exponential mean average

指数平均法（exponential mean average）是一种平滑技术，类似于加权平均。它从最近的数据点开始，以指数方式下降的规律赋予越远离的数据点更低的权重。与加权平均方法不同的是，指数平均法不需要为每个权重指定一个确定的值。这种方法在许多场景中都表现良好，但它无法适用于呈现趋势变化或季节性变化的数据。

相关问题

python如何计算moving average pandas

在Python中，可以使用pandas库来计算移动平均。具体来说，可以使用pandas的ewm函数来计算指数移动平均（Exponential Moving Average）。该函数可以应用于DataFrame的特定数据列，并指定特定的周期。

首先，需要导入pandas库并创建一个DataFrame，其中包含要计算移动平均的数据。例如，可以使用以下代码创建一个包含销售数据的DataFrame：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'period': \[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10\], 'sales': \[25, 20, 14, 16, 27, 20, 12, 15, 14, 19\]})

接下来，可以使用ewm函数来计算指定数据列的特定周期的指数移动平均。例如，可以使用以下代码计算4天的指数移动平均并将结果存储在一个新的列中：

df\['4dayEWM'\] = df\['sales'\].ewm(span=4, adjust=False).mean()

在这个例子中，我们将销售数据列（df\['sales'\]）的4天指数移动平均存储在一个名为'4dayEWM'的新列中。可以通过查看DataFrame来查看计算结果：

print(df)

输出结果将包含原始数据列和计算出的移动平均值：

   period  sales   4dayEWM
0       1     25  25.000000
1       2     20  23.000000
2       3     14  19.400000
3       4     16  18.040000
4       5     27  21.624000
5       6     20  20.974400
6       7     12  17.384640
7       8     15  16.430784
8       9     14  15.458470
9      10     19  16.875082

以上是使用pandas计算移动平均的方法。通过调整ewm函数的参数，可以根据需要计算不同周期的移动平均。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [pandas使用ewm函数计算dataframe指定数据列的的特定周期指数移动（滚动）平均（Exponential Moving Average...](https://blog.csdn.net/zhongkeyuanchongqing/article/details/122838055)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]

"RMSprop（Root Mean Square Propagation）优化算法的更新方法

RMSprop 是一种常用的优化算法，它可以自适应地调整每个参数的学习率，以更好地适应不同参数的梯度变化情况，从而更快地收敛。其更新方法如下：

1. 计算梯度的平方的指数加权移动平均数（exponential moving average，EMA）：$v_t=\beta v_{t-1}+(1-\beta)g_t^2$，其中 $v_t$ 为时间步 $t$ 时刻的平方梯度 EMA，$g_t$ 为时间步 $t$ 时刻的梯度，$\beta$ 为超参数，通常取值为0.9。

2. 计算参数的更新量：$\Delta\theta_t=-\frac{\eta}{\sqrt{v_t+\epsilon}}g_t$，其中 $\eta$ 为学习率，$\epsilon$ 是一个很小的常数，防止分母为0。

3. 更新参数：$\theta_{t+1}=\theta_t+\Delta\theta_t$。

通过 RMSprop 算法，可以实现在训练过程中自适应地调整每个参数的学习率，从而更好地适应不同参数的梯度变化情况，提高模型的训练效率和准确率。