Colin Carroll 的文章
随机波动率模型
- 17 六月 2022
资产价格具有时变波动性（日收益率的方差）。在某些时期，收益率变化很大，而在其他时期则非常稳定。随机波动模型通过一个潜在的波动变量来建模，该变量被建模为一个随机过程。以下模型类似于No-U-Turn Sampler论文中描述的模型，[Hoffman和Gelman，2014]。
随机波动率模型
- 17 六月 2022
资产价格具有时变波动性（日收益率的方差）。在某些时期，收益率变化很大，而在其他时期则非常稳定。随机波动模型通过一个潜在的波动变量来建模，该变量被建模为一个随机过程。以下模型类似于No-U-Turn Sampler论文中描述的模型，[Hoffman和Gelman，2014]。
用于个性化推荐的概率矩阵分解
- 03 六月 2022
所以你在Netflix上浏览想看的内容，但就是不喜欢这些推荐。你觉得自己可以做得更好。你只需要收集一些自己和朋友的评分数据，并构建一个推荐算法。这个笔记本将指导你完成这个过程！
用于个性化推荐的概率矩阵分解
- 03 六月 2022
所以你在Netflix上浏览想看的内容，但就是不喜欢这些推荐。你觉得自己可以做得更好。你只需要收集一些自己和朋友的评分数据，并构建一个推荐算法。这个笔记本将指导你完成这个过程！
用于个性化推荐的概率矩阵分解
- 03 六月 2022
所以你在Netflix上浏览想看的内容，但就是不喜欢这些推荐。你觉得自己可以做得更好。你只需要收集一些自己和朋友的评分数据，并构建一个推荐算法。这个笔记本将指导你完成这个过程！
用于个性化推荐的贝叶斯矩阵分解
- 03 六月 2022
所以你在Netflix上浏览想看的内容，但就是不喜欢这些推荐。你觉得自己可以做得更好。你只需要收集一些自己和朋友的评分数据，并构建一个推荐算法。这个笔记本将指导你完成这个过程！
高尔夫推杆的模型构建与扩展
- 02 四月 2022
这使用了并紧密遵循Andrew Gelman的案例研究，该案例研究是用Stan编写的。我们增加了一些新的可视化内容，并避免了使用不恰当的先验分布，但非常感谢他和Stan团队提供的精彩案例研究和软件。
高尔夫推杆的模型构建与扩展
- 02 四月 2022
这使用了并紧密遵循Andrew Gelman的案例研究，该研究是用Stan编写的。我们增加了一些新的可视化内容，并避免了使用不恰当的先验分布，但非常感谢他和Stan团队提供的精彩案例研究和软件。
高尔夫推杆的模型构建与扩展
- 02 四月 2022
这使用了并紧密遵循Andrew Gelman的案例研究，该研究是用Stan编写的。我们增加了一些新的可视化内容，并避免了使用不恰当的先验分布，但非常感谢他和Stan团队提供的精彩案例研究和软件。
高尔夫推杆的模型构建与扩展
- 02 四月 2022
这使用了并紧密遵循Andrew Gelman的案例研究，该研究是用Stan编写的。我们增加了一些新的可视化内容，并避免了使用不恰当的先验分布，但非常感谢他和Stan团队提供的精彩案例研究和软件。