通过这个例子我们可以发现,K-近邻算法是不需要训练过程的,而且是没有参数估计的。 在算法的实现中,我们使用matlab自带的“鸢尾花的分类”例子,来展示KNN算法是如何被实现的。如图所示,鸢尾花数据集每个样本有两个特征,可用散点的形式绘制在二维平面上;对应三种分类(setosa,versicolor和virginica)。现在插入三个新样本(...
模拟退火算法 和 k近邻算法 以及在北太天元上的代码 上周讲了遗传算法和模拟退火算法。 10月15日的课上,会讲解一下模拟退火算法求解TSP问题的代码,这个代码是从matlab代码移植过来的。 视频地址: 【lecture15-2-sa2 北太天元上模拟退火代码例子】https://www.bilibili.com/video/BV1pW4y1j7Q5/?share_source=...
GARCH(1,1),MA以及历史模拟法的VaR比较 matlab估计arma garch 条件均值和方差模型 R语言ARMA-GARCH-COPULA模型和金融时间序列案例
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本文的目标是使用K-最近邻(K近邻),ARIMA和神经网络模型分析Google股票数据集预测Google的未来股价,然后分析各种模型(点击文末“阅读原文”获取完整代码数据)。 K-最近邻(K近邻)是一种用于回归和分类的监督学习算法。K近邻 试图通过计算测试数据与所有训练点之间的距离来预测测试数据的正确类别。然后选择最接近测试数据...
R语言使用多元AR-GARCH模型衡量市场风险 R语言中的时间序列分析模型:ARIMA-ARCH / GARCH模型分析股票价格 R语言用Garch模型和回归模型对股票价格分析 GARCH(1,1),MA以及历史模拟法的VaR比较 matlab估计arma garch 条件均值和方差模型 R语言ARMA-GARCH-COPULA模型和金融时间序列案例...
matlab实现MCMC的马尔可夫转换ARMA - GARCH模型估计 Python使用GARCH,EGARCH,GJR-GARCH模型和蒙特卡洛模拟进行股价预测 使用R语言对S&P500股票指数进行ARIMA + GARCH交易策略 R语言用多元ARMA,GARCH ,EWMA, ETS,随机波动率SV模型对金融时间序列数据建模 R语言股票市场指数:ARMA-GARCH模型和对数收益率数据探索性分析 ...
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