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  1. 数字信号处理控件（含说明文档)

  2. 该DSP控件是信号处理图形表示和信号处理方法的有机结合体。在该控件中包含有信号处理常用的图形，如信号静态波形浏览、信号的动态波形浏览、X-Y绘图，矩阵三维图形和图象表示等，形象生动的表现信号及其处理结果；另外DSP控件还包括许多信号处理算法，如FIR、IIR滤波器设计，FFT、DCT等正交变换，小波变换，自适应滤波，AR模型参数估计，功率谱估计，数据拟合、直线回归和多元线性回归，平滑、插值、微分、积分，统计参数计算，随机数产生，线性方程组求解，实系数代数方程求根，矩阵运算等等。组合这些算法可构

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2010-05-02
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：limindaihong

  1. 于回归方法的光伏发电运行数据分析

  2. 许多现象往往不是简单的与某一因素有关而是要受多个因素的影响，此时就需要用两个或两个以上的影响因素作为自变量来解释因变量的变化，这就是多元回归亦称多重回归。当多个自变量与因变量之间是线性关系时，所进行的回归分析就是多元性回归。 本文的研究主要从四个部分来进行。第一章从基础内容和研究对象着手，对主要研究内容进行了简单的阐述。第二章对多元线性回归的基础进行了详细分析。第三章介绍了中国经济的现状。最后通过多元线性回归模型对我国工业生产总值进行了分析。 总的来说，本文在2007年全国各省市主要工业产品的

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2018-10-11
    • 文件大小：5242880
    • 提供者：programmer0000

  1. STATA使用教程

  2. Stata的统计功能很强，除了传统的统计分析方法外，还收集了近20年发展起来的新方法，如Cox比例风险回归，指数与Weibull回归，多类结果与有序结果的logistic回归，Poisson回归，负二项回归及广义负二项回归，随机效应模型等。具体说， Stata具有如下统计分析能力: 数值变量资料的一般分析:参数估计，t检验，单因素和多因素的方差分析，协方差分析，交互效应模型，平衡和非平衡设计，嵌套设计，随机效应，多个均数的两两比较，缺项数据的处理，方差齐性检验，正态性检验，变量变换等。 分类资

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2018-10-12
    • 文件大小：96468992
    • 提供者：shashasha233

  1. sklearn0.19中文文档

  2. sklearn0.19中文文档 PDF格式高清。 .1. 广义线性模型 1.1.1. 普通最小二乘法 1.1.1.1. 普通最小二乘法复杂度 1.1.2. 岭回归 1.1.2.1. 岭回归的复杂度 1.1.2.2. 设置正则化参数：广义交叉验证 1.1.3. Lasso 1.1.3.1. 设置正则化参数 1.1.3.1.1. 使用交叉验证 1.1.3.1.2. 基于信息标准的模型选择 1.1.3.1.3. 与 SVM 的正则化参数的比较 1.1.4. 多任务 Lasso 1.1.5. 弹性网络

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-10-30
    • 文件大小：14680064
    • 提供者：hardpen2013

  1. 《大数据数学基础》（R语言描述）配套资源.zip

  2. 本资源是《大数据数学基础》（R语言描述）配套资源，【完整版】包含源数据和代码。 本书全面地讲解了在科学领域广泛运用的数据微积分、统计学、线性代数、数值计算、应用多元统计分析等数学基础知识。全书共6章：第1章介绍了大数据与数学、数学与R的关系；第2章介绍了微积分的基础，包括极限、导数、微分、不定积分与定积分及其应用；第3章介绍了线性代数的基础，包括行列式、矩阵的运算、特征分解、奇异值分解；第4章介绍了统计学的基础，包括数据分布特征、概率论、随机变量的数字特征、参数估计、假设检验；第5章介绍了数值

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-06-03
    • 文件大小：823296
    • 提供者：weixin_43876206

  1. stata配套资料.zip

  2. 数值变量资料的一般分析：参数估计，t检验，单因素和多因素的方差分析，协方差分析，交互效应模型，平衡和非平衡设计，嵌套设计，随机效应，多个均数的两两比较，缺项数据的处理，方差齐性检验，正态性检验，变量变换等。 分类资料的一般分析：参数估计，列联表分析 ( 列联系数，确切概率 ) ，流行病学表格分析等。 等级资料的一般分析：秩变换，秩和检验，秩相关等 相关与回归分析：简单相关，偏相关，典型相关，以及多达数十种的回归分析方法，如多元线性回归，逐步回归，加权回归，稳键回归，二阶段回归，百分位数 ( 中

