从Engle在1982发表自回归条件异方差(ARCH)模型的论文以来，金融时间序列数据的波动性就倍受关注。同时，近几年又出现了研究股票市场的波动传递性。多市场的多维广义自回归条件异方差模型及其在不同条件下的扩展与变形，它们不仅包含了单变量的波动特性，而且很好的描述了不同变量间的相互关系。所以，多维GARCH模型为分析金融市场的相互影响提供了有力的工具。
Nikolaus Demmel 慕尼黑工业大学 demmeln@in.tum.de
从Engle在1982发表自回归条件异方差(ARCH)模型的论文以来，金融时间序列数据的波动性就倍受关注。同时，近几年又出现了研究股票市场的波动传递性
在这篇文章中，我将对多元线性回归使用block的Gibbs采样，得出block的Gibbs采样所需的条件后验分布。然后，对采样器进行编码，并使用模拟数据对其进行测试 （ 点击文末“阅读原文”获取完整代码数据 ）。
在 MATLAB中，根据元素在数组中的位置（索引）访问数组元素的方法主要有三种：按位置索引、线性索引和逻辑索引。
最近我们被客户要求撰写关于MVGARCH的研究报告，包括一些图形和统计输出。在本文中，当从单变量波动率预测跳到多变量波动率预测时，我们需要明白，现在我们不仅要预测单变量波动率元素，还要预测协方差元素
今天我们继续MIT的线性代数专题，这一节课的内容关于向量空间，它非常非常重要，也是线性代数的核心，是后面几乎所有内容的基础。
该模型假定一个变量的未来的值线性地取决于其过去的值，以及过去（随机）影响的值。ARIMAX模型是ARIMA模型的一个扩展版本。它还包括其他独立（预测）变量。该模型也被称为向量ARIMA或动态回归模型。
难度顺序： 。 5661. 替换隐藏数字得到的最晚时间 给你一个字符串 time ，格式为 hh:mm（小时：分钟），其中某几位数字被隐藏（用 ? 表示）。 有效的时间为 00:00 到 23:59
通常，图表征学习的目标是学习一个函数：f(\mathcal{X},\mathcal{G}) ，利用\mathcal{G}空间中附加的图结构，而不是传统的只考虑f(\mathcal{X}) 。图表征学习过程主要涉及在表征在图上的传播。 GCN Kipf and Welling, 2016 or structure2vecDai et al., 2016 的传播形式：
单细胞RNAseq数据集在不同生物和临床条件下对不同细胞类型进行完整的转录表征。然而，整合分析多种数据集极具挑战性。
根据输入文章，撰写摘要总结。
对于螺旋矩阵之类的题目有很多变形，但是除了边界条件不同外，都是两层循环的左右边界向外扩展或者向内收敛的问题，因此一般只要控制好循环左右上下边界的增减，问题便解决了
描述 在图像编码的算法中，需要将一个给定的方形矩阵进行 Z 字形扫描(Zigzag Scan)。
所有滤波问题其实都是求感兴趣的状态的后验概率分布，只是由于针对特定条件的不同，可通过求解递推贝叶斯公式获得后验概率的解析解（KF、EKF、UKF），也可通过大数统计平均求期望的方法来获得后验概率（PF）。
在上一篇文章写到了EM算法的收敛性证明以后便匆匆的结尾,然后我出去玩了几天,玩的爽了,回来开始继续补之前的flag: 在上一篇文章中,当我们得到收敛的结果以后,就需要对收敛的速度捷星一个解释,下面可
在上一篇文章中,当我们得到收敛的结果以后,就需要对收敛的速度捷星一个解释,下面可以考虑该方法的收敛阶数.可以看出,EM算法其实本质上是定义了一个映射:
作为一门基础性学科，数学在数据科学和机器学习领域都发挥着不可或缺的作用。数学基础是理解各种算法的先决条件，也将帮助我们更深入透彻地了解算法的内在原理。所以，本文作者阐释了数据科学和机器学习为何离不开数学，并提供了统计学与概率论、多变量微积分、线性代数以及优化方法四个数学分支中需要熟悉的一些数学概念。
前两次文章有读者私信说Matlab初学，基础较差，本次分享一下Matlab的基础内容，熟练者可以跳过本文，后续的文章也会在文后加上一些基础内容分享。
\(L^p\) norm 公式如右: \(||x||_p=(\sum_i|x_i|^p)^{\frac{1}{p}}\) for \(p∈R,p≥1\).
