我目前正在创建一个最小方差投资组合,并决定使用PortfolioAnalytics包的函数optimize.portfolio。不幸的是,在提取权重时,它们都是NA,即使我的返回值中没有任何NA值,这将是(从我的角度来看)导致结果权重为NA的唯一原因。我的数据集由多个资产(+5000)组成,每个资产有60个观察值(每月)。
library(PortfolioAnalytics)
library(ROI)
#index returns is an xts object consisting of 3800 stock Ids(columns) and 60 observat
是否有一种将IReturn<T> ... where T : class, IFeatureX存储在变量类型IReturn<IFeatureX>中的方法,或者您能解释为什么不能这样做?
假设我有一个容器构造函数:
public ContainerX(IReturn<IFeatureX> body) : this()
{
Body = body;
}
我想说的是,IFeatureX也扩展了class,我尝试将构造函数更改为私有,并使用:
public static ContainerX CreateInstance<T>(IReturn&
我一直在调查这件事,但有一件事我不太明白。简而言之,COvariance是当你需要基类,但使用派生类时,而CONTRAvariance是当你需要派生类,但使用基类时,对吧?
我一直在看这个视频:,其中给出了示例:
//COvariance with object
Mammal m = new Zebra();
//CONTRAvariance with object
Zebra z = new Zebra();
ContravariantMethod(z);
static void ContravariantMethod(Mammal m) { m.Display(); }
在Contr
public class Entity
{
public int Id {get;set;}
}
public class Foo : Entity
{
public string Name {get;set;}
}
//foos is an IEnumerable<Foo> with List<Foo> value
foos as IEnumerable<Entity> //works in .net 4.0, doesn't work in 3.5,
如何在3.5中获得类似的行为
我有一个简单的线性回归模型,我需要计算方差和协方差。如何用线性回归计算方差和协方差?
方差,在机器学习的上下文中,是由于模型对训练集中的小波动的敏感性而产生的一种错误。
from sklearn.linear_model import LinearRegression
import numpy as np
X = np.array([2,3,4,5])
y = np.array([4,3,2,9] )
#train-test split
x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x, y, test_size=0.33, ra
假设我有以下代码:
public class CBase: AbstractC,IRenderable
{
//code here
}
public class CBaseGroup
{
private List<IRenderable> CCollection;
public CBaseGroup(List<IRenderable> c)
{
CCollection=c;
}
}
public class CGroup:CBaseGroup
{
public CGroup(List<CBase> c):base(c)
//her
我正在尝试基于核心对象模型的接口为WCF创建一个数据模型,但我在一些关联方面遇到了问题
目前,我的核心数据模型中包含以下内容
public class A : IA {
public string name { /* ... */ }
public EntitySet<B> children { /* ... */ }
}
public class B : IB {
public string name { /* ... */ }
}
然而,当我定义IA接口时,我得到了编译器错误,说A没有实现IA的所有部分。这就是界面
public int
我试图在python中编写一个EM算法来对不同类型的图像进行聚类。我对EM算法的理解如下:
因此,我在python中编写了相同的代码。这是我的密码:
import numpy as np
import sys
from scipy import stats
# μ: mean vector ∈ R^(self.m x self.n)
# Σ: covariance matrix ∈ R^(self.m x self.n x self.n)
# π: probabilities of each component
class gmm:
def __init__(self,n
我已经将一组数据加载到python中,并且认为我已经拟合了高斯和洛伦兹形状,但是我需要它打印到每个参数声明和错误相关的值,而我不知道如何做到这一点。
我是一个编程新手,所以任何帮助都将不胜感激!
这是我的代码:
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import pylab as p
我想在VB.NET中为泛型类创建一个工厂,但我遇到了问题。
我有两个接口: IPersistentObject和IPManagerBase(T作为IPersistentObject)
逻辑是,对于每种类型的驻留对象,我都有一个相应的管理器类来处理查询逻辑。
现在我有了一个基类,如下所示:
public class PManagerBase(Of T as IPersistentObject) Implements IPManagerBase(of T)
因此,现在在现实世界中,我有一个持久化类型"PUser“和一个相应的管理器,声明如下:
public class PUserManag
在WolfStateController.Start()中,我试图将状态TrueState设置为从状态继承的WolfIdleState。
但是WolfStateController扩展了StateController。它仍然不被接受。看一下Start方法,我写了错误消息。这应该是可能的吗?要么我遗漏了一些关于多态性的东西,要么我的语法是错误的。
// STATECONTROLLER
public class StateController : MonoBehaviour
{
public State<StateController> CurrentSta
我想为"hede“方法定义"Hayt”类约束。
有没有一种定义约束的方法,比如
Hayt<?> or Hayt<extends Huyt>
这是测试代码
class Program
{
static void Main(string[] args)
{
Hayt<Huyt> asd1 = new Hayt<Huyt>();
Hayt<Huyt2> asd2 = new Hayt<Huyt2>();