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今天我们将计算投资组合收益的CAPM贝塔。这需要拟合一个线性模型,得到可视化,从资产收益的角度考虑我们的结果的意义。简单的背景介绍,资本资产定价模型(CAPM)是由威廉·夏普(William Sharpe)创建的一个模型,它根据市场收益和资
99%的预期缺口[…]与99.6%的[…]风险值非常接近,受到“ 瑞士经验”报告中一句话的启发,在99%置信水平[...]上的预期缺口[…]对应于大约99.6%至99.8%的风险价值
什么是神经网络?人工神经网络最初是由研究人员开发的,他们试图模仿人脑的神经生理学。通过将许多简单的计算元素(神经元或单元)组合成高度互连的系统,这些研究人员希望产生诸如智能之类的复杂现象。神经网络是一类灵活的非线性回归,判别模型。通过检测数
这个例子展示了如何用Matlab实现贝叶斯优化,使用分位数误差调整回归树随机森林的超参数。如果你打算使用模型来预测条件量值而不是条件平均值,那么使用分位数误差而不是平均平方误差来调整模型是合适的。加载和预处理数据加载数据集。考虑建立一个
经常使用Stata,我认为这是一个很棒的包。几年前的一个很好的补充是Mata语言,一种完全成熟的矩阵编程语言 。我相信Stata的许多
读取样本数据查询部分数据(结果和预测因子)模型0和模型1的结果数据和预测变量集推理 输出 M1表示IDIM2表示NRIM3表示中位数差异图形演示参考文献1.R语言绘制生存曲线估计|生存分析|如何R作生存曲线图2.R语言生存分析可视化分析3
逻辑回归是拟合回归曲线的方法,当y是分类变量时,y = f(x)。典型的使用这种模式被预测Ÿ给定一组预测的X。预测因子可以是连续的,分类的或两者的混合。R中的逻辑回归实现R可以很容易地拟合逻辑回归模型。要调用的函数是glm(),拟合过程与线
时变参数VAR随机模型是一种新的计量经济学方法,用于在具有随机波动率和相关状态转移的时变参数向量自回归(VAR)的大模型空间中执行随机模型规范搜索(SMSS)。这是由于过度拟合以及这些高度参数化模型中不精确的推断所致。对于每个VAR系数
C++判断进程id是否存在
C++获取(32位)Kernel32 LoadLibrary等地址,并写入txt文件
这是比较专业术语解释C++虚函数的作用文章基础比较好的可以看这篇接下来是我个人的理解,因为可能面试也需要,特此记录一下。众所周知,虚函数是用来实现c++类的多态性的,先拿个示例代码给大家看,大家应该都能看懂,看完再解释 自己打代码太麻烦了
问题描述 任何一个正整数都可以用2进制表示,例如:137的2进制表示为10001001。 将这种2进制表示写成2的次幂的和的形式,令次幂高的排在前面,可得到如下表达式:137=2^7+2^
以前我们写并发的程序一般是用多线程来实现,自己维护一个线程池,在恰当的时候创建、销毁、分配资源。go 在并发方面为我们提供了一个语言级别的支持, goroutine 和 chan 相互配合,这决定了他的先天优势。
此示例显示MATLAB如何从条件均值和方差模型预测。 步骤1加载数据并拟合模型 加载工具箱附带的纳斯达克数据。将条件均值和方差模型拟合到数
主题建模是一种在大量文档中查找抽象主题的艺术方法。一种作为监督无的机器学习方法,主题模型不容易评估,因为没有标记的“基础事实”数据可供比较。然而,由于主题建模通常需要预先定义一些参数(首先是要发现的主题ķ的数量),因此模型评估对于找到给定数
我们在Excel电子表格中描述的工作表公式 返回一个值,该值分配给包含该公式的单元格。Excel还允许您定义一个公式,该公式可以同时将值分配给一系列单元格。这些称为 数组公式。 数组公式 现在,
主要用到的windowsAPI为GetVersion()函数 代码使用方法运行结果:
何为智能指针,即不需要用户再自动手动New和Delete掉,由内部类进行new和delete,这样可以防止用户忘记释放掉指针而造成的内存泄漏。这里简单的实现unique_ptr智能指针的方式。头文件实现文件*使用方法如下:运行结果: 其中注
使用方法: 引入g_log g_log正常即可
CreateRemoteThread即在当前已有进程中创建新的线程。从32位进程注入dll到32位进程的步骤如下:1.OpenProcess 打开已有进程2.VirtualAllocEx分配空间给它3.获取LoadLibraryW的地址4.
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