原文链接：[链接]原文出处：拓端数据部落公众号 最近我们被客户要求撰写关于线性模型的研究报告，包括一些图形和统计输出。 在这篇文章中，我将从一个基本的线性模型开始，然后从那里尝试找到一个更合适的线性模型。数据预处理由于空气质量数据集包含一些缺失值，因此我们将在开始拟合模型之前将其删除，并选择70％的样...

深度残差收缩网络事实上是一种通用的特征学习方法，是深度残差网络ResNet、注意力机制与软阈值化的深度集成，可以用于图像识别。本文采用TensorFlow 1.0和TFLearn 0.3.2，编写了图像分类的程序，采用的数据为CIFAR-10。CIFAR-10是一个非常流行的图像数据集，包含10个类别的图像。可以在这个网址找到具体介绍：[链接]

大家好，我是jiejie，今天我们介绍pandas库当中一些非常基础的方法与函数，希望大家看了之后会有所收获!准备需要的数据集我们先准备生成一些随机数，作为后面需要用到的数据集 {代码...} Head and tailhead()和tail()方法是用来查看数据集当中的前几行和末尾几行的，默认是查看5行，当然读者朋友也可以自行设定行数 {代...

Level Triggered (LT) 水平触发.socket接收缓冲区不为空 有数据可读 读事件一直触发.socket发送缓冲区不满 可以继续写入数据 写事件一直触发符合思维习惯，epoll_wait返回的事件就是socket的状态

在使用 Pandas 进行数据分析时，我们需要经常进行查询和统计分析。但是Pandas 是如何进行查询和统计分析得嘞, let's go :

Copyright 2019 Jen-Wen LinSTA457 Time Series AnalysisAssignment 2Date: March 18, 2019In this assignment, students will construct factor mimicking portfolios of economicvariables for portfolio management and hedging purpose. The structure of this assignment isas follows: Section 1 introduce the id...

原文链接：http://tecdat.cn/?p=24162在这个例子中，我们考虑马尔可夫转换随机波动率模型。统计模型设 yt为因变量，xt 为 yt 未观察到的对数波动率。对于 t≤tmax，随机波动率模型定义如下状态变量 ct 遵循具有转移概率的二状态马尔可夫过程N(m,σ2)表示均值 m 和方差 σ2的正态分布。BUGS语言统计模型文件内容 'vol.bug'：...

ubuntu x64 在安装docker-ce的过程中，参考了官方的安装文档https://docs.docker.com/install/linux/docker-ce/ubuntu/#install-docker-ce-1。

As shown in the infograph we will break down data preprocessing in 6 essential steps.Get the dataset from here that is used in this example

解决这个问题的一个强有力的方法是将VaR与GARCH模型结合起来考虑条件波动性。为了说明这种方法，我们将一个正态分布的GARCH（1,1）应用于瑞士股票市场指数SMI。

Computational Finance with C++CourseworkHanded out: 17/05/2021Due: 1pm – 7/06/2021Exercise 1.The aim of this exercise is to construct a portfolio optimization solver and performbacktesting to assess the performance the Markowitz model.You are given a file containing returns from 83 of the FTSE 10...

插入一个R visualization： 一定要确保图形出现这个model的小图标，代表这个R visualization的模型数据成功绑定之后才能进行下一步操作： 模型绑定成功后，在R script编辑器Environment标签页的Data下拉菜单里能看到模型数据。 使用这个SAP Analytics Cloud官方教程里提供的excel文件作为数据源： [链接] 该excel内容如...

This is an individual assignment. You can discuss solutions with your classmates, but should only exchange information orally, or else if in writing through the discussion board on myCourses. All other forms of written exchange are prohibited.

解决这个问题的一个强有力的方法是将VaR与GARCH模型结合起来考虑条件波动性。为了说明这种方法，我们将一个正态分布的GARCH（1,1）应用于瑞士股票市场指数SMI。

使用图像识别模型分为以下几个步骤：1，初始化：将已经训练好的深度神经网络（这里使用的是Alex网络）导入模型（这里使用的是Caffe）2，预处理需要识别的图像：对图像尺寸，图像颜色处理。需要减除均值图像（相当于去除背景颜色）3，识别图像

Problem Set 1: OLS ReviewEC 421: Introduction to EconometricsDue before midnight on Sunday, 19 April 2020DUE Upload your answer on Canvas before midnight on Sunday, 19 April 2020.IMPORTANT You must submit two files:

在前面的文章[聊聊置信度与置信区间]中讲过为什么会有置信区间以及置信区间应该如何求取。在那篇文章中讲了当数据服从正态分布时，95%的置信区间就是均值加减1.96倍的标准差。