（一）不同来源的数据合并 需要注意的是，由于国债收益率从Wind导入（为数据框类型），而股票数据是使用quantmod包爬取（为zoo、xts类型），因此出现了数据类型和时间不匹配问题。 先通过设 ...

前言 回顾一下 回归（一）中的 标准线性回归： step1： 对于训练集，求系数w，使得 最小 step2： 对于新输入x，其预测输出为w*x 从中我们知道，标准线性回归可能表达能力比较差，出现如图所示的欠拟合的情况（underfitting ...

在上一节中主要介绍了监督学习中的线性回归（模型）、最小二乘法（策略）、梯度下降法（算法）及线性最小二乘法的标准方程（闭式解）。 这节主要介绍两个回归：局部加权回归与逻辑回归，其中穿插一些小的知识点：欠拟合与过拟合、感知机、牛顿方法等。大纲如图： 一、几个概念 ...

python3学习使用api 线性回归，和 随机参数回归 git: https://github.com/linyi0604/MachineLearning ...

非线性分位数回归这里的非线性函数为Frank copula函数。 （六）非线性分位数回归 这里的非线性函数为Frank copula函数。 ...

分位数回归及其Python源码 天朗气清，惠风和畅。赋闲在家，正宜读书。前人文章，不得其解。代码开源，无人注释。你们不来，我行我上。废话少说，直入主题。o(￣︶￣)o 我们要探测自变量 与因变量 的关系，最简单的方法是线性回归，即假设： 我们通过最小二乘方法 (OLS ...

局部加权回归(Locally Weighted Regression, LWR) 局部加权回归使一种非参数方法(Non-parametric)。在每次预测新样本时会重新训练临近的数据得到新参数值。意思是每次预测数据需要依赖训练训练集，所以每次估计的参数值是不确定的。 局部加权回归优点 ...

线性回归的一个问题可能是有可能出现欠拟合（如下图所示样本），因为它求的是具有最小均方误差的无偏估计。如果模型欠拟合将不能取得最好的预测效果。所以有些方法允许在估计中引入一些偏差，从而降低预测的均方误差。其中的一个方法是局部加权线性回归。在该算法中，我们给待预测点附近的每一个点赋予一定的权重，在这 ...