1生活中随处可见的伪回归回归分析在量化投资中的应用十分广泛。比如在选股或者预测股票收益率时，人们常常使用宏观经济数据或公司基本面数据等对收益率回归，以期找出能够解释收益率的自变量（又称为因子）。由于金融数据之间的关系大多为线性，因此线性回归往往就足够用了；而...
单位根检验是对时间序列平稳性的检验，只有平稳的时间序列，才能进行计量分析，否则会出现伪回归现象；协整是考察两个或者多个变量之间的长期平稳关系；格兰杰因果检验是考察变量之间的因果关系，协整说明长期稳定关系…
本文收集整理关于伪回归怎么处理的相关话题，使用下面的快速导航可以快速找到相关话题。什么叫做面板数据？怎么处理？如何处理var模型中的序列相关用EVIEWS做回归时，变量不…
Logistic回归得到诸多结果，初学者仅需要重点关注以下几个表格。.首先提供的是OmnibusTestsofmodelCoefficients：指的是对模型的总的全局检验，为似然比检验。.结果里面的三行分别指的是：步骤（step）统计量是每一步与前…
这篇博客介绍的是一篇用于半监督回归问题的方法：SemisupervisedRegressionwithCotraining-StyleAlgorithms。这是周志华老师在2007年较早的一篇文章，其特点在于，大多数半监督的算法都是用于分类问题的，而Coreg则以相对较简单的方式实现了...
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7.原论文将maml模型和pretrained模型进行比较.预训练模型是直接使用用训练集训练出来的模型（参数），将模型fine-tune给测试集使用。.所以首先要训练出一个回归模型.训练回归模型.deftrain_model(dataset,epochs=1,lr=0.01,log_steps=1000):model=SineModel()optimizer=keras...
本文简要介绍2020年被CVPR录用的论文“ContourNet:TakingaFurtherSteptowardAccurateArbitrary-shapedSceneTextDetection”的主要工作。近年来场景文本检测的研究发展迅速，但其中有两个困难的挑战未被很好解决，算法容易产生伪召回（FalsePositives）以及对尺度变化剧烈的文本检测不准确。
计量软件eviews运用6.0单位根检验稳定性和协整检验避免伪回归问题2020.6.18桓huan桓huan1.4万播放·4弹幕最骚的高效论文降重法，学渣福利教你如何从45%到6%琬琬wan14.2万播放·217弹幕...
高斯过程回归高效近似方法研究.高斯过程是一种关于函数的分布，在机器学习领域被广泛应用于回归、分类、降维等。.高斯过程回归继承了贝叶斯方法与核方法的优势，但由于时间复杂度过高，难以应用于大规模数据。.现有的近似方法通常借助一定数量诱导...