1.谁能帮我写大小单统计指标公式
2.L1和L2 详解(范数、指指标损失函数、式源正则化)
3.请高人把以下大智慧L2公式改为同花顺用

谁能帮我写大小单统计指标公式

       超B:=L2_AMO(0,有用2)/.0;

       大B:=L2_AMO(1,2)/.0;

       中B:=L2_AMO(2,2)/.0;

       小B:=L2_AMO(3,2)/.0;

       超S:=-L2_AMO(0,3)/.0;

       大S:=-L2_AMO(1,3)/.0;

       中S:=-L2_AMO(2,3)/.0;

       小S:=-L2_AMO(3,3)/.0;

       净流入:(超B+大B+中B+小B)+(超S+大S+中S+小S),NODRAW;

       超大单:(超B)+(超S);

       大单:(大B)+(大S);

       中单:(中B)+(中S);

       小单:(小B)+(小S);

       MA1:MA(大单,3);

       MA2:MA(中单,3);

       MA3:MA(小单,3);

L1和L2 详解(范数、损失函数、指指标正则化)

       一、式源易混概念的有用xwork1.1.3源码澄清

       当我们探讨机器学习中的关键指标时，首先要明确的指指标是几种常见的距离度量。

       1. 欧氏距离

       在n维空间中，式源若向量X和Y分别为 X=[x1,有用 x2, ..., xn] 和 Y=[y1, y2, ..., yn] ，那么欧氏距离(Euclidean Distance)的指指标计算公式为:

       <strong>||X - Y||_2 = sqrt((x1 - y1)^2 + (x2 - y2)^2 + ... + (xn - yn)^2)</strong>

       2. L2范数

       L2范数(Norm 2)，当我们处理特征向量 X = [x1,式源 x2, ..., xn] 时，其表示为:

       <strong>||X||_2 = sqrt(x1^2 + x2^2 + ... + xn^2)</strong>

       而当

        3. 闵可夫斯基距离

       作为变种，有用闵可夫斯基距离(Minkowski Distance)在p=2时，指指标等同于欧氏距离，式源其参数p提供了灵活性。有用同城网站源码

       4. 曼哈顿距离

       曼哈顿距离(Manhattan Distance)源于纽约市曼哈顿区的街道布局，它的计算方式不涉及平方，只考虑绝对值。

       二、深入理解损失函数

       L1和L2作为基础工具，广泛用于构建模型的优化过程。

       1. L2损失函数

       L2损失函数，在线拍卖源码也称为最小平方误差(LSE)，通过最小化目标值 Y 与预测值 Y_hat 之间的平方差，常用于回归问题，但对异常值较为敏感。

       2. L1损失函数

       L1损失函数，又称最小绝对偏差(LAD)或绝对值损失函数(LAE)，目标是树形菜单源码减小目标值与预测值的绝对差，具有更强的鲁棒性。

       3. L1与L2的对比

       相较于L2，L1损失函数在面对异常值时更具抵抗力，因为它不会像L2那样放大误差，但这也可能导致模型过于简化，忽略重要信息。

       三、点歌系统源码正则化的威力与应用

       正则化是防止过拟合的有力工具，它通过控制模型复杂性，确保模型在泛化能力上的提升。

       1. 正则化的作用

       过拟合的症结在于模型过度关注训练数据，正则化通过限制参数的大小，避免这种现象发生。

       2. L1正则与特征选择

       L1正则的特性在于，它倾向于产生稀疏解，即许多参数接近于零，这有助于特征选择，剔除不重要的特征。

       <strong>Loss with regularization: ||Y - Y_hat|| + λ||w||_1</strong>

       3. L2正则与权重衰减

       L2正则则侧重于平滑权重，对大数值的权重施加惩罚，有助于模型泛化，减少过拟合。

       <strong>Loss with regularization: ||Y - Y_hat|| + λ||w||_2^2 = ||Y - Y_hat|| + λw^T * w</strong>

       4. L1的稀疏性优势

       L1正则通过梯度下降机制，当λ足够大时，可以将参数推向0，产生稀疏性，这在某些场景下有助于简化模型和特征选择。

       总结：选择L1还是L2，取决于问题的特性和数据的特性。L1的稀疏性在某些情况下是宝贵的，但L2的平滑性则在防止过拟合上更有效。理解这些概念并灵活运用，能帮助我们构建出更为稳健和高效的模型。

请高人把以下大智慧L2公式改为同花顺用

       下面的指标是我在同花顺中已帮你改好的，同花顺可以通过了。

       AA:=VOL/((HIGH-LOW)*2-ABS(CLOSE-OPEN));

       成交量（手）:=VOL,ColorCFF,LINETHICK0;

       主动买盘:=IF(CLOSE>OPEN,AA*(HIGH-LOW),IF(CLOSE<OPEN,AA*((HIGH-OPEN)+(CLOSE-LOW)),VOL/2)),colorred;

       主动卖盘:=IF(CLOSE>OPEN,0-AA*((HIGH-CLOSE)+(OPEN-LOW)),IF(CLOSE<OPEN,0-AA*(HIGH-LOW),0-VOL/2)),colorff;

       净额:=(主动买盘+主动卖盘),linethick0;

       五日净额:=SUM(净额,5),linethick0,COLORFFB3FF;

       十日内飘红:=COUNT(净额>0,),colorred,linethick0;

       STICKLINE(净额>0,0,净额,8,0), COLORFF;

       STICKLINE(净额<0,0,净额,8,0),COLORFF;