在本文中，我们通过一个名为WinBUGS的免费贝叶斯软件，可以很容易地完成基于似然的多变量随机波动率（SV）模型的估计和比较。通过拟合每周汇率的双变量时间序列数据，九个多变量SV模型，包括波动率中的格兰杰因果关系，时变相关性，重尾误差分布，加性因子结构和乘法因子结构的说明来说明想法。 单变量随机波动 ...
模型表达（model regression） 1. 用于描述回归问题的标记 m 训练集（training set）中实例的数量 x 特征/输入变量 y 目标变量/输出变量 (x,y) 训练集中的实例 (x(i),y(i)) 第i个观察实例 h 机器学习算法中的解决方案和函数，即假设（hypothes ...
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2018-07-13 22:48:58
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javascript中if单变量判断中中某些值会被转换成false ...
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2018-07-05 13:53:35
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4.1多维特征 上图中列数即为特征的个数，行数是样本数。函数假设如下： 其中x0=1。 4.2多变量梯度下降 和单变量的损失函数相同： 其中， 求导迭代如下： 4.3梯度下降法实践1-特征缩放 特征之间的尺度变化相差很大（如一个是0-1000，一个是0-5），梯度算法需要非常多次的迭代才能收敛，如下 ...
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2018-07-01 20:57:22
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在PHP面试中，经常会遇到这样一道问题：什么是变量引用，用什么符号表示？这个其实很简单，变量引用简单来说就是不同的变量名称指向同一个值。用&符号表示。初学PHP，都知道变量的声明与赋值为：$a=str_replace("helloworld",40);我们可以将值再赋给$b$b=$a;这样$a,$b都等于helloworld,那在内存中是不是开辟了2个空间来存储呢？我们可以使用memory
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2018-06-28 12:09:28
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1 线性回归算法 http://www.cnblogs.com/wangxin37/p/8297988.html 回归一词指的是，我们根据之前的数据预测出一个准确的输出值，对于这个例子就是价格，同时，还有另一种最常见的监督学习方式，叫做分类问题，当我们想要预测离散的输出值，例如，我们正在寻找癌症肿瘤 ...
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2018-06-27 11:27:27
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2.1模型表示 （１）监督学习中的回归问题案例房价预测 （２）监督算法的工作方式 案例中：ｍ表示训练集的数量，ｘ代表特征/输入变量，ｙ代表目标变量/输出变量，（ｘ,y）代表实例，（ｘ(i),y(i)）代表第ｉ个观察实例，ｈ代表假设/函数/输入到输出的映射。 （３）房价预测的一种表达方式：ｈ(Θ）＝Θ ...
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2018-06-26 00:44:13
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代码裤子：https://github.com/lotapp/BaseCode 在线编程：https://mybinder.org/v2/gh/lotapp/BaseCode/master在线预览：http://github.lesschina.com/python/base/oop/2.继承与多态 ...
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2018-06-24 15:02:11
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拍拍贷数据集分析 单变量曲线部分 我们的数据集由21个变量组成，有328553个观测值。 # 单变量绘图选择 95%借款金额大多在700-8000元之间,说明大部分借款金额以小额借贷为主。 2.借款期限 结论：借款期限选择6和12个月的人多，说明借款以短期借贷为主。 3.借款利率 借款利率大多在20 ...
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2018-05-31 12:51:53
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@2018-5-17 13:38:58 函数的形参定义为非指针 形参是实参的一份拷贝，在函数执行期间，实参的改变都不会反映至函数的执行结果 函数的形参定义为指针 形参是实参地址的指针，在函数执行期间，实参的改变都会反映至函数的执行结果 以上特性更明显的反应在形参为一数据结构而非单变量，形参为一数据结 ...
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2018-05-17 15:14:42
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