流行算法：马尔可夫链蒙特卡洛法(MCMC) / 开普饭

原文链接:http://tecdat.cn/?p=16708 波动率是一个重要的概念,在金融和交易中有许多应用.这是期权定价的基础.波动率还使您可以确定资产分配并计算投资组合的风险价值(VaR).甚至 ...

R语言实例链接:http://tecdat.cn/?p=17494 实际处理中,发现金融数据存在尖峰厚尾现象.所以我们选择扰动项服从 t 分布的 t-GARCH 模型来描述波动性过程.t-GARCH( ...

原文链接:http://tecdat.cn/?p=17494 本说明介绍了具有Student-t改进的GARCH(1,1)模型的贝叶斯估计方法. 介绍摘要本说明介绍使用Student-t改进的GA ...

原文链接:http://tecdat.cn/?p=4241 _状态转换_模型,尤其是_马尔可夫转换_(MS)模型,被认为是识别时间序列非线性的不错的方法. 估计非线性时间序列的方法是将MS模型与自回归 ...

马尔科夫链蒙特卡洛方法在许多情况下,我们没有足够的计算能力评估空间中所有n维像素的后验概率 .在这些情况下,我们倾向于利用称为Markov-Chain Monte Carlo 算法的程序 .此方法使 ...

原文链接:http://tecdat.cn/?p=24103 此示例说明如何使用逻辑回归模型进行贝叶斯推断. 统计推断通常基于最大似然估计 (MLE).MLE 选择能够使数据似然最大化的参数, ...

人工智能是什么?很多人都知道,但大多又都说不清楚. 事实上,人工智能已经存在于我们生活中很久了. 比如我们常常用到的邮箱,其中垃圾邮件过滤就是依靠人工智能: 比如每个智能手机都配备的指纹识别或人脸识别 ...

人工智能是什么?很多人都知道,但大多又都说不清楚. 事实上,人工智能已经存在于我们生活中很久了. 比如我们常常用到的邮箱,其中垃圾邮件过滤就是依靠人工智能: 比如每个智能手机都配备的指纹识别或人脸识别 ...

MCMC 是Markov Chain Monte Carlo 的简称,但在传统模拟中有一个很重要的假设是样本是独立的(independent samples),这一点在贝叶斯统计尤其是高纬度的模型中很 ...

> Source: Pixabay 直观地知道为什么,而不仅仅是知道大多数人都在两个营地中: · 我不了解这些机器学习算法. · 我了解算法的工作原理,但不了解其工作原理. 本文不仅试图解释算 ...

原文链接:http://tecdat.cn/?p=21545 示例1:使用MCMC的指数分布采样任何MCMC方案的目标都是从"目标"分布产生样本.在这种情况下,我们将使用平均值为 ...

原文链接:http://tecdat.cn/?p=23236 什么是频率学派? 在频率学派中,观察样本是随机的,而参数是固定的.未知的数量. 概率被解释为一个随机过程的许多观测的预期频率. 有一种想法 ...

投稿 @ 2021.01.11 , 12:14 蛋友Neil投稿来源:https://www.ft.com/content/16f4ded0-e86b-4f77-8b05-67d555838941 ...

原文:http://tecdat.cn/?p=3772 创建测试数据作为第一步,我们创建一些测试数据,用于拟合我们的模型.让我们假设预测变量和响应变量之间存在线性关系,因此我们采用线性模型并添加一些 ...

流行算法：马尔可夫链蒙特卡洛法(MCMC)