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Hello，大家好！最近事情太多，导致这次停更时间有点长了，但是经过了这半年的学习，也学了不少东西，思考后决定，先把李航的《统计学习》这本书上的算法一一代码实现一下，来检测一下是否真的学会了，所以先分享给大家的是第二章：感知机模型！因为网上python的实现比较多，以及我最近用R比较多，所以本文的代码实现用R来写，python后续再找时间补上！目录算法：线性可分支持向量机学习算法R语言代码：效果展

Hello，大家好！今天给大家分享的是感知机模型的对偶形式，这篇发完后第二章感知机就结束了，后续会直接跳到第七章支持向量机；另外理论推导和证明大家直接看书（文末可获得电子书），就不再抄一遍了，只写算法思路和代码实现。算法：感知机学习算法的对偶形式李航《统计学习方法》（第2版）P44——算法2.2输入：线性可分的数据集T={(x1,y1),(x2,y2),…,(xN,yN)}T=\{(x_1,y_1

短短二十行，只需两个库，就能构建Fama-French三因子模型，快来看看吧！

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Hello，大家好！最近有在学习一些有关偏态分布的数理知识，但在搜偏ttt分布的相关资料的时候感觉比较散，所以做个整理，主要参考的书籍是Azzalini在2014年出版的一本有关偏态分布族的书《The Skew-Normal and Related Families》，大家可以文末获取，有哪里理解不对的地方，还请各位大佬多多指正。目录偏ttt分布定义资源获取偏ttt分布定义偏ttt分布的生成，可以

Hello，大家好，今天给大家介绍的是有关于“特质波动率”度量的相关内容。曾在写本科毕业论文时有所涉及，当时看了好多资料，发现它还有很多研究空间，并且由Ang所提出的“特质波动率之谜”的现象至今也未有合理的解释。所以今天就给大家用python对“特质波动率”进行计算。特质波动率“特质波动率之谜”的介绍特质波动率的度量方法Python代码相关文章获取代码“特质波动率之谜”的介绍风险与收益一直是金融学

大家好！今天给大家带来一个非常简单、实用的统计方法——因子分析，这个方法适用面非常广，无论商科、工科、理科都能用来研究分析。一起来看看吧！

​Hello！大家好，今天给大家介绍的是一个非常简单实用又好理解的评价模型——TOPSIS理想解法。本次案例的理论知识和数据均来自于《数学建模与数学实验》这本书，如果有想看该书的小伙伴，可在公众号中回复“《数学建模与数学实验》”（注意要打“《》”），即可获得该书的电子版，废话不多说，咱们直接进入正题。TOPSIS理想解法TOPSIS原理基本原理算法步骤Python代码实现获得代码TOPSIS原理基

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