高斯过程其在回归任务中的应用我们都很熟悉了，但是我们一般介绍的都是针对单个任务的，也就是单个输出。本文我们将讨论扩展到多任务gp，强调它们的好处和实际实现。

原文链接：http://tecdat.cn/?p=24498在这个例子中，我们考虑马尔可夫转换随机波动率模型。统计模型让  是因变量和  未观察到的对数波动率 . 随机波动率模型定义如下 区制变量  遵循具有转移概率的二态马尔可夫过程 表示均值的正态分布  和方差 .BUGS语言统计模型文件“ssv.bug”的内容： {代码...} 安装下载Matlab最新版...

下面展示一下数据处理流程，主要是处理了一下缺失值，然后根据特征按连续型和离散型进行分别处理，使用了 sklearn 里面的 LogisticRegression 包，下面的代码都有很详细的注释。

原文链接：http://tecdat.cn/?p=24498原文出处：拓端数据部落公众号在这个例子中，我们考虑马尔可夫转换随机波动率模型。统计模型[]()让  是因变量和  未观察到的对数波动率 . 随机波动率模型定义如下 区制变量  遵循具有转移概率的二态马尔可夫过程 表示均值的正态分布  和方差 .BUGS语言统计模型[]()文件“ssv.bug”的内...

特征工程 我们注意到 MSSubClass 其实是一个 category 的值： {代码...} 有： {代码...} 它不应该做为数值型的值进行统计。因此，进行强制类型转换，把它变回 string： {代码...} 然后，统计其出现频次： {代码...} 就很清楚的了解 MSSubClass 特征了。 当我们用 numerical 来表达 categorical 的时候要注意，数字本身有...

pandas的简单例子 标签（空格分隔）： pandas {代码...}

方法7： 采用 join 语句 1: 自定义函数 {代码...} 2: 调用函数进行运算 {代码...} {代码...} (未完！待续……)

使用队列，额外起一个进程处理队列，并发请求都放到队列中，由额外进程串行处理，并发问题就不存在了，但是要额外进程支持以及处理延迟严重，本文不先不讨论这种方法。

前几天的文章，我们已经简单的介绍过Pandas 和Polars的速度对比。刚刚发布的Pandas 2.0速度得到了显著的提升。但是本次测试发现NumPy数组上的一些基本操作仍然更快。并且Polars 0.17.0，也在上周发布，并且也提到了性能的改善，所以我们这里做一个更详细的关于速度方面的评测。

Continuous Query(CQ)是内部周期运行的InfluxQL的查询，将查询结果写入指定的measurement，用它可以实现降采样downsampling。

每隔一段时间我都会去学习、回顾一下python中的新函数、新操作。这对于你后面的工作是有一定好处的。本文重点介绍了pandas中groupby、Grouper和agg函数的使用。这2个函数作用类似，都是对数据集中的一类属性进行聚合操作，比如统计一个用户在每个月内的全部花销，统计某个属性的最大、最小、累和、平均等数值。

支持向量机（Support Vector Machine, SVM）是一种二分类模型，它通过构造一个最优超平面对数据进行分类。超平面就是在高维空间中将不同类别的数据分离开的一个分界面，最优超平面则是离两个类别最近的数据点的距离最大的那个超平面。

ECMT2130 - 2022 semester 2, assignment 1Your answers need to be submitted using the Canvas quiz forassignment 1. The R script and Microsoft Excelspreadsheet produced in doing this assignment must be uploaded using this Canvas quiz. These documentsmust be your own work.

资本资产定价模型（CAPM） 是用于确定是否在一个特定资产的投资是值得的。本质上，问题是：“该资产的回报是否值得投资？” 在本教程中，我们将应用CAPM模型，使用多元回归模型查看特定股票是否值得投资。

前言 本文基于TensorFlow官网How-Tos的Visualizing Learning和Graph Visualization写成。 TensorBoard是TensorFlow自带的一个可视化工具。本文在学习笔记（4）的基础上修改少量代码，以探索TensorBoard的使用方法。 代码 {代码...} 思考 主要修改点有： Summary：所有需要在TensorBoard上展示的统计结果。 tf.name_scope...

公众号：DS数说 作者：xihuishaw简介车贷违约预测问题，目的是建立风险识别模型来预测可能违约的借款人。预测结果为借款人是否可能违约，属于二分类问题。偏数据挖掘的比赛，关键点是如何基于对数据的理解抽象归纳出有用的特征。站在大佬的视角，尝试学习总结，站在巨人的肩膀上，也许看得会更远一些。直接进入主题，开...

COMPSCI 220:Algorithms and Data StructuresSlides and Pictures credited to Tanya GvozdevaYan Kolezhitskiy Algorithms