1，外测度，是用开区间覆盖点集，所以，所有点集都有外测度；同时，外测度要求，开区间去下限，而这个下限是不一定确定的，能确定的就是可测，而不确定的就是不可测。 2，当T交E和T交E补被视作两个集合，而T被视为一个集合，由于外测度是从外面覆盖，只能有正误差，所以下面的方程取大于等于号， 当T被视为是Ii集
在optimal transport 中经常会将几何空间的概率表示成discrete measures , 这种形式的概率可以这么理解。 实数集下，测度本身就是一个函数，其能将实数集的子集 E 映射到非负实数 m(E) ，并称这个数为集合 E 的测度，通常定义为集合的长度。而离散测度同样是一个函数
“ 想要深入了解机器学习和深度学习背后的数学支撑？想要避免成为调包侠？想要做更前沿更基础的研究？不仅是 Import xxx as xx，这里是“机器学习中的数学”第一篇，带你从宏观上认知AI背后的数学 ” 00 导言 从大学到现在，课堂上学的和自学的数学其实不算少了，可是在研究的过程中总是发
文章目录 一、信息技术与信息革命 1.人类社会发展三大要素 2.信息技术(IT)的概念 3.现代信息技术内容 4.现代信息技术的特点 5.信息革命的含义及特征 二、信息资源管理基础 1.信息革命与信息化 a.信息化定义 b.对于信息化的理解 c.国家信息化 ①国家信息化体系的6大要素 ②
凡是搞计量经济的，都关注这个号了 稿件：econometrics666@126.com 所有计量经济圈方法论丛的code程序, 宏微观数据库和各种软件都放在社群里.欢迎到计量经济圈社群交流访问. 关于交互项、中介效应或机制分析，各位学者可以参看如下文章：1.计量回归中的交互项到底什么鬼? 捎一本书给你，2.计
运用python测度投资组合的风险价值 一、数据来源——Tushare Tushare大数据开放社区免费提供各类金融数据。数据丰富：拥有丰富的数据内容，如股票、基金、期货、数字货币等行情数据，公司财务、基金经理等基本面数据；获取简单：SDK开发包支持语言，同时提供HTTP Restful接口，最大程度方
数据分布的特征 １、集中趋势：各数据向中心值靠拢或聚集的程度；【平均数、中位数、四分位数、众数】 2、离散程度：各数据远离其中心值的趋势；【极差、四分位差、方差、标准差、离散系数】 ３、分布形状：数据分布偏斜程度和峰度【偏态系数、峰态系数】 Excel表示： 平均数：AVERAGE()
文章目录 第四章 套利和资产定价4.1 给定任意市场结构4.1.1 什么样的市场结构4.1.2 冗余证券4.1.3 复制组合思想4.1.4 AD证券的复制 4.2 套利**4.3 资产定价基本原理**4.3.1 证明（王江）：4.3.2 证明（徐高） 4.4 风险中性定价4.4.1 p测度下的资产定价公式4.4.2 Q测度下的资产定价公
在上一篇文章中由业务分析方法引入维度建模，同时介绍了维度建模的基本组成——事实表和维度表，维度建模下的数据组织形式：星型模型。本篇介绍维度建模的另一个数据展现形式——数据立方体(data cube)，以及数据立方体的操作方式。 01 定义与基本元素 在计算系统中，数据立方体(OLAP cub
样本点 一个随机事件出现的可能的结果叫做样本点。 类比平面几何，线、面、体也是由点组成的集合，研究的是点线面关系及性质，同样样本点也是组成事件（集合）的材料，是集合的基本元素，把这些样本点用各种形状组合起来形成集合，站在集合论的基础上讨论研究。 代数 设是样本空间，是由的一些子
1.4 几何概率 我们在古典概型中，利用 “等可能性” 的概念可以计算简单的一类问题的概率。一些“有无限多结果，但又有某种可能性”的情况，可以通过几何方法来求解。 在这类问题中，试验的可能结果是某个区域 Ω\OmegaΩ 中的一个点。此时，可能的结果是无限的。因此，等可能性是通过
开映射定理和闭图像定理及其应用 - dhchen的文章 - 知乎 https://zhuanlan.zhihu.com/p/28093420 泛函分析随记（一）Hahn-Banach定理 - 陆艺的文章 - 知乎 https://zhuanlan.zhihu.com/p/53079862 hahn banach延拓定理里的一小步？ - 知乎 https://www.zhihu.com/question/2639422
现在市面上流行的测度论书有不少，适合学习的有以下几本： 1.首推Halmos的 Measure Theory。这本书内容写的极丰富，特别是其纯分析的处理方法引人入胜，一些测度论常用的技巧和测度论中经典的例子也在书中得到了充分的体现。除几何测度论外，该书对基本的测度论知识介绍得很全面。该书习
