支持向量机（SVM）是个非常强大并且有多种功能的机器学习模型，能够做线性或者非线性的分类，回归，甚至异常值检测。机器学习领域中最为流行的模型之一，是任何学习机器学习的人必备的工具。SVM 特别适合复杂
感知机是个相当简单的模型，但它既可以发展成支持向量机（通过简单地修改一下损失函数）、又可以发展成神经网络（通过简单地堆叠），所以它也拥有一定的地位。为方便，我们统一讨论二分类问题，并将两个类别的样本分
本次推文介绍用线性模型处理回归问题。从简单问题开始，先处理一个响应变量和一个解释变量的一元问题。然后，介绍多元线性回归问题（multiple linear regression），线性约束由多个解释变
这篇文章介绍用线性模型处理回归问题。从简单问题开始，先处理一个响应变量和一个解释变量的一元问题。然后，介绍多元线性回归问题（multiple linear regression），线性约束由多个解释变
两极巴特沃斯低通滤波器属于信号处理中的内容，本文的应用成果来自国外，有许多细节受限于知识背景无法一下子理解清楚，也欢迎对这方面感兴趣的朋友留言交流，这次的推文也算是对前次有关二阶低通滤波器构造的进一步
由于工作需要，小编需要掌握一元线性回归的算法细节，而不仅仅是简单的调用，这也再一次提醒小编，高等数学、线性代数等数学知识在量化投资领域是多么的重要，大学有棵树挂了好多人，那就是高数，哈哈，好好学习吧骚