R语言多元分析系列之一：主成分分析 主成分分析（principal components analysis， PCA）是一种分析、简化数据集的技术。它把原始数据变换到一个新的坐标系统中，使得任何数据投影的第一大方差在第一个坐标（称为第一主成分）上，第二大方差在第二个坐标（第二主成分）上，依次类推。主成分分析经常用减少数据集的维数，同时保持数据集的对方差贡献最大的特征。这是通过保留低阶主成分，忽略高阶主成分做到的。这样低阶成分往往能够保留住数据的最重要方面。但是在处理观测数目小于变量数目时无法发挥作用，例如基
本文的作者是物理学家、数据科学教育者和作家 Benjamin Obi Tayo 博士，他的研究兴趣在于数据科学、机器学习、AI、Python 和 R 语言、预测分析、材料科学和生物物理学。
【磐创AI导读】上篇文章，我们总结了一些常用于文本分类的度量学习方法，本文我们将探讨度量学习如何有效的处理高维数据问题。
本文原载于微信公众号：磐创AI（ID：xunixs），欢迎关注磐创AI微信公众号及AI研习社博客专栏。
模糊数学是以前较为有争议的一个领域，因为和数学的严谨性统计规律性相悖，但是由于现实中模糊现象较多，使得它在短暂的时间内就迅速发展起来了，现在在社会众多领域都有渗透，可以称为是一次变革。所谓模糊是指处于中间过渡状态的不分明性和辩证性，区别于随机，随机是指一个事件要么发生要么不发生(取决于发生的可能性)，比如硬币就只有正反两个可能，基本事件总数总是一定的，而模糊则不一样，比如形容一个人很高，那多高算高？如果他1.8我们就说他比较高，这里的比较高是一个模糊概念，很难用确定性的数学描述，类似的还有老年人与年轻人的划分、污染严重与不严重的界限等，这些都是模糊概念。
来源：机器之心 作者：Petros Drineas、Michael W. Mahoney 本文共3994字，建议阅读6分钟。 本文为你分享一篇来自普渡大学与UC Berkeley两位教授的概述论文中的线性代数知识。 矩阵计算在计算机科学中占有举足轻重的地位，是每个开发者都需要掌握的数学知识。近日，来自普渡大学的 Petros Drineas 与 UC Berkeley 的 Michael Mahoney 提交了一篇概述论文《Lectures on Randomized Numerical Linear
选自arXiv 作者：Petros Drineas、Michael W. Mahoney 机器之心编译 参与：李泽南、刘晓坤、蒋思源 矩阵计算在计算机科学中占有举足轻重的地位，是每个开发者都需要掌握的数学知识。近日，来自普渡大学的 Petros Drineas 与 UC Berkeley 的 Michael Mahoney 提交了一篇概述论文《Lectures on Randomized Numerical Linear Algebra》可以作为线性代数知识的参考资料，本文将对其中的部分内容（主要为第二章：
给你一个 m * n 的矩阵 mat 和一个整数 K ，请你返回一个矩阵 answer ，其中每个 answer[i][j] 是所有满足下述条件的元素 mat[r][c] 的和：
这篇文章展示了我们如何使用Metropolis-Hastings（MH）从每次Gibbs迭代中的非共轭条件后验对象中进行采样–比网格方法更好的替代方法。
股票市场波动性模型一直是金融领域研究的热点之一。传统的波动性模型往往只考虑了静态条件下的波动性和相关性，难以准确捕捉市场的复杂性和多样性。
做过ACM/OI的朋友大家应该对FFT并不陌生，我们知道对于两个序列的乘法通过FFT可以从原始O(n^2)复杂度变成O(nlogn)，所以我们就会想着FFT这个算法是否可以应用到我们计算卷积中来呢？当然是可以的，但是FFT的计算有个问题哦，会引入复数。而移动端是不好处理复数的，对于小卷积核可能减少的计算量和复数运算带来的降速效果是不好说谁会主导的。所以在这种情况下，针对卷积的WinoGrad算法出现了，它不仅可以类似FFT一样降低计算量，它还不会引入复数，使得卷积的运算加速成为了可能。因此，本文尝试从工程实现的角度来看一下WinoGrad，希望对从事算法加速的小伙伴有一些帮助。
矩阵乘法（matmul），是机器学习中非常重要的运算，特别是在神经网络中扮演着关键角色。
执行功能是指个体对各项认知能力进行协调监督，以保证个体以灵活而优化的方式实现某一特定目标的心理活动。执行功能作为一种高级认知能力，是个体成功完成日常生活中许多活动的重要条件。因此，越来越多的研究人员开始关注儿童青少年时期执行功能的发育特点。 近年来，许多研究表明执行功能的成功不仅依赖局部脑区的功能活动，还涉及到大尺度脑功能网络之间的协调合作。此外，越来越多的证据表明大尺度脑功能网络的发育变化有助于个体认知控制的提升。因此，揭示不同年龄的儿童在完成执行功能任务时大尺度脑功能网络的差异有助于进一步揭示儿童执行功能发育过程中的神经机制。 近期，浙江大学陈飞燕领衔的团队在NeuroImage发表题目《Modular segregation of task-dependent brain networks contributes to the development of executive function in children》的研究论文。