基于学习动态脚本的第二版典型相关分析的基本原理（英文版PDF）

模型的建立涉及决策变量21, xx和3x，分别代表投资者在股票CBA上的投资比例。假设没有其他投资渠道，并且资金全部用于这三种股票投资，则需满足0,, 321 ≥xxx ， 1321 =++ xxx。投资收益率332211 RxRxRxR ++=是随机变量。根据概率论，投资的期望收益为332211 ERxER ++=，投资收益率的方差为∑∑ = = = +++ ++= 3 1 323231312121 3 2 32 2 21 2 1 332211 ),cov(2),cov(2 )( i j jiji RRxxRRxx DRx RxRxRxDV。实际投资者可能面临多个约束条件，这里只考虑年收益率不低于15％的数学期望，即15.0332211 ≥++ ERx。因此，优化模型在约束（19）和（22）下极小化（21）。由于目标函数V为决策变量的二次函数，约束为线性函数，因此这是一个二次规划问题。用LINGO求解模型。

机器学习与Spark第二版的英文版本

在存在无风险资产的情况下，投资组合模型例6假设除了例5中的三种股票外，投资人还有一种无风险的投资方式，如购买国库券。假设国库券的年收益率为5％，如何考虑例5中的问题？ 问题分析表明，无风险的投资方式（如国库券、银行存款等）是有风险的投资方式（如股票）的一种特例，因此例5中的模型仍然适用。只是无风险的投资方式的收益是固定的，所以方差（包括它与其他投资方式的收益的协方差）都是0。 解决问题假设国库券的投资方式记为D，当希望回报率为15％时，对应的LINGO模型如下： MODEL: Title含有国库券的投资组合模型; SETS: STOCKS1/ A, B, C/: mean1; STST1(Stocks1,stocks1): COV1; STOCKS/ A, B, C, D/: mean,X; STST(Stocks,stocks): COV; ENDSETS DATA: mean=0.05;

Scala是一门多范式编程语言，其设计初衷是结合面向对象和函数式编程的特性。它运行在Java虚拟机（JVM）上，可以无缝接入Java生态系统，并充分利用Java丰富的类库和框架。Scala支持高效的并发编程，无需复杂的锁机制，这得益于其内部采用的Actor模型。《快学Scala第二版（英文版）优化版下载》为已熟悉Java、C++或C#等编程语言，但对Scala或函数式编程尚不熟悉的程序员准备。本书快速介绍Scala的核心概念和技术，帮助读者迅速上手并开始编码。第二版覆盖了Scala 2.12版本的最新特性，如字符串插值、动态调用、隐式类和Future。Scala for the Impatient第二版提供了例子和实践活动，帮助读者从基础到专家级逐步提升能力。

5.9 辅助函数1. @if(logical_condition, true_result, false_result) @if函数评估逻辑表达式logical_condition，若为真，则返回true_result；否则返回false_result。例子5.18 求解优化问题（min ygxf + s.t. ⎩ ⎨ ⎧ ≤ >+ = 0,2100 )( xx xf。

与之前的方法相似，2.3关于交互效应的双因素方差分析记∑∑∑ = = r i s j t k ijkxrst x 1 1 ， ∑ = • = t k ijkij xt x 1 1 ∑∑ = = •• = s j t k ijki xst x 1 1 1 ， ∑∑ = = •• = r i t k ijkj xrt x 1 1 1将全体数据对x的偏差平方和∑∑∑ = = = −= r i s j t k ijkT xxS 1 1 1 2)( （24）进行分解，可得ABBAET SSSSS +++= （25）其中∑∑∑ = = = •−= r i s j t k ijijkE xxS 1 1 1 2)( ， ∑ = •• −= r i iA xxstS 1 2)(

《SQL学习，第二版》将帮助您轻松掌握所有SQL基础知识。每章介绍一个关键的SQL概念或技术，配有大量插图和注释示例。

模糊综合评价方法是一种综合评判多因素对被评价对象隶属等级的方法，利用模糊关系合成原理进行评估。本方法包括多步骤操作，综合分析评估事物的综合状况。

数据挖掘是从海量数据中发现有价值知识的过程，结合了计算机科学、统计学和机器学习等领域的方法。《数据挖掘的基本原理与算法》PDF文档深入探讨了关联规则、支持向量机（SVM）、决策树等核心概念及其应用，包括数据预处理、数据集成、数据变换、分类与回归、聚类、模型评估与验证以及领域应用等。此文档还讨论了数据挖掘的最新进展和挑战，如深度学习在数据挖掘中的应用和大数据环境下的技术。通过学习档，读者能全面了解数据挖掘的基本原理和实际应用。