R语言广义线性模型(GLM)、全子集回归模型选择、检验分析全国风向气候数据
我们正和一位朋友讨论如何在R软件中用GLM模型处理全国的气候数据。
Tag Archives: 优化
Python用RNN神经网络LSTM优化EMD经验模态分解交易策略的股票价格MACD分析
预测股票价格，并在合适的时间产生交易策略实现收益，一直是一个热门的问题，到现在为止也提出了很多预测方法。
Python信贷风控模型：梯度提升Adaboost,XGBoost,SGD, GBOOST, SVC,随机森林, KNN预测金融信贷违约支付和模型优化
在此数据集中，我们必须预测信贷的违约支付，并找出哪些变量是违约支付的最强预测因子？
Python用LSTM长短期记忆神经网络的参数优化方法预测时间序列洗发水销售数据
配置神经网络很困难，因为没有关于如何去做的好的理论。
R语言梯度提升机 GBM、支持向量机SVM、正则判别分析RDA模型训练、参数调优化和性能比较可视化分析声纳数据
本文介绍简化模型构建和评估过程。
Python集成机器学习：用AdaBoost、决策树、逻辑回归集成模型分类和回归和网格搜索超参数优化
Boosting 是一类集成机器学习算法，涉及结合许多弱学习器的预测。
MATLAB基于贝叶斯模型的随机森林预测方法分析汽车燃油经济性
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。
R语言投资组合优化求解器：条件约束最优化、非线性规划求解
本文将介绍R中可用于投资组合优化的不同求解器。
R语言用Hessian-free 、Nelder-Mead优化方法对数据进行参数估计
Nelder-Mead方法是最著名的无导数方法之一，它只使用f的值来搜索最小值。过程：
R语言Fama-French三因子模型实际应用：优化投资组合
本文将说明金融数学中的R 语言优化投资组合，因子模型的实现和使用。
R语言最优化问题中的共轭函数
在回归模型研究中，我们将讨论优化，而经典工具就是所谓的共轭。给定函数f：Rp→R，其共轭值为函数f ⋆：Rp→R使得
R语言使用随机技术差分进化算法优化的Nelson-Siegel-Svensson模型
在本教程中，我们将研究如何将Nelson-Siegel-Svensson（NSS）模型拟合到数据。由于我们将使用随机技术进行优化，因此我们应该重新运行几次。变量nRuns设置示例重启的次数。
Python基于粒子群优化(PSO)的投资组合优化研究
我今年的研究课题是使用粒子群优化（PSO）的货币进行交易组合优化。
R语言解决最优化问题-线性优化(LP)问题
优化是一种为所有可能的解决方案找到给定问题的最佳解决方案的技术。
