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算法教程

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当前目录 28 个算法 · 已发布 197 篇教程
类目 全部 评价与决策分析 预测与时间序列 数学统计与计量金融 机器学习（监督学习） 聚类与降维（无监督） 深度学习与时序网络 自然语言处理（NLP） 异常检测 优化与多目标（智能优化） 灰色系统与模糊理论 可解释性与 AutoML 工具类(可视化,公式识别)及工具箱 计算机CV类
No.056 可在线阅读

RobustRegression-鲁棒回归

鲁棒回归（Robust Regression）用于在存在离群点、重尾噪声或异方差扰动时，获得比普通最小二乘（OLS）更稳定的参数估计。系统支持三类常用方法：

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No.057 可在线阅读

SCM-合成控制法（Synthetic Control）

合成控制法（Synthetic Control Method, SCM）用于评估单一（或少量）处理单元在某一干预时点后的因果效应。核心思想是：在处理前阶段，通过对对照组单位赋予非负且和为 1 的权重，构造一个“合成处理组”，使其在处理前尽量贴近真实处理组；处理后两者差异即视为干…

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No.059 可在线阅读

VaR_CVaR-VaR和CVaR风险

VaR（Value at Risk）与 CVaR（Conditional Value at Risk，也称 Expected Shortfall, ES）是金融风险管理中的经典尾部风险度量。给定置信水平 α(0,1)，VaR 描述“在该置信水平下的最小尾部损失阈值”，CVaR …

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No.060 可在线阅读

VAR-向量自回归（VAR）

向量自回归模型（Vector Autoregression, VAR）是一类用于刻画多变量时间序列动态联动关系的经典模型。与单方程模型不同，VAR 将每个内生变量都视为系统的一部分，并允许其同时受到自身滞后项与其他变量滞后项的共同影响，因此在宏观经济、金融风险、产业联动与政策评…

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No.061 可在线阅读

VECM-协整向量误差修正（VECM）

向量误差修正模型（Vector Error Correction Model, VECM）用于刻画多个非平稳但存在协整关系的时间序列系统。其核心是把长期均衡关系（协整）与短期动态（差分项）统一到同一模型中。

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