R语言用极大似然和梯度下降算法估计GARCH(p)过程 / 开普饭

上一篇文章中主要讲解了最优化算法中的梯度下降法,类似的算法还有牛顿法.高斯-牛顿法以及LM算法等,都属于多轮迭代中一步一步逼近最优解的算法,本文首先从数学的角度解释这些算法的原理与联系,然后使用Ope ...

关键时间,第一时间送达! 转自:机器之心先放下 Scikit-learn,我们来看一看真正的技术. 对于大多数数据科学家而言,线性回归方法是他们进行统计学建模和预测分析任务的起点.这种方法已经存在了 ...

原文链接:http://tecdat.cn/?p=22181 本文考虑一下基于核方法进行分类预测.注意,在这里,我们不使用标准逻辑回归,它是参数模型. 非参数方法用于函数估计的非参数方法大致上有三种 ...

原文链接:http://tecdat.cn/?p=22336 Boosting算法是一种把若干个分类器整合为一个分类器的方法,也就是一种集成分类方法(Ensemble Method). 计量经济学的视 ...

原文链接:http://tecdat.cn/?p=22566 本文是极端值推断的内容.我们在广义帕累托分布上使用最大似然方法. 极大似然估计在参数模型的背景下,标准技术是考虑似然的最大值(或对数似然 ...

原文链接:http://tecdat.cn/?p=23010 跳跃扩散过程为连续演化过程中的偏差提供了一种建模手段.但是,跳跃扩散过程的微积分使其难以分析非线性模型.本文开发了一种方法,用于逼近具有依 ...

原文链接:http://tecdat.cn/?p=5658 使用R检测相关主题的社区创建主题网络我通过分析抽象文本和共同作者社交网络来研究社会科学.计算机和信息学方面的出版物. 我遇到的一个问题是 ...

原文链接:http://tecdat.cn/?p=22438 多项式回归是独立x变量和因果y变量之间的非线性关系. 当我们分析有一些弯曲的波动数据时,拟合这种类型的回归是很关键的. 在这篇文章中,我 ...

原文链接:http://tecdat.cn/?p=22422 在本文中,我们描述了灵活的竞争风险回归模型.回归模型被指定为转移概率,也就是竞争性风险设置中的累积发生率.该模型包含Fine和Gray(1 ...

原文链接:http://tecdat.cn/?p=22448 今天,我们将看下bagging 技术里面的启发式算法. 通常,bagging 与树有关,用于生成森林.但实际上,任何类型的模型都有可能使用 ...

原文链接:http://tecdat.cn/?p=22410 本文的目的是完成一个逻辑回归分析.使你对分析步骤和思维过程有一个基本概念. library(tidyverse) library(broo ...

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