最小风险

本研究使用基于最小风险的分类方法实现位深度扩展，该方法发表于“Visual Communications and Image Processing (VCIP)”，2012 IEEE，卷，号，第 1-5 页，2012 年 11 月 27-30 日，doi：10.1109/VCIP.2012.6410837。有关详情，请访问：http://ihome.ust.hk/~spjaiswal/Bit_Depth_Expansion.html。

分类器的实战资料里，贝叶斯决策理论这套内容还蛮值得一看的，思路清晰，例题也不少。嗯，讲到了正态分布下怎么用最小风险做判断，还把Bayes 分类器和决策树做了对比，蛮有参考价值的。 里面关于分类错误率和风险最小化那一块讲得比较细。尤其是聂曼－皮尔逊准则那段，适合做二分类的兄弟参考下。响应也快，理论结合得还算实用。新手刚入门也不会太吃力。 如果你是做机器学习或者数据挖掘那一挂的，这套资料可以帮你理清决策层的逻辑。而且里面还有带代码的例题，比如用Bayes 分类器算最小错误率，挺贴合实际场景。 建议你也顺手看看相关链接：Matlab 贝叶斯分类器，还有个关于最小风险的案例也不错，点这儿：基于最小风险

给定协方差矩阵和权重向量，函数将返回每个资产的 Shapley 风险分解值。此外，还会计算 Euler 风险分解值以作对比。

使用 SAS 语言从头到尾详细介绍评分卡开发与实施，附带 SAS 宏代码示例。

计算风险价值 (VaR) 的方法 本部分探讨几种计算风险价值 (VaR) 的常用方法： 数据可视化与标准化: 在进行 VaR 计算之前，对数据进行可视化分析和标准化处理至关重要。数据可视化帮助识别数据特征和潜在风险，而标准化则确保不同风险因素对 VaR 计算的影响一致。 历史模拟法: 历史模拟法是一种非参数方法，直接利用历史数据模拟未来的收益率分布。通过对历史收益率进行排序，可以得到不同置信水平下的 VaR 值。 基于随机收益率序列的蒙特卡罗风险价值计算: 蒙特卡罗模拟是一种强大的工具，可以模拟各种复杂的风险场景。通过生成大量的随机收益率序列，可以估计投资组合在不同情景下的潜

利用 MATLAB 开发的高级金融模型，深入了解期权定价中的风险中性密度。

该系统运用数据挖掘技术，通过对海量数据进行分析，构建商户风险评分模型，帮助金融机构识别和评估商户风险，提升风控效率。

临床预测模型里的竞争风险模型，是那种看着有点吓人但其实上手挺快的工具。练习数据也好了，直接可以动手试试。你要做生存、风险建模啥的，这模型就蛮合适。尤其那种存在多个“结局”的情况，比如病人会因为不同原因住院，搞清楚谁的影响大，靠它就挺稳。 数据过程中，经常不是只看一个结果，比如一个病人肿瘤复发也死于其他原因，这时候竞争风险模型就派上用场了。它比传统 Cox 模型更细致，能帮你判断不同风险事件的影响力。用起来不复杂，关键是搞清楚哪个事件算“终点”。 如果你想再深入一点，推荐几个关联内容：像R 语言的可视化优化，这篇讲得比较通俗，还有NRI 评估方法，可以帮你判断模型预测效果是不是真有提升。类似项目

最小支持度和最小置信度的定义，其实挺容易搞混的，是刚开始接触关联规则的时候。tinyxml 指南这篇中文算是比较清楚的，直接把公式和概念一块儿整上来了，简单明了，适合快速查漏补缺。 支持度的意思其实就是你观察到A 和 B 一起出现的概率，而置信度就是如果 A 出现了，那 B 出现的概率。别被公式吓到，P(A ∩ B)和P(B | A)就是这么回事。 文中也提到最小支持度和最小置信度是人为设的阈值，筛选出你觉得靠谱又有价值的规则。比如你不想被偶发的组合干扰，那就设置高点；要是想尽挖掘多点关系，就设低点。 看完这篇如果你对实现原理感兴趣，还可以看看相关文章，比如用Hash Tree 优化支持度的算

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