本文比较了几个时间序列模型，以预测SP500指数的每日实际波动率。基准是SPX日收益序列的ARMA-EGARCH模型。将其与GARCH模型进行比较  。最后，提出了集合预测算法

好的，我终于得到了可以工作的代码。请参阅以下解决方案： {代码...} 原文由 wolfbagel 发布，翻译遵循 CC BY-SA 3.0 许可协议

如果您在 labelencoder_x1.fit_transform(X[:, 1]) 出现错误，则将其 labelencoder_x1.fit_transform(X[:, 1].reshape(-1, 1))

在计算机程序设计与计算机技术的相关文档中，术语foobar是一个常见的无名氏化名，常被作为“metasyntactic variable”使用1。

What do you mean by “fixing”? The behavior is intentional. If you pass an arrow function, referentially it is different every time. React has no way to know if it’s the same function in the code or not, so it has to “clean up” the old ref and “set up” the new ref just in case they turn out to be ...

➽ 请注意，您使用参数 $earthRadius 传入的距离以相同的单位返回。默认值为 6371000 米，因此结果也将以 [m] 为单位。要以英里为单位获得结果，例如，您可以通过 3959 英里作为 $earthRadius 并且结果将以 [mi] 为单位。在我看来，如果没有特别的理由不这样做，坚持使用 SI 单位是一个好习惯。

数据可视化本身就是一种通用语言。我们这里通用语言的意思是：它能够向各行各业的人表示信息。它打破了语言和技术理解的障碍。数据是一些数字和文字的组合，但是可视化可以展示数据包含的信息。

里面有src 和其他辅助文件，src里面有app, assets, environments, app 里面有各种components，service等文件。。

智能推荐系统：近邻推荐 @[TOC] 概述 协同：一些具有相似兴趣的人共同给出一个你可能感兴趣的列表； 过滤：从推荐的列表中筛选出你感兴趣的物品/服务。 核心思想：人以群分 物以类聚 人以群分 -> 基于用户的最近邻推荐 物以类聚 -> 基于物品的最近邻推荐 步骤： 输入用户-商品的评分矩阵 $ \bold R$； 计算相似度...

当我开始研究 crun ([链接]) 时，我正在寻找一种通过改进 OCI 运行时来更快地启动和停止容器的方法，OCI 运行时是 OCI 堆栈中负责最终与内核交互并设置容器所在环境的组件。

"特征提取"的想法是对我们拥有的数据进行"加工",确保我们提取所有有意义的特征,以便下一步(通常是机器学习应用)可以从中受益。也就是说它是一种通过提供重要特征并过滤掉所有不太重要的特征来"帮助"机器学习步骤的方法。

变分自编码器(VAEs)是一种生成式人工智能,因其能够创建逼真的图像而备受关注,它们不仅可以应用在图像上，也可以创建时间序列数据。标准VAE可以被改编以捕捉时间序列数据的周期性和顺序模式,然后用于生成合成数据。本文将使用一维卷积层、策略性的步幅选择、灵活的时间维度和季节性依赖的先验来模拟温度数据。

当我们考虑时间序列的增强树时，通常会想到 M5 比赛，其中前十名中有很大一部分使用了 LightGBM。但是当在单变量情况下使用增强树时，由于没有大量的外生特征可以利用，它的性能非常的糟糕。

如果一个模型对数据进行了过度训练，以至于它从中学习了噪声，那么这个模型就被称为过拟合。过拟合模型非常完美地学习了每一个例子，所以它会错误地分类一个看不见的/新的例子。对于一个过拟合的模型，我们会得到一个完美/接近完美的训练集分数和一个糟糕的测试/验证分数。

ab是什么？ab是基于命令行的工具，均可运行在windows、linux平台下。为什么选用这个工具？易于使用，输入少量命令选项，即可得出结果，同时易于安装。

习题笔记 今天解决一下 Higher Order Functions: Map, Filter, Reduce and more – Part 1 中最后的13个练习题，主要是关于闭包的（咦不对啊我明明是想看集合方面内容的。。。）。 Write a function applyTwice(f:(Float -> Float),x:Float) -> Float that takes a function f and a float x and aplies f to x twi...

原文链接：[链接]介绍有限混合模型在应用于数据时非常有用，其中观察来自不同的群体，并且群体隶属关系未知。  模拟数据首先，我们将模拟一些数据。让我们模拟两个正态分布 - 一个平均值为0，另一个平均值为50，两者的标准差为5。 {代码...} 现在让我们将数据“混合”在一起......​ {代码...} 参数怎么样？ {代码...} 让我...