MATLAB实现布莱克-斯克尔斯期权定价模型

calcBSImpVolcpPSKTrq 是一个Matlab开发工具，用于计算高速下的全表面布莱克-斯科尔斯隐含波动率。该工具利用有效算法，能够快速、准确地计算出期权的隐含波动率。

这段代码专门用于计算支付股息的股票的欧式看涨和看跌期权的价格。

使用 MATLAB 代码实现基于拉普拉斯高斯的边缘检测算法，该算法用于图像中的边缘提取。

数学代码实现拉普拉斯方程，涵盖了MATLAB代码组合。该代码集包括：Python中的AssignmentProgress，一个GUI应用，允许用户输入任务及其截止日期，并根据任务截止时间以特定的背景色显示任务。Bang是一个虚拟的休闲纸牌游戏，设计了简单的GUI与用户进行交互，并基于先前操作的偏差学习。BangBiasStore提示用户对卡牌进行排序并记录选择位置，根据数据计算每张卡的偏差值。战斗游戏是一款基于文本的游戏。

在Matlab开发中，实现汉克尔变换及其逆变换是至关重要的。本项目提供了有效的汉克尔变换和逆汉克尔变换的实现方案，帮助用户在信号处理和物理应用中更好地理解和应用这一工具。

贝叶斯公式描述了事件在已知条件下发生的概率。朴素贝叶斯是一种机器学习算法，它假设特征在给定类的情况下相互独立。

MATLAB中贝叶斯判别分析的详细实现，包括原理介绍和代码示例。

颜色分类leetcode #自述文件 此代码实现了BOA论文中描述的贝叶斯or-of-and算法。我们将tictactoe数据集包含在此代码要使用的正确格式中。此代码需要外部频繁项集挖掘包“PyFIM”，可用于具有二元特征的二元分类（尽管可以很容易地扩展到多类）。 引文 Wang, T.、Rudin, C.、Doshi-Velez, F.、Liu, Y.、Klampfl, E.和MacNeille, P.（2017年）。用于学习可解释分类规则集的贝叶斯框架。机器学习研究杂志，18(1)，2357-2393。 Wang, T.、Rudin, C.、Velez-Doshi, F.、Liu, Y.、Klampfl, E.和MacNeille, P.（2016年12月）。用于可解释分类的贝叶斯规则集。 2016年IEEE第16届数据挖掘国际会议(ICDM)（第1269-1274页）。 IEEE。 输入用户运行的主要代码是example.py。此example.py使用输入训练数据生成规则，然后使用模拟退火搜索最佳BRS。

介绍了Longstaff Schwartz最小二乘回归方法在美式期权定价中的应用，重点探讨了增加多项式基函数如何提高收敛性。需要注意的是，随着模拟数量的增加，运行时间也会相应增加。建议先运行AmericanOptionExample.m文件来评估运行时间。