他们运用了以图论为基础的脑网络分析方法，研究了儿童在完成执行功能任务时，在全脑功能网络模式上所表现出的发育特点，以及可能对执行功能行为绩效的提升存在的作用。 7-13岁是儿童各项执行功能及相关的脑功能快速发展的一个重要阶段，这一阶段的执行功能被认为是影响学校各方面学习和表现（如学业成绩、时间管理技能和其他与学校相关的行为）的一个关键因素。因此，该研究主要关注了7-13岁儿童基于任务的脑功能网络的发育变化特点。根据之前静息态脑功能网络或结构网络发育方面的研究结果，该研究假设，从7-13岁，基于任务的功能网络模块化结构会越来越清晰。随着年龄的增长，某些模块的模块内连接增加，模块间连接减少。此外，大脑功能网络的模块性分离可能会支持执行功能的提升。本文对该研究进行详细解读。
论文：ADMM for Efficient Deep Learning with Global Convergence
2022年随着聊天GPT和Mid - journey和Dall-E等图像生成器的流行，我们看到了整个人工智能领域的重大进展。在人工智能和计算机科学的时代，这是令人振奋的一年。本文我们总结了在2022年发表的最具开创性的10篇论文，无论如何你都应该看看。
来源：Deephub Imba 本文约4000字，建议阅读10分钟 本文我们总结了在2022年发表的最具开创性的10篇论文。 2022年随着聊天GPT和Mid - journey和Dall-E等图像生成器的流行，我们看到了整个人工智能领域的重大进展。在人工智能和计算机科学的时代，这是令人振奋的一年。 1、Alpha Tensor: Discovering faster matrix multiplication algorithms with reinforcement learning Fawzi
测量是人类对居住的这个世界获取空间认识的一种手段，也是认识世界的一种活动。因此，在参与测量活动中，自然会遇到认识活动中的三种情况：a.很容易就发现了不同之处而将甲乙两事物区分开来；b.很容易就发现了相同之处而将甲乙两事物归于一类；c.难于将甲乙两事物区分开来，从而造成认识上的混淆，产生错误的结果。前两者比较易于处理，后者处理起来比较困难。例如，在实地上测量一个点的位置时，至少需要两个要素：或者两个角度，或者两条边长，或者一个角度和一条边长。把已知点视为观察点，将待定点视为目标点，从一个观察点出发，对于目标点形成一个视野。当仅从一个视野或者从两个很接近的视野观察目标时，所获得的关于目标的知识是极其不可靠的，且极为有限的。要获得可靠的知识，必须从至少两个明显不同的视野进行观察。同时，目标点与观察点之间则构成了一个认识系统。这个系统用数学语言表示出来，反应为矩阵。
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这个算法是利用递归来生成所有可能的矩阵，并且统计其中符合条件的得分点的数量。具体而言，该算法首先判断输入的 n 和 m 是否满足小于 2 的条件，如果满足，则直接返回 0，否则创建一个二维数组 matrix，对其进行递归处理，从左到右、从上到下枚举每一个格子，将其置为 1 或 0，然后递归到下一个格子，计算符合条件的得分点数量，最后返回总得分点数。
协同过滤算法（CF）是构建推荐系统时最常用的技术之一。它可以基于收集到的其他用户的偏好信息（协同）来自动地预测当前用户的兴趣点。协同过滤算法主要分为两种：基于记忆（memory-based）的协同过滤算法和基于模型（model-based）的协同过滤算法。一般来说，将两者融合可以获得预测准确度上的提升。
给定一个 m x n 的矩阵，如果一个元素为 0，则将其所在行和列的所有元素都设为 0。请使用原地算法。
可用于求解给定矩阵中满足某条件的极大矩阵（最大子矩阵）。设矩阵为N×M ，算法复杂度为O(N×M) 。
在m×n的矩阵A中，任取k行、k列(k小于等于m、k小于等于n)，位于这些行和列交叉处的 个元素，在不改变原有次序的情况下组成的矩阵叫做矩阵A的k阶子式。
大数据文摘作品 作者：TirthajyotiSarkar 编译：丁慧、katherine Hou、钱天培 说到如何用Python执行线性回归，大部分人会立刻想到用sklearn的linear_model，但事实是，Python至少有8种执行线性回归的方法，sklearn并不是最高效的。 今天，让我们来谈谈线性回归。没错，作为数据科学界元老级的模型，线性回归几乎是所有数据科学家的入门必修课。抛开涉及大量数统的模型分析和检验不说，你真的就能熟练应用线性回归了么？未必！ 在这篇文章中，文摘菌将介绍8种用Pyth
地牢由若干个单位立方体组成，其中部分不含岩石障碍可以直接通过，部分包含岩石障碍无法通过。
【磐创AI导读】：本文为SVM多核学习方法简介的续篇。想要学习更多的机器学习知识，欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号：磐创AI。SVM多核学习方法简介
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