。图1.(N,A)网络例子1.2 网络模型相关概念先来了解一下无向图和有向图：\qqua
2021-08-23 22:46:42
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原创 ＃关于团队管理
关于团队管理 一个人可以走得很快，但一群人可以走得很远。无论在什么情况，不论是学习还是比赛，很多时候或许大家都愿意以团队的形式出现。但是团队也有弊端，团队可能会涉及到付出与得到的问题，团队也需要去磨合，这会花很长的一段时间，这期间会有争吵甚至是离开，这是很正常的事情。 几天前，和一位优秀的学弟一起吃饭，他对我和我三年的parter倾诉，他想找一个能一起学习一起进步一起比赛的
2021-05-31 19:32:24
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原创 信息检索——简单易懂的倒排索引（原理+例子）
倒排索引0 引言 今天介绍一下倒排索引，倒排索引又叫反向索引(inverted index)，既然有反向索引那就有正向索引(forward index)了。一些相关概念可以看前文信息检索(Information Retrieval)相关概念1 正向索引和反向索引先介绍一下正向索引: 当用户发起查询时（假设查询为一个关键词），搜索引擎会扫描索引库中的所有文档，找出所有包含关键词的文档，这样依次从文档中去查找是否含有关键词的方法叫做正向索引。互联网上存在的
2021-03-14 11:07:00
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原创 信息检索(Information Retrieval)相关概念
信息检索(Information Retrieval)相关概念0 引言 好久没更新了，期末那段时间在突击期末考试，然后寒假又懒惰了一些，疏于学习。这篇算是新年开篇了，在这里笔者先来个迟到的新年祝福，祝大家2021一帆风顺、学业有成、事业有成！ 开篇就不整技术性太强的文章了，寒假开始接触一些自然语言处理(NLP)的技术
2021-03-04 16:20:57
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快速排序的归位过程.wmv
2020-09-17
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