【国泰君安】滴滴的橙色野望，格局无忧，深耕基建，出海多元

------------：）----------采用MATLAB语言编程，基于梯度下降法实现多元线性回归模型，并与正规方程计算结果进行对比。

针对支持向量机(SVM)参数难以选择和确定的问题,采用一种新式元启发式优化算法——多元宇宙优化算法(MVO).并在传统多元宇宙优化算法(MVO)的基础上针对TDR值下降速度慢而导致旅行距离增加的问题,提出改进多元宇宙优化算法(IMVO),将改进多元宇宙优化算法用于支持向量机的参数优化和选择问题上.使用UCI标准数据库中的数据进行数值仿真实验.研究结果表明:采用改进多元宇宙优化算法优化的支持向量机有较强的寻优性能,稳定性较好.

采用MATLAB的遗传算法，利用强大的数学计算能力和遗传工具箱，在全局搜索空间内寻找极值点，能够有效地对多元多峰值函数进行优化，避免了利用传统优化方法在多元多峰值函数优化过程中陷入局部极值点的优化误区。同时简要介绍了遗传算法的特点、流程和优化工具箱，通过实际编程优化，说明基于MATLAB的遗传算法是一种具有良好的全局寻优的优化工具。

采用Armijo线搜索的牛顿法求解多元非线性函数结果matlab代码

基于Armijo搜索步长BFGS法求解多元非线性函数的最优值

处理多元线性回归中自变量共线性的几种方法

该模型主要是以多元回归为主，比如：多对一的输出，多对多的输出，都可以用回归模型解决。文件分为两种：一种是针对随机产生的数据写的多元回归模型；另一种是根据真实的文件数据写的多元回归模型。两个模型大同小异，主要的不同就是数据的生成方式，一个是随机，一个是文件导入。多元线性回归模型是基于pytorch完成的，对于初学者绝对的友好。

管理 mgarch 是一个 Python 包，用于预测金融市场每日收益的波动性。 DCC-GARCH(1,1) 用于多元正态分布和学生 t 分布。 用例： 对于多元正态分布 # shape(rt) = (t, n) numpy matrix with t days of observation and n number of assets import mgarch vol = mgarch . mgarch () vol . fit ( rt ) ndays = 10 # volatility of nth day cov_nextday = vol . predict ( ndays ) 对于多元学生 t 分布 # shape(rt) = (t, n) numpy matrix with t days of observation and n number of assets

此课件是高惠璇版《多元统计分析》的PPT讲义.