详解凸优化、贝叶斯、MCMC、GCN / 开普饭

原文链接:http://tecdat.cn/?p=19889 如果您可以写出模型的似然函数,则 Metropolis-Hastings算法可以负责其余部分(即MCMC ).我写了r代码来简化对任意模型 ...

原文链接 http://tecdat.cn/?p=23255 本文将谈论Stan以及如何在R中使用rstan创建Stan模型.尽管Stan提供了使用其编程语言的文档和带有例子的用户指南,但对于初学者来 ...

原文链接:http://tecdat.cn/?p=5312 现有的有关财务模型的大多数文献都假设资产的波动性是恒定的.然而,这种假设忽略了波动聚类,高峰,厚尾,波动性和均值回复的实际市场回报的特点,不 ...

贝叶斯分析方法(Bayesian Analysis)是一种计算假设概率的方法,这种方法是基于假设的先验概率.给定假设下观察到不同数据的概率以及观察到的数据本身而得出的.其方法为,将关于未知参数的先验信 ...

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=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 ...

2020年底,距离新年钟声的敲响还有三天的时候,洛杉矶郊区帕萨迪纳小镇的一家老人院内,一位93岁高龄的老妇人因为新冠肺炎静静地走完了一生. 她的名字叫艾丽亚娜(Arianna),她还在使用着40年前和 ...

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=23524 在本文中,我想向你展示如何使用R的Metropolis采样从贝叶斯Poisson回归模型中采样. Metropolis-Hastings算 ...

加入AI行业拿到高薪仅仅是职业生涯的开始.现阶段AI人才结构在不断升级,这也意味着如果目前仍然停留在调用一些函数库,则在未来1-2年内很大概率上会失去核心竞争力的.几年前如果熟练使用TensorFlo ...

加入AI行业拿到高薪仅仅是职业生涯的开始.现阶段AI人才结构在不断升级,对AI人才的要求也不断升高,如果对自己没有很高的要求,其实很容易被快速发展的趋势所淘汰. 为了迎合时代的需求,我们去年推出了&l ...

作者|小舟来源|机器之心损失线性组合是正确的选择吗?这篇文章或许能够给你答案. 在机器学习中,损失的线性组合无处不在.虽然它们带有一些陷阱,但仍然被广泛用作标准方法.这些线性组合常常让算法难以调整 ...

原文链接:http://tecdat.cn/?p=23075 这个例子展示了如何用Matlab实现贝叶斯优化,使用分位数误差调整回归树随机森林的超参数.如果你打算使用模型来预测条件量值而不是条件平均值 ...

来源:数据派THU,编辑:黄继彦本文约3500字,建议阅读9分钟本文介绍了一些关于机器学习和线性组合的部分问题以及缓解该问题的方法. 在机器学习中,损失的线性组合无处不在.虽然它们带有一些陷阱,但 ...

人工智能算法与Python大数据致力于提供深度学习.机器学习.人工智能干货文章,为AI人员提供学习路线以及前沿资讯 23篇原创内容公众号点上方人工智能算法与Python大数据获取更多干货在右上 ...

学习了ggplot2的基本绘图元素ggplot2|详解八大基本绘图要素,可以初步绘制出需要展示的图形,legend可以对图例进行细节的修改ggplot2 |legend参数设置,图形精雕细琢,那the ...

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