  3. 所属分类：算法与数据结构

    • 发布日期：2019-07-05
    • 文件大小：18874368
    • 提供者：weixin_45343016

  1. 多元线性回归的参数估计方法

  2. 多元线性回归的参数估计方法，吴仕勋，赵东方，本文依据高斯—马尔可夫定理，通过对最小二乘估计方法得出的参数估计值的分析，从另外两个角度出发得出了参数估计的值与最小二乘

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-02-18
    • 文件大小：292864
    • 提供者：weixin_38747978

  1. 机器学习算法基础学习总结

  2. 机器学习算法基础学习总结2.基本算法 2.1 Logistic回归 优点:计算代价不高,易于理解和实现。 缺点:容易欠拟合,分类精度可能不高 适用数据类型:数值型和标称型数据。 类别:分类算法。 试用场景:解决二分类问题。 简述: Logistic回归算法基于 Sigmoid函数,或者说 Sigmoid就是逻辑回归函数。 Sigmoid函数定义如下:1/(1-exp(-z))。函数值域范围(0,1)。可以用来做分 类器。 Sigmoid函数的函数曲线如下: 逻辑凹归模型分解如下:(1)首先将不同

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2019-07-02
    • 文件大小：312320
    • 提供者：abacaba

  1. 统计学思维导图合集描述性统计、概率、抽样……非参数方法

  2. 统计学思维导图合集，包含描述性统计、概率、概率分布、抽样分布、区间估计、假设检验、两总体均值之差和比例之差的推断、总体方差统计推断、多个比率的比较、独立性检验、拟合优度检验、方差分析、线性回归、残差分析、多元回归、时间序列、非参数方法等

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2020-11-08
    • 文件大小：32505856
    • 提供者：xydf_1992

  1. 量化金融项目：量化金融与统计项目。 主题包括多元线性回归，方差和不稳定性估计，显示方法-源码

  2. 市场分析 分散度衡量数据集的分散程度。 方差和标准偏差告诉我们数量的波动性，但是不能区分向上的偏差和向下的偏差。 虽然，我们为此有其他工具。 以图形方式表示数据，以了解数据的行为方式并查看潜在的结构或缺陷。 在制定假设时，可以很好地使用图表，但不应将其用于检验假设。 可以使用不止是平均值和方差的矩来描述数据。 如何使用Jarque Bera测试来检查正常性。 回报是否可能遵循正态分布。 相关系数衡量两个变量之间的关系呈线性的程​​度。 它的值始终在-1和1之间。 通过查看参数在查看数据的

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-17
    • 文件大小：638976
    • 提供者：weixin_42155721

  1. 多元系统耦合带遗忘因子有限数据窗递推最小二乘辨识方法

  2. 针对多元线性或非线性回归系统, 将耦合辨识思想与带遗忘因子有限数据窗辨识理论相结合, 提出一种耦合带遗忘因子有限数据窗递推最小二乘辨识算法. 该算法每次递推计算时既不涉及矩阵求逆运算, 又可以克服数据饱和现象, 因此, 该算法不仅计算效率高, 而且可以快速地跟踪时变参数, 获得精确的参数估计. 通过辨识基于多元模型的永磁同步电机参数的实例, 验证了所提出算法的有效性和实用性.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-14
    • 文件大小：284672
    • 提供者：weixin_38724229

  1. 考虑模型响应不确定性的稳健参数设计

  2. 针对模型响应不确定性的稳健参数设计问题,在高斯过程回归(Gaussian process regression,GPR)建模的框架下,结合贝叶斯超参数最大后验(Maximum a posteriori estimation,MAP)估计和多目标线性加权方法构建一个新的优化模型.首先,利用MAP方法获得最优超参数组合,构建高斯回归模型;然后,考虑响应不确定性与响应之间的交互效应,采用线性加权准则,构建多响应稳健优化模型;最后,利用聚类分析方法获得最优参数解.该方法考虑了输出响应不确定性对优化结果的

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-12
    • 文件大小：1017856
    • 提供者：weixin_38